In this paper, a method for improving the defect classification performance in low contrast, ununiformity and featureless steel plate surfaces has been studied based on deep convolution neural network and transfer-learning neural network. The steel plate surface images have low contrast, ununiformity, and featureless, so that the contrast between defect and defect-free regions are not discriminated. These characteristics make it difficult to extract the feature of the surface defect image. A classifier based on a deep convolution neural network is constructed to extract features automatically for effective classification of images with these characteristics. As results of the experiment, AlexNet-based transfer-learning classifier showed excellent classification performance of 99.43% with less than 160 seconds of training time. The proposed classification system showed excellent classification performance for low contrast, ununiformity, and featureless surface images.
In this paper, a method for improving the defect classification performance in steel plate surface has been studied, based on DWT(discrete wavelet transform) and SVM(support vector machine). Surface images of the steel plate have low contrast, uneven, and featureless, so that the contrast between defect and defect-free regions is not discriminated. These characteristics make it difficult to extract the feature of the surface defect image. In order to improve the characteristics of these images, a synthetic images based on discrete wavelet transform are modeled. Using the synthetic images, edge-based features are extracted and also geometrical features are computed. SVM was configured in order to classify defect images using extracted features. As results of the experiment, the support vector machine based classifier showed good classification performance of 94.3%. The proposed classifier is expected to contribute to the key element of inspection process in smart factory.
Recent progress in both low pretilt and high pretilt defect free C1 surface stabilized ferroelectric liquid crystal (SSFLC) devices is reviewed. First, by numerical calculation to investigate the balance between surface azimuthal anchoring energy and bulk elastic energy within the confined chevron layer geometry of C1 and C2, it is possible to achieve a zigzag free C1 state by low azimuthal anchoring alignment with a low pretilt angle. The critical azimuthal anchoring coefficient for defect free C1 state is calculated. Its relationship with elastic constant, chevron angle as well as surface topography effect are also discussed. Second, using $5^{\circ}$ oblique SiO deposition alignment method a defect free, large memory angle, high contrast ratio and bistable C1 SSFLC display, which has potential for electronic paper applications has also been developed. The electrooptical properties and bistability of this device have been investigated. Various aspects of defect control are also discussed.
Detecting and correcting defects on LCD glasses early in the manufacturing process becomes important for panel makers to reduce the manufacturing costs and to improve productivity. Many attempts have been made and were successfully applied to detect and identify simple defects such as scratches, dents, and foreign objects on glasses. However, it is still difficult to robustly detect low-contrast defect region, called Mura or blemish area on glasses. Typically, these defect areas are roughly defined as relatively large, several millimeters of diameter, and relatively dark and/or bright region of low Signal-to-Noise Ratio (SNR) against background of low-frequency signal. The aim of this article is to present a robust algorithm to segment these blemish defects. Early 90's, a highly robust estimator, known as the Model-Fitting (MF) estimator was developed by X. Zhuang et. al. and have been successfully used in many computer vision application. Compared to the conventional Least-Square (LS) estimator the MF estimator can successfully estimate model parameters from a dataset of contaminated Gaussian mixture. Such a noise model is defined as a regular white Gaussian noise model with probability $1-\varepsilon$ plus an outlier process with probability $varepsilon$. In the sense of robust estimation, the blemish defect in images can be considered as being a group of outliers in the process of estimating image background model parameters. The algorithm developed in this paper uses a modified MF estimator to robustly estimate the background model and as a by-product to segment the blemish defects, the outliers.
In this paper, a fused illumination mechanism for detecting surface defects in steel plates was designed by applying the discriminant function that can differentiate the contrast of defects and non-defects. There is low contrast, non-uniformity, and no feature characteristics in steel plate surfaces. The fused illumination mechanism is devised, based on those characteristics. Optimum parameters of the fused illumination mechanism are determined by applying the discriminant function after acquiring the defect image in steel plate surfaces. The performance of the proposed mechanism is verified by experminets.
