In this paper, we proposed pre-filter algorithms which using frequency domain analysis method, for the detections of defects in large-sized Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display(TFT-LCD) panel surfaces. We performed frequency analysis with 1-D, 2-D FFT methods for extract periodic patterns of lattice structures in TFT-LCDs. To remove this patterns, band-stop filters were used for eliminating specific frequency components. In order to acquire only defected images, we used 2-D inverse FFT methods which can be reverts images that remains defects.
TFT-LCD(Thin Flat Transistor Liquid Crystal Display) 패널의 불량(Mura)을 정확히 검출하기 위해서는 패널 영상에 포함된 왜곡을 반드시 보정해야 한다. 일반적인 컴퓨터 비젼 시스템의 촬상영상에 대한 왜곡 보정 알고리즘은 이미 알려져 있지만, 패널 영상에만 독특하게 나타나는 비네팅(Vignetting) 효과는 패널 고유의 특성으로 인한 배경 불균일성(Background Non-uniformity)과 결합되어 기존의 알고리즘을 바로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 영상 복원 결과의 정확도를 높이기 위해서는 비네팅 효과를 영상 배경과 분리하여 적절히 보정해주어야만 한다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석(Principle Component Anlaysis)을 통해 비네팅 효과를 분석하고 이를 보정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 불량이 포함된 175개의 영상을 대상으로 복원 실험을 수행한 결과, 왜곡 영상에 포함된 불량들의 평균 밝기 오차는 37% 에서 11% 로 내려갔으며 불량에 대한 판정 실패율도 14.8%에서 2.2%로 떨어졌음을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
현재 정보통신의 강국으로 손꼽히고 있는 국내에서도 FPD(Flat Panel Display) 장치를 첨단산업 핵심 기술로 보고 기업 간에 치열한 기술경쟁을 벌이고 있는 실정이다. 현재 양산단계까지 접어든 TFT-LCD(Tin Film Transistor Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel)는 경량화, 박형화 등의 장점으로 전자업계에서 최고의 캐시카우(Cash Cow)로 부각되고 있으며, 특히 소비자들의 대화면 선호도의 증가 추세에 힘입어 LCD보다는 콘트라스트 비(Contrast Ratio)와 시야각(View Angle) 측면에 있어 FPD 장치의 대면적화 관점에서 유리한 PDP가 다소 우위를 보이고 있는 추세이다.(중략)
본 논문에서는 인간의 시각 특성 중 특정 물체의 거리를 지각하는 메커니즘을 실시간 처리를 위해 하드웨어로 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 크게 스테레오 영상 입 출력부와 영상을 처리하기 위한 IP 부로 구성된다. 입 출력부는 ALTERA 사의 Excalibur을 기반으로 하여 Image Decoder, UART, SDRAM, SRAM, TFT-LCD등으로 구성된 Image Board로 스테레오 영상을 받아 처리할 수 있게 설계하였다. IP부분은 Image Decoder 내부 레지스터를 설정하기 위한 I2C 버스 IP, 두 개의 Image Decoder를 통해 들어오는 스테레오 영상 입력 IP, 에러 보정을 위한 미디언 필터링 IP부, 에지 검출 IP, 거리를 검출하기 위한 스테레오 정합을 IP와 결과 영상을 보여주기 위한 TFT-LCD IP를 구현하였다.
Automatic defect inspection system is composed of the step in the pre-processing, defect candidate detection, and classification. Polarizing films containing various defects should be minimized over-detection for classifying defect blobs. In this paper, we propose a defect detection algorithm using a skewness of histogram for minimizing over-detection. In order to detect up defects with similar to background pixel, we are used the characteristics of the local region. And the real defect pixels are distinguished from the noise using the probability density function. Experimental results demonstrated the minimized over-detection by utilizing the artificial images and real polarizing film images.
TFT-LCD의 생산 과정에서 나오는 불량 제품의 검출은 자동화 과정에 의해 선택된 잠재적 불량 제품의 선택에 이은 인간의 목시검사에 의한 판단을 통해 이루어진다. 이러한 목시검사를 자동화하기 위해서는 불량의 식별성에 영향을 미치는 각 요소들에 대한 정량적인 분석, 그리고 각 요소들과 실제 최종적인 불량 판단 여부 사이의 체계적인 함수 관계의 파악이 필요하다. 본 논문에서는 TFT-LCD의 영역형 얼룩을 구성하는 특징적인 요소들을 정의하고, 이를 통해 불량 수준을 정의하는 수치화 함수를 유도하는 과정과, 이를 영역형 얼룩의 불량 수준 수치화에 적용한 결과를 보여 준다.
TFT, LCD, OLED, PDP and FED를 비롯한 많은 디스플레이 장치가 개발, 연구되고 있으며, 이러한 디스플레이 장치에 대한 수 많은 application 연구 또한 진행되고 있다. TFT-LCD는 이미 방사선 검출기로서 연구가 오랜전에 연구되어 상용화가 되었으며, LCD는 XLV로서 적용을 위한 연구가 진행되고 있으며, 그 외 수 많은 디스플레이 장치에 대한 활발한 연구가 진행되고 있는 실정이다. PDP는 대면적, 낮은 제작 비용, 높은 contrast의 이점으로 디스플레이 장치로서 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 PDP를 처음으로 방사선 검출기로 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 제작된 7 인치 AC-PDP는 다양한 가스종류 및 압력을 가진 300um의 pixel pitch룰 가진 3 전극 구조로서, coplanar readout과 대항형 readout을 통해 신호량을 분석하였다. 결과 50-100Kvp의 진단 영역의 X-ray energy에서 줄은 민감도와 훌륭한 선형성을 보였으며, 가스 종류 및 압력, 신호 검출방식에 따라 각각 다른 특성을 보였다. 이는 PDP 내 X선과의 Interaction, R/O method. Material에 강하게 의존한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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