• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.633-640
• /
• 2020

Defect region segmentation of TFT-LCD images is performed by combining defect pixels detected by a defect detection method into defect region, or by using morphological operations to segment defect region. Therefore, the result of segmentation of the defect region is highly dependent on the defect detection result. In this paper, we propose a method which segments defect regions sequentially according to the possibility of being included in defect regions in TFT-LCD images. The proposed method repeats the process of detecting a seed using the median value and the median absolute deviation of the image, and segments the defect region using the seeded region growing method. We confirmed the superiority of the proposed method to segment defect regions using pseudo-images and real TFT-LCD images.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.73-83
• /
• 2015

본 논문에서는 순차적 결함 검출 방법을 이용하여 TFT-LCD의 결함 영역(Blob)을 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 결함과 배경 간의 휘도 차를 이용하여 영상의 각 화소들에 대한 결함 확률을 판단하고, 결함 확률에 따른 순차적 결함 검출 방법을 이용하여 결함 후보 화소를 검출한다. 여기서 결함 확률이란 결함 후보 화소가 검출된 단계에 따라 결함 영역에 포함될 가능성을 나타내다. 형태학 연산을 적용함으로써 검출된 후보 화소들을 후보 결함 영역으로 형성하고, 각 후보 결함 영역에 대한 결함 가능성을 계산하여 결함 영역을 검출한다. 모의 TFT-LCD 영상을 생성하여 제안 방법의 타당성을 검증하고, 실제 TFT-LCD 영상에 적용함으로서 제안 알고리즘의 우수한 결함 검출 성능을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.637-640
• /
• 1999

In this Paper we show the LCD simulator for defect inspection using image processing algorithm and neural network. The defect inspection algorithm of the LCD consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. Preprocess removes noise from LCD image, using morphology operator and neural network is used for the defect classification. Sample images with scratch, pinhole, and spot from real LCD color filter image are used. The proposed algorithms show that defect detected and classified in the ratio of 92.3% and 94.6 respectively.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제48권4호
• /
• pp.1-6
• /
• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제48권2호
• /
• pp.26-31
• /
• 2011

본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.432-437
• /
• 2008

This paper proposes a defect cell extraction algorithm for TFT-LCD auto-repair system. Auto defect search algorithm and automatic defect cell extraction method are very important for TFT-LCD auto repair system. In the previous literature[1], we proposed an automatic visual inspection algorithm of TFT-LCD. Based on the inspected information(defect size and defect axis, if defect exists) by the automatic search algorithm, defect cells should be extracted from the input image for the auto repair system. For automatic extraction of defect cells, we used a novel block matching algorithm and a simple filtering process in order to find a given reference point in the LCD cell. The proposed defect cell extraction algorithm can be used in all kinds of TFT-LCD devices by changing a stored template which includes a given reference point. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.946-949
• /
• 2005

This paper deals with the algorithm development that inspects defects such as Bright Defect Dots, Dark Defect Dots, and Line Defect caused by the process of LCD(Liquid Crystal Display). While most of LCD production process is automated, the inspection of LCD panel and its appearance depends on manual process. So, the quality of the inspection is affected by the condition of worker. Especially, the more LCD size increases, the more the worker feels fatigued, which causes the probability of miss judgement. So, the automated inspection is required to manage the consistent quality of the product and reduce the production costs. In this paper, to solve these problems, we developed the imaging processing algorithm to inspect the defects in captured image of LCD. Experimental results reveal that we can recognize various types of defect of LCD with good accuracy and high speed.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1288-1296
• /
• 2016

The reliable detection of the limited defect in TFT-LCD images is difficult due to the small intensity difference with the background. However, the proposed detection method reliably detects the limited defect by enhancing the TFT-LCD image based on the cumulative histogram and then detecting the defect through the mean and standard deviation of the enhanced image. Notably, an image enhancement using a cumulative histogram increases the intensity contrast between the background and the limited defect, which then allows defects to be detected by using the mean and standard deviation of the enhanced image. Furthermore, through the comparison with the histogram equalization, we confirm that the proposed algorithm suppresses the emphasis of the noise. Experimental comparative results using real TFT-LCD images and pseudo images show that the proposed method detects the limited defect more reliably than conventional methods.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권6호
• /
• pp.604-608
• /
• 2008

TFT-LCD영상은 불균일한 휘도 변화를 어느 정도 허용하고 있으며, 영상 전반에 걸쳐 나타나는 큰 휘도 변화는 국부적으로 주변 영역과 차이가 나는 결함 영역을 찾는데 방해가 된다. SQI(Self Quotient Image)는 얼굴 인식 분야에서 저주파에 해당하는 조명성분을 제거 하는데 사용되어 왔으며, 일종의 High Pass Filter(고주파 통과 필터) 형태이다. 본 논문에서는 SQI가 신호의 저주파 성분을 평활화 하는 효과를 가지면서 국부적인 변화를 유지하는 특성을 가지는데 착안하여, TFT-LCD영상에 존재하는 결함을 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 TFT-LCD영상 전처리 방법들과 비교하였을 때, 평활화 효과 및 결함 영역 강조 효과가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.1115-1127
• /
• 2010

TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.