순서도 및 DCOLL Template 작성 방법

순서도에서 레시피 실행

실행 방법 및 화면 구성은 Recipe 개발 참고해주세요
레시피 개발 메뉴에서 Tutorial_1_1_Recipe를 선택하여 불러옵니다

레시피 불러오기

이미지를 바꿔서 실행하고자 하는 경우 공용변수에 있는 gs_semimage1~20를 더블클릭하여 이미지를 선택합니다
- 레퍼런스 이미지의 경우 gs_templateimage1~20 이용합니다

이미지 불러오기

결과를 저장할 경로를 수정합니다
결과파일의 저장경로는 공용변수의 gs_resultimageurl, gs_resultdataurl에 입력하고 Local PC에 저장됩니다

결과경로 입력하기

실행 또는 디버그/계속을 눌러서 실행합니다

레시피 실행

레시피 수정하기

새로운 이미지를 테스트하기 위해서 이미지를 교체합니다

이미지 교체하기

실행 또는 디버그/계속 을 눌러서 실행합니다
- IntensityThreshold 모듈 아래 이미지가 사라진것을 확인할 수 있습니다

다른샘플 실행화면

이미지가 전체적으로 밝기가 낮아져서 발생하는 문제로 Intensity Threshold값을 조절하여 해결하거나 해당 모듈 (로직)을 수정하여 해결할 수 있습니다
입력값으로 연결된 GaussianLowpassFilter 아래 이미지를 더블클릭하여 이미지 창에서 밝기 값을 확인합니다

이미지 327x462

IntensityThreshold 모듈을 선택하여 오른쪽 창에서 Threshold 값을 해당 숫자보다 낮은 80에 맞춰서 적용을 누르고 다시 디버그/계속을 눌러서 테스트합니다

다른샘플 실행화면

패턴이 분할이 되었지만 구멍이 많이 뚫려있는 듯한 결과가 나왔습니다

이미지 487x467

노이즈를 제거하기 위해 GaussianLowpassFilter의 파라미터를 수정합니다

노이즈제거 설정

노이즈가 사라진것을 확인할 수 있습니다

노이즈제거 결과화면

안쪽 구멍을 메우기 위해서 새로운 모듈을 추가합니다
왼쪽 하단에 모듈 창에서 "HoleFilling"를 찾아서 드래그 또는 더블클릭하여 순서도 화면에 추가합니다

모듈 추가화면

IntensityThresholding 모듈의 아래 output를 클릭하여 HoleFilling의 input로 연결하고 HoleFilling의 output를 클릭하여 아래 CustomFunction3에 연결합니다

모듈 연결화면

연결을 하고 다시 디버그/계속을 눌러서 테스트하면 메꿔진 것을 확인할 수 있습니다

모듈 결과화면

DColl.csv 파일

Dcoll Template 개요

처리된 결과는 기본적으로 Dcoll.csv 이름으로 남고, 이 파일의 결과가 상위서버로 올라가는 구조로 되어 있습니다
CD variable 또는 SMF Column을 변경할 때 수정하며, 결과확인시에도 사용합니다
파일을 생성하는 모듈은 주로 DcollTemplate으로 가장 마지막에 위치합니다

Dcoll모듈 위치

Dcoll Template 코드 확인

파일의 코드를 보기 위해서 모듈을 선택하고 (Ctrl+U) 또는 우클릭해서 사용자정의로 이동을 클릭합니다

Dcoll모듈 코드이동

모듈은 주로 결과이미지와 결과데이터를 입력받도록 되어있고 mp번호별로 결과를 처리하거나 defectid를 생성하여 결과를 남길수도 있습니다

dcoll모듈 입력

변수의 값을 디버그 중 직접 실행하여 확인할 수 있습니다
먼저 중단점(F9)을 설정하고 디버그/계속을 눌러서 진행합니다

중단점 사용법

해당 중단점에 색이 변하면 resultData를 복사하여 직접실행창에 붙여넣고 엔터를 누르면 결과를 확인 할 수 있습니다

중단점

직접실행창 사용법

직접실행창 사용결과

Dcoll Variable 변경

Variable을 추가할 경우 직접 코드를 변경해야하는 경우가 있습니다
dcolldata는 리스트로 되어 있고, 첫 줄에 있는 컬럼명을 따라서 값을 입력해주시면 됩니다
DCOLL Template을 DM(Datas)와 IDBS 2종류가 있습니다

Dcoll Template 종류

DM은 SMF를, IDBS는 IDBS라고 TYPE 컬럼에 입력하여 줍니다.

📜 DMDCollTemplate 코드 보기

dcoll_data.append(['ID', 'TYPE', 'NAME', 'VALUE', 'DESCRIPTION'])
dcoll_data.append([defect_id, 'IMG', 'PATH', result_image_file_uri, 'Result Image'])
dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'DEFECTID', defect_id, 'DefectID'])

#### TODO : Change Following Items
#### MEASURE -> MESURE : Due to Typo in the SMF File.
dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'MESURE1', float(result_data[0]), 'Measure1'])
dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'MESURE2', float(result_data[1]), 'Measure2'])
dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'MESURE3', float(result_data[2]), 'Measure3'])
dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'MESURE4', float(result_data[3]), 'Measure4'])
dcoll_data.append([defect_id, 'SMF', 'MESURE5', float(result_data[4]), 'Measure5'])

📜 iDBSDCollTemplate 코드 보기

dcollData.append(['ID','TYPE','NAME','VALUE','DESCRIPTION'])

#### image Data
dcollData.append([id, 'IMG', 'PATH', imageFilePath, 'Result Image'])

#### Defect ID
dcollData.append([id, 'IDBS', 'DEFECTID', id, 'DefectID'])

#### iDBS Data
dcollData.append([id, 'IDBS', 'CD1', float(resultData[0]), 'CD1'])
dcollData.append([id, 'IDBS', 'CD2', float(resultData[1]), 'CD2'])