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LS-SVM을 이용한 TFT-LCD 패널 내의 결함 검사 방법
A Defect Inspection Method in TFT-LCD Panel Using LS-SVM

최호형    (경북대학교 전자전기컴퓨터학부   ); 이건희    ((주)엘지 디스플레이   ); 김자근    ((주)엘지 디스플레이   ); 주영복    (연세대학교 컴퓨터과학과   ); 최병재    (대구대학교 전자공학부   ); 박길흠    (경북대학교 전자전기컴퓨터학부   ); 윤병주    (경북대학교 전자전기컴퓨터학부  );
  • 초록

    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.


    Normally, to extract the defect in TFT-LCD inspection system, the image is obtained by using line scan camera or area scan camera which is achieved by CCD or CMOS sensor. Because of the limited dynamic range of CCD or CMOS sensor as well as the effect of the illumination, these images are frequently degraded and the important features are hard to decern by a human viewer. In order to overcome this problem, the feature vectors in the image are obtained by using the average intensity difference between defect and background based on the weber's law and the standard deviation of the background region. The defect detection method uses non-linear SVM (Supports Vector Machine) method using the extracted feature vectors. The experiment results show that the proposed method yields better performance of defect classification methods over conveniently method.


  • 주제어

    결함 검출 .   경험적 데이터 학습 .   특징 벡터 추출.  

  • 참고문헌 (7)

    1. Johan A.K.Suykens, Tony Van Gestel, Jos De Brabanter, Bart De Moor, and Joos Vandewalle, Least Squares Support Vector Machines, World Scientific, 2002 
    2. Jozsef Valyon, and Gabor Horvath, 'A Robust LS-SVM Regression,' PWASET vol. 7, ISSN 1307 - 6884, August 2005 
    3. Woo-Seob Kim, Jong-Hwan Oh, Chan-Ho Han, and Kil-Houm Park, 'Image Enhancement for Automated TFT-LCD Inspection System Using Estimation of Intensity Flow,' IEICE Trans. Electron., vol. E90-C, no. 11, November 2007 
    4. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, second edition Addison Wesley, 2002 
    5. Liang-Chia, Chen, and Chia-Cheng kuo, 'Automatic TFT-LCD mura defect inspection using discrete cosine transform-based background filtering and 'just noticeable difference' quantification strategies,' Meas. Sci. Technol., vol 19, pp. 1-10, March 2008 
    6. Vladimir N. Vapnik, Statistical learning theory, John Wiley & Sons, 1998 
    7. Bernhard E. Boser, Isabelle M. Guyon, and Vladimir N. Vapnik, 'A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers,' In COLT pp.144-152, 1992 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (2)

    1. 2015. "" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS, 15(4): 268~276     
    2. Song, Donghwan ; Oh, Yeong Gwang ; Kim, Namhun 2016. "Study on Correlation-based Feature Selection in an Automatic Quality Inspection System using Support Vector Machine (SVM)" 대한산업공학회지 = Journal of Korean institute of industrial engineers, 42(6): 370~376     

 저자의 다른 논문

  • 최호형 (2)

    1. 2009 "개선된 영상생성 모델과 적응적 필터를 이용한 칼라 영상 보정방법" 한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association 9 (12): 10~18    
    2. 2012 "동적 원추 세포 응답을 이용한 높은 동적 폭을 갖는 영상 색상 보정 방법" Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지 49 (9): 104~112    
  • 최병재 (31)

  • 박길홈 (51)

  • 윤병주 (11)

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