In this paper, we propose the defect emphasis in TFT-LCD panel image. The defect emphasis image consist of S(Shape) map and B(Brightness) map. S map based on DoG(difference of gaussian) is made with the mura defect shape characteristic. And B map use defect intensity property that defect intensity is higher than background. The experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed defect emphasis method. The results of experiments show the validity of the defect emphasis using the proposed method.
최근 TFT-LCD (Thin film transistor liquid crystal display)패널의 수요증가에 비례하여 공정상 발생하는 LCD 불량의 수도 증가하고 있다. LCD 불량은 배경화면과 미세한 밝기대비 차이를 가지는 패널상의 불균등한 영역으로서 크게 정형과 비정형으로 나누어지며 사람의 눈에 매끄럽지 않게 보여진다. 이러한 불량은 배경과의 대비 차이가 미세하여 기존의 임계수준 검출이나 윤곽선 검출로는 불량을 검출할 수 없다. 본 논문은 비정형 LCD 불량을 독립성분분석, 적응 임계수준 검출 그리고 왜도를 이용하여 검출하는 방법을 제시한다. 본 검출방법은 잡음이 심한 영상에 대해서도 대응력이 뛰어나며, 생산라인에서 성공적으로 적용된다.
TFT-LCD 영상은 다양한 특성의 결함을 포함하고 있다. 배경 영역과의 휘도 차이가 커서 육안으로 식별 가능한 결함부터 휘도 차이가 매우 적어서 육안 검출이 어려운 한도성 결함까지 포함한다. 본 논문에서는 휘도 차이를 이용하여 결함 영역에 포함될 확률이 높은 결함 화소부터 순차적으로 단계를 진행하면서 결함 후보 화소를 검출하고, 검출된 후보 화소를 블랍으로 구성하여 블랍의 크기와 주변 영역과의 휘도차이를 이용한 기법을 통해 최종적으로 결함 영역과 잡음을 구분하여 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 다양한 결함을 포함하는 영상에 대한 실험 결과를 살펴봄으로써 신뢰도 높은 결함 검출 결과를 입증하였다.
Mobile용 TFT-LCD는 근거리에서, 세밀한 관찰 작업용으로 사용되는 경우가 많아 높은 수준의 품질관리가 요구되고 있으나, 높은 휘도값, 큰 휘도편차, 높은 검사 정밀도 등의 특징을 가지고 있어 동일한 검사기준을 적용하여도 작업자 혹은 제조라인에 따라 판단의 차이가 있으며 정량적인 품질관리가 어렵다. 또한, 다품종 대량생산 추세에 따라 검사 속도, 작업자의 피로도, 검사 시야의 한계 등 육안검사의 문제점이 대두되고 있다. 본 논문은 Mobile용 TFT-LCD 화면의 품질관리 및 검사기준과 동일한 기준에 의거하여 현장에 적용하기 쉬운 탁상형의 Mobile용 TFT-LED 화면 검사 장비를 개발하였다. 그리고 개발된 장비를 사용한 실험에서, 육안검사에 비하여 개선된 결과를 기반으로 안정적이고 수치화된 Mobile용 TFT-LCD 화면 품질 검사의 표준화 가능성을 제시한다.
In this paper, an automated line-defect detection method for TFT-LCD panel is presented. A DFB(Directional Filter Bank) and line-projection method are used to find line-defect which is one of the major defects occurred in TFT-LCD panel. The experimental results show that the proposed algorithm gave promising results for applying automated inspection technique for TFT-LCD panel.
Defect size distribution is a probability density function for the defects that occur on wafers or glasses during semiconductor/LCD fabrication. It is one of the most important information to estimate manufacturing yield using well-known statistical estimation methods. The defects are detected by automatic optical inspection (AOI) facilities. However, the data that is provided from AOI is not accurate due to resolution of AOI and its defect detection mechanism. It causes distortion of defect size distribution and results in wrong estimation of the manufacturing yield. In this paper, I suggest a size conversion method and a maximum likelihood estimator to overcome the vague defect size information of AOI. The methods are verified by the Monte Carlo simulation that is constructed as similar as real situation.
To inspect point-defect in LCD pannel, calculate period and eliminated pattern. And then find point-defect to compare block image with each period. First processing, Founded over point defects. To reduce wrong point defect. Next, label point-defects and eliminated not surpass fixed limit-size.
최근 다양한 형태의 TFT-LCD의 수요가 증가함에 따라 LCD 생산 과정에서 얼룩결함을 검사하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 가버 웨이블렛 변환(Gabor wavelet transform) 및 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용한 TFT-LCD 패널의 얼룩(mura)을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 DCT 변환 기반의 TFT-LCD 패널 영상의 참조 패널 영상을 생성한다. 원 영상과 생성된 참조 패널 영상에 대해서 실수 가버 웨이블렛 변환(real gabor wavelet transform)을 적용하여 패널 영상에 포함되어 있는 얼룩 결함을 검출하는데 방해가 되는 텍스쳐 정보를 제거하고 변환 영상간의 차영상을 이용하여 제거 결함 영역을 추출한다. 추출된 영역에 대해서는 정량적 평가 과정을 통해 보다 정확한 얼룩 검출을 수행한다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하고 효율적으로 얼룩을 검출하는 것을 보여준다.
TFT-LCD automatic defect inspection system for detecting defects in place of the visual tester does pre-processing, candidate defect pixel detection, and recognition and classification through a blob analysis. An over-detection result of defects acts as an undue burden of blob analysis for recognition and classification. In this paper, we propose defect detection method based on the histogram distribution modeling of TFT-LCD image to minimize over-detection of candidate defective pixels. Primary defect candidate pixels are detected estimating the skewness of the luminance distribution histogram of the background pixels. Based on the detected defect pixels, the defective pixels other than noise pixels are detected using the distribution histogram model of the local area. Experimental results confirm that the proposed method shows an excellent defect detection result on the image containing the various types of defects and the reduction of the degree of over-detection as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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