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.
이 논문에서는 TFT-LCD의 제조공정에서 생기는 결함(Mura)을 효율적으로 검출할 수 있는 새로운 전기적인 검출방식을 제안한다. TFT-LCD의 결함은 영역을 갖고 있으므로 어느 한 라인에서는 sin파의 모양으로 관찰된다. 따라서 FFT 변환을 통하여 문턱치와 비교하면 쉽게 결함이 검출될 수 있음을 보였다. 여러 가지 크기의 결함 패턴이 발생한 경우에도 Multi-point FFT 변환을 수행하면 크기가 일치하는 FFT 변환으로 효과적으로 검출됨을 보였다. 따라서 이 논문에서 제안된 알고리즘은 TFT-LCD의 자동 결함 검출 장치에 다양하게 이용될 수 있을 것이다.
TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.
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.
본 논문에서는 모폴로지 기법을 이용한 TFT-LCD 셀의 라인 결함과 픽셀 결함을 검사할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이때 LCD 셀의 브라이트 라인 결함, 다크 라인 결함, 브라이트 픽셀 결함, 다크 픽셀 결함들을 검출하기 위하여, 셀의 크기 특성을 고려한 모폴로지 연산자의 모양을 결정하고, 팽창 연산, 침식 연산 및 차분 기법을 이용하여 결함 정보를 추출하였다. 이후 다양한 실험을 통하여 결정된 적절한 임계값을 이용한 최적의 이진화 알고리즘을 적용하였다. 마지막으로 결함정보의 인식을 위한 라벨링 과정을 통하여, 결함들을 검출하였다. TFT-LCD 판넬의 다양한 검사 실험을 통하여, 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 결함정보 검출 성능이 매우 우수함을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권3호
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pp.251-257
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2017
본 논문에서는 TFT-LCD 셀 영상에서 퓨리에 변환을 이용한 주기적인 셀 패턴 제거에 기반한 결함검출 방법을 제안한다. 셀 영상은 결함검출을 어렵게 하는 주기적인 셀 패턴을 포함하므로 패턴 제거가 중요하다. 먼저 셀 영상에 대해 퓨리에 변환을 이용하여 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼에서 큰 값의 계수는 셀 패턴에 관련된 계수이므로 적응적 필터를 이용하여 큰 값의 계수를 제거한다. 그리고 필터링된 스펙트럼을 역 퓨리에 변환을 이용하여 셀 패턴이 제거된 영상을 얻는다. 다음으로 셀 패턴이 제거된 영상에서 STD 방법으로 결함을 검출한다. TFT-LCD 셀 영상에 대해 제안 방법의 타당성을 검증한 결과, 제안 방법이 우수한 결함검출 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 TFT-LCD 편광필름의 결함을 검출하기 위한 새로운 영상처리기법을 제안한다. 레이저 반사광을 이용하여 획득한 편광필름 영상에서 우선 배경잡음을 제거하기 위하여 형태론적 영상처리기법(열림, 닫힘)을 사용한다. 배경잡음이 제거된 영상으로부터 결함을 검출하기 위하여 2차원 LMS 적응 예측기를 사용하여 밝은 결함을 검출하고 통계적 특성을 이용하여 어두운 결함을 검출한다. 산업현장에서 제공된 TFT-LCD 편광필름을 사용하여 제안된 기법의 성능을 평가한다.
TFT-LCD 영상에서 결함은 일반적으로 배경과 비교하여 밝기 차이가 큰 특징을 사용하여 검출된다. 본 논문에서는 휘도 차에 따른 결함 가능성이 높은 순으로 결함을 검출하는 순차적 결함 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 배경과의 휘도 차가 큰 결함은 정확히 검출하고, 배경과의 휘도 차가 작은 결함인 한도결함도보다 신뢰있게 검출하여 과검출을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법은 배경과의 휘도 차가 큰 결함뿐만 아니라 한도결함에 대해서도 우수한 검출 결과를 나타냄을 확인하였다.
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.
TFT-LCD의 결함은 LCD 패널 자체에 존재하는 패턴으로 인해 원본영상과 입력영상 간의 차영상에 문턱치를 적용하여 검출한다. 그러나 카메라의 특성에 기인한 기하학적인 왜곡에 의해, 패널의 패턴 주기에 해당하는 피치가 영상의 중심에서 멀어질수록 심하게 달라진다. 본 논문에서는 주어진 피치영역의 상하좌우 주변영역과의 비교에 기반한 검출을 제안한다. 이때, 왜곡 보정을 위해 피치계산을 위한 특징점을 추출하고 원근변환을 수행한다. 현장 데이터에 대한 실험을 통해 제안방법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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