모아레 패턴 분석 통해 디스플레이 RGB 패턴을 정렬한다
모아레(Moiré) 현상
모아레(Moiré) 현상은 일상 생활에서 자주 발견되는 현상 중 하나이다. 일반적으로 두 겹의 규칙적인 패턴이 겹쳐 있는 곳 에서 물결무늬 혹은 불규칙한 형태의 무늬가 나타나는 것을 의미한다. 최근에는 이러한 모아레 무늬를 분석하여 디스플레 이 제작 및 품질 검사 분야에서 다양하게 응용하며 이에 맞추 어 설비 개발이 이루어지고 있다.
이번 호 기사에서는 모아레 패턴 분석 시 저해상도 area scan 카메라를 사용하여 모아레 무늬 영상을 획득하고 초고 해상도 카메라를 사용한 것과 같은 정렬 및 검출 효과를 기대 할 수 있는 방법을 설명하려고 한다. 특히 이번에 소개하는 방 법은 OLED, Micro LED 및 FMM(Fine Metal Mask) 등의 검 사를 할 때 유용하다.
모아레 패턴을 이용한 디스플레이 정렬
<그림 1>은 29메가픽셀 area scan 카메라(뷰웍스의 VX-29MG 모델)로 iPhone 13 Pro Max 화면을 촬영한 이미지이 다. 각각 red, green, blue OLED 패턴을 자체 발광시켜 획득 하였다. 일반적인 머신 비전에서 OLED 패터닝, FMM 정렬을 위하여 모아레 패턴을 촬영할 때 적용되는 정확도는 약 3픽셀 이상의 범위이다. 하지만 OLED 제작 및 검사를 위한 패턴 정 렬에 3픽셀 이상의 범위는 큰 오차 범위에 해당되므로 적합하 지 않다.
이를 극복하기 위해 <그림 2>의 처리 과정을 통해 모아레 패턴과 패턴 분석에 필요한 영상을 얻을 수 있다. 아래의 간단 한 공식은 각 필터의 크기와 그때 생성되는 모아레 패턴의 관 계를 보여주고 있다.
Pm = (Pb·Pr) / (Pb-Pr) (Pm: 모아레 패턴의 주기, Pb: 필터 영상의 주기, Pr: 원본 영상의 주기)
<그림 2>의 영상은 각 <그림 1>의 RGB 패턴 원본 영상(좌 측), 원본 영상 대비 1.1배 큰 필터와 원본 영상의 곱셈을 통해11배 확대된 모아레 패턴 영상(중앙), 그리고 이후 닫기 연산 처리를 통해 추가 획득한 영상(우측)이다.
<그림 2>의 두번째 영상(중앙)은 모아레 패턴 영상으로 자세히 보면 원본 영상이 11배 확대된 형태와 유사하다. 세번째 영상은 모아레 패턴 영 상에 닫기 연산을 적용하여 모아레 패턴 검출이 쉽게 이루어 지도록 이진화 한 영상이다.
<그림 2>의 영상 분석을 통해 패턴의 움직임도 예측할 수 있다. 만약 원본 영상의 시료가 진동 혹은 기타 물리적인 이유 로 1픽셀만큼 이동할 경우 영상 처리된 이미지는 원 이미지의 이동거리의 11배인 11 픽셀을 이동하게 된다. 원본에서 저해상 도로 인하여 관찰하지 못하였던 패턴 분석이었으나 11배 확대 된 영상과 추가로 진행한 영상 처리 결과를 통해 한층 정밀하 게 검사할 수 있다.
저해상도 Area Scan 카메라로 넓은 범위의 디스플레이 균일도 확인
이번에는 모아레 패턴의 균일도를 검사하고자 한다. 일반적 으로 모아레 패턴 검사를 위한 확대 배율은 개별 시료별로 다르나, 21배 배율을 통해 blue color 영상의 균일도를 분석 하였다.
<그림 3>의 (a)는 <그림 1>의 blue color 영상(FoV: 24 mm × 24 mm)이며, <그림3>의 (b)는 (a)의 21배 확대 주기 를 갖는 모아레 패턴 영상이다. (a)의 상태에서는 볼 수 없었 던 전체 패턴의 기울어진 정도 및 균일도를 확인할 수 있다. 반대로 (b) 영상을 통해 (a) 영상의 패턴 주기 또한 예상할 수 있다.