IC 기판의 가장 중요한 성질들의 하나는 넓은 영역에 걸쳐 균일해야만 한다는 것이다. 웨이퍼 결함 분석의 다양한 물리적 접근 방법 중에서 적외선 조사 기법에 특별한 관심이 모아지고 있다. 특히, 높은 공간적 분해력을 가지고 있는 근적외선 흡수 방법은 반-절연 GaAs 내의 결함들을 직접적으로 관찰하는데 이용되고 있다. 적외선 전송에 기초를 둔 이 기법은 신속하고 비파괴 적이다. 이 방법은, 직접적으로 GaAs 반도체의 적외선 영상은 결함의 광흡수 작용에 기인한 것임을 밝히고 있다. 반-절연 GaAs 내의 EL2에 관련된, 비 균일 적으로 분포된 결함들의 적외선 흡수 영상에서 콘트라스트가 반전되는 현상에 대해 새로운 모델을 제시하고 있다. 저온 포토퀀칭 실험은, 직접적인 방법으로, GaAs 웨이퍼의 콘트라스트 반전 영상은 밴드갭의 지엽적인 변동이나 전하 재분포에 의한 것이 아니라 흡수와 산란의 두 메커니즘에 의한 것임을 증명하고 있다.
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.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effect of the kV on fractal dimension of trabecular bone in digital radiographs. Materials and Methods: 16 bone cores were obtained from patients who had taken partial resection of tibia due to accidents. Each bone core along with an aluminum step wedge was radiographed with an occlusal film at 0.08 sec and with the constant film-focus distance (32 cm). All radiographs were acquired at 60, 75, and 90 kV. A rectangular ROI was drawn at medial part, distal part, and the bone defect area of each bone core image according to each kV. The directional fractal dimension was measured using Fourier Transform spectrum, and the anisotropy was obtained using directional fractal dimension. The values were compared by the repeated measures ANOVA. Results : The fractal dimensions increased along with kV increase (p < 0.05). The anisotropy measurements did not show statistically significant difference according to kV change. The fractal dimensions of the bone defect areas of the bone cores have low values contrast to the non-defect areas of the bone cores. The anisotropy measurements of the bone defect areas were lower than those of the non-defect areas of the bone cores, but not statistically significant. Conclusion: Fractal analysis can notice a difference of a change of voltage of x-ray tube and bone defect or not. And anisotropy of a trabecular bone is coherent even with change of the voltage of x-ray tube or defecting off a part of bone.
This study examined the effects of consumers' perceptions and expectations about refund on consumers' behavior to refund and its outcome. Major results of this study could be summarized as follows. First, consumers' perceptions and expectations about refund were higher in the case of defective products. However, consumers' behavior to refund were generally passive resulting in the low chance of refund. When there was no defects in product, consumers perceptions and expectations for refund were generally lower resulting in passive and the low chance of refund. Second, when there was defects in product, both consumers' perceptions and expectation tot refund influenced their active behaviors for refund, but not in the successful outcome. In contrast, when there was no defect, those two variables impacted on the behaviors for refund positively In addition, the more active those behaviors requesting for refunds were, the more successful outcome in refund request.
Pulmonary artery sarcoma (PAS) is a rare, poorly differentiated malignancy arising from the intimal layer of the pulmonary artery. Contrast-enhanced chest computed tomography (CT) is a good diagnostic modality that shows a low-attenuation filling defect of the pulmonary artery in PAS patients. An 18-year-old man was referred to our hospital for the evaluation and management of cavitary pulmonary lesions that did not respond to treatment. A contrast-enhanced CT of the chest was performed, which showed a filling defect within the right interlobar pulmonary artery. The patient underwent a curative right pneumonectomy after confirmation of PAS. Although lung parenchymal lesions of PAS are generally nonspecific, it can be presented as cavities indicate pulmonary infarcts. Clinicians must consider the possibility of PAS as well as pulmonary thromboembolism in patients with pulmonary infarcts. So, we report the case with PAS that was diagnosed during the evaluation of cavitary pulmonary lesions and reviewed the literatures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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