TFT-LCD 자동 검사 시스템에서 결함 검출을 위한 영상은 라인 스캔 카메라(line scan camera)나 에어리어 스캔 카메라 (area scan camera)에 의해서 획득하게 된다. 그러나 임펄스 잡음과 가우시안 잡음, CCD 혹은 CMOS 센서의 한계, 조명등의 영향으로 열화된 영상이 획득되며, 한도성 결함 영역을 인간의 육안으로 구분하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 효율적인 결함 검출을 위해 특징 추출 방법과 결함 검출 방법을 제안한다. 특징 벡터로 웨버의 법칙을 이용한 결함 영역과 주변 배경 영역의 평균 밝기 차와 주변 배경 영역의 밝기 변화를 이용한 표준편차를 이용하며, 결함 영역 검출를 위해 추출된 특징 벡터를 이용하여 비선형 SVM을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 고성능 모바일 TFT LCD/OLED 모듈(이하, 모듈)을 위한 헨드헬드 검사장비를 제안한다. 기존 모듈 검사장비는 명멸현상을 구분하기 위해선 동영상 데이터를 모듈에 출력시켜 구분할 수 있으나, 저속 시스템으로는 불가능하다. 또한 기존 검사장치는 저속의 CPU와 FPGA 시스템에서 필요한 몇 가지의 기능을 IP로 설계하고 사용하기 때문에 시스템의 한계를 지니고 있다. 이에 제안한 시스템은 고성능 모바일 모듈을 위한 검사장비로 다양한 크기의 모듈을 H/W나 FPGA의 설계 변경 없이 검사 장비를 휴대하여 여러 가지 부가기능들을 동시에 확인할 수 있다. 시스템은 크게 헨드헬드 검사장비와 내장된 테스터 소프트웨어, 정밀 분석을 위한 PC기반의 소프트웨어로 구성되며, USB 인터페이스 하여 헨드헬드 검사장비의 모든 모듈 테스트 내용을 확인, 저장, 출력 할 수 있도록 설계되어 있다. 제안된 시스템의 유효성 검증은 현장에서 사용하는 9가지의 대표 항목으로 설정하여, 고성능 모바일 TFT LCD/OLED에서 중요한 명멸현상에 대한 풀 프레임 동영상 구동시 별도의 모듈 없이 확인이 가능하였고, 기타 스캔타임 설정, 감마설정, 레지스터 변경, 인터페이스 지원, 다 인치 모듈지원 등이 가능하였다.
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-LCD용 TFT기판 상에서 저에너지 마이크로 컬럼을 이용하는 전기적인 결함 검출 메카니즘을 분석하였다. 본 연구에서는 고진공 챔버 내에서 7인치 TFT 기판에 저에너지 전자빔을 주사하여 여러 가지 불량 화소에 대한 SEM 이미지를 획득하였다. 더불어 각각의 불량 화소에서 나타나는 현상과 전기적인 거동과의 연관성을 분석하여 검출 메카니즘을 해석하였다. 그 결과로서 저에너지 초소형 전자 컬럼을 이용하는 저에너지 전자빔에 의한 SEM 이미지는 전자간 반발효과에 크게 영향을 받는 일관성 있는 결과를 확인하였다.
To detect electrical faults of a TFT (Thin Film Transistor) panel for the LCD (Liquid Crystal Display), techniques of converting electric field to an image are used One of them is the PDLC (polymer-dispersed liquid crystal) modulator which changes light transmittance under electric field. The advantage of PDLC modulator in the electric field detection is that it can be used without physically contacting the TFT panel surface. Specific pattern signals are applied to the data and gate electrodes of the panel to charge the pixel electrodes and the image sensor detects the change of transmittance of PDLC positioned in proximity distance above the pixel electrodes. The image represents the status of electric field reflected on the PDLC so that the characteristic of the PDLC itself plays an important role to accurately quantify the defects of TFT panel. In this paper, the image of the PDLC modulator caused by the change of electric field of the pixel electrodes on the TFT panel is acquired and how the characteristics of PDLC reflect the change of electric field to the image is analyzed. When the holding time of PDLC is short, better contrast of electric field image can be obtained by changing the instance of applying the driving voltage to the PDLC.
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 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
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.
In design stage of high precision manufacture/inspect ion FAB building, it is necessary to investigate the vibration allowable limits of high precision equipment and to study a structure dynamic characteristics of C/R and Sub-structure in order to provide a structure vibration environment to satisfy thess allowable limits. The aim of this study is to investigate the dynamic characteristics of PC-Type mock-up structures designed for next TFT LCD FAB through vibration measurement and analysis procedure, therefore, to provide a proper dynamic structure design for high precision manufacture/inspection work process, which satisfy thess allowable limits.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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