(b)가 연산을 통해 얻어진 결과라고 유추해 본다면 (a) 는 (b)의 1/21배의 주기를 갖고 동그란 형태를 갖는 패턴임을 알 수 있다. 이와 같이 (b)의 형태를 분석한 후 계산식을 활용 하여 역으로 blue color 패턴 원본 영상 (a)가 갖는 특성을 파 악할 수 있다.
모아레 패턴 분석을 통한 오염 검출
<그림 4>는 오염된 시료에도 모아레 패턴 분석을 통한 정렬, 균일도, 불량 검사 등을 수행할 수 있음을 보여준다. <그림 4> 의 (a)는 오염된 blue color 패턴 영상을 임의로 5° 회전하여 얻은 영상이다. 영상을 5° 회전한 이유는 저해상도로 인해 원 본 패턴에서 확인할 수 없었던 시료의 움직임을 모아레 패턴 을 분석으로 확인하기 위해서다.
<그림4>의 (b)에서 확인할수 있듯이 생성된 모아레 패턴에서도 동일하게 회전된 패턴 의 모습과 불량 화소를 동시에 볼 수 있다. <그림4> (c)와 (d) 의 최종 처리 결과는 모아레 패턴 분석을 통해 정렬 및 불량 화소 검출이 동시에 구현 가능하다는 가능성을 제시한다.
간편한 구현
구현에 사용한 카메라는 뷰웍스의 29메가픽셀 area scan 카 메라(VX-29MG-M2A0 모델)이며 적용된 렌즈의 배율은 1배 이다. 시료는 애플사의 스마트폰(iPhone 13 Pro Max 모델) 을 사용하였으며 별도의 조명 없이 개별 OLED 패턴을 자체 발광 시킨 후 얻은 영상이다. 최종 영상을 얻기 위한 시퀀스는 FFC(Flat Field Correction) – 모아레 패턴 생성 – 닫기 필터 적용 – 검사의 순이다.
디스플레이 검사용 뷰웍스 Area Scan 카메라
이번 기사에서는 비교적 저해상도인 29메가픽셀 카메라를 활 용하여 모아레 패턴 분석을 구성하였다. 이 외에 뷰웍스의 VSeries (2 MP – 151 MP), VN Series (25 MP – 200 MP), VNP Series (200 MP – 604 MP), VP Series (25 MP – 152 MP), VQ Series (VGA – 20 MP) 등을 활용하여도 모아레 패 턴 분석은 동일하게 적용 가능하다.
특히 뷰웍스에서 제공하 는 200 메가픽셀 이상의 카메라, 픽셀 쉬프트 카메라(VNP Series, VN Series) 등을 활용하여 OLED, MicroLED, QD 디 스플레이 패널, FMM 등의 검사에 적용될 경우 기술 적용이 가능한 시료의 범위(대형 OLED 디스플레이, 원판 mask 등) 가 더욱 넓어진다.
뷰웍스에서는 모아레 패턴 분석을 통해 아래와 같은 효과 를 기대한다.
1. 저해상도 카메라를 활용하여 넓은 FoV를 갖는 영상을 얻고 높은 정렬 성능을 보인다.
2. 동일한 패턴을 갖는 시료의 경우 전체적인 균일도를 확인 할 수 있다.
3. 영상을 기반으로 생성한 가상 필터 적용은 오차가 적었을 때 오히려 더 큰 변위를 나타내는 모아레 확대 현상의 물리 적 제한을 극복할 수 있다.
4. 높은 해상도의 카메라를 사용할 경우 정렬 시간이 획기적 으로 단축된다.
5. 기타 반복성을 갖는 패턴 검사에 유용하며 특히 실시간 정 렬이 필요한 산업 분야에 유용하다.
6. 뷰웍스의 다양한 area scan 카메라 라인업을 활용하여 모 아레 패턴 분석을 통한 획기적 애플리케이션 기획이 가능 하다.
