KR20060052414A - Method and apparatus for detecting flat panel display by vision model - Google Patents

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KR20060052414A
KR20060052414A KR1020050104351A KR20050104351A KR20060052414A KR 20060052414 A KR20060052414 A KR 20060052414A KR 1020050104351 A KR1020050104351 A KR 1020050104351A KR 20050104351 A KR20050104351 A KR 20050104351A KR 20060052414 A KR20060052414 A KR 20060052414A
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타이완 티에프티 엘씨디 오쏘시에이션
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치 메이 옵토일렉트로닉스 코포레이션
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Abstract

본 발명은 시각 모형(vision model)에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치에 관한 것으로, 평면 표시장치에 존재하는 얼룩의 결점이 나타나고, 즉, 하드웨어나 소프트웨어에 의해 차이 인식의 발생 시스템을 행하고, 촬영 시스템을 이용하여, 테스트 패널의 이미지 화면을 얻을 수 있고, 다음에 배경 모의 시스템으로 참조 이미지를 취하는, 정보 검출의 발생 시스템에 의한 검출 참조 정보로서, 이하의 공정으로 구성된다. 테스트 패널의 이미지를 포획하는 공정, 포획한 이미지를 조정하는 동시에, 테스트 이미지와 참조 이미지를 발생하는 공정, 전단(前端) 처리, 이미지 정보의 추정 및 이미지 정보의 정합 공정으로 이루어지는 인식 발생의 플로우에 의해, 테스트 이미지와 참조 이미지가 생기는 공정, 마지막에 각각의 테스트 정보를 모아 검지도 및 검지 수치가 생기는 공정, 이들 검출도 및 검출 수치를 이용하여, 평면 표시장치의 이미지 품질의 좋고 나쁨을 평판하는 패널의 좋고 나쁨의 판단 공정. The present invention relates to a method and apparatus for detecting a flat panel display by a vision model, wherein defects of spots present in the flat panel display appear, i.e., a system for generating a difference recognition by hardware or software. By using the photographing system, an image screen of the test panel can be obtained, and as the detection reference information by the information detection generation system, which takes a reference image with the background simulation system, the following process is comprised. In the flow of recognition generation which consists of the process of capturing the image of the test panel, adjusting the captured image, generating the test image and the reference image, preliminary processing, estimating the image information, and matching the image information. The process of creating a test image and a reference image, the process of collecting the respective test information at the end to generate the detection and detection values, and using the degree of detection and the detection values thereof, to determine the good and bad image quality of the flat panel display device. Judging process of the panel's good and bad.

Description

시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치{Method and Apparatus For Detecting Flat Panel Display By Vision Model}Method and Apparatus for Detecting Flat Displays by Visual Models {Method and Apparatus For Detecting Flat Panel Display By Vision Model}

도 1A와 도 1B는 종래에 관한 얼룩 검지 방법에 있어서의 얼룩 종류를 도시한 개략도.1A and 1B are schematic diagrams showing the types of stains in the stain detection method according to the related art.

도 2는 종래에 관한 얼룩 검지 방법을 도시하는 플로우 차트. Fig. 2 is a flowchart showing a spot detection method according to the related art.

도 3은 본 발명에 관한 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치를 도시한 개략도.3 is a schematic diagram showing an apparatus for detecting a flat panel display by a visual model according to the present invention;

도 4는 본 발명에 관한 주요부 시스템의 접속을 도시하는 개략도. 4 is a schematic diagram showing a connection of a main system according to the present invention;

도 5는 본 발명에 관한 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법을 도시하는 플로우 차트.5 is a flowchart showing a method of detecting a flat panel display by the visual model according to the present invention;

도 6은 본 발명에 관한 이미지 포획의 조정 공정을 도시하는 플로우 차트. 6 is a flowchart illustrating a process of adjusting image capture according to the present invention.

도 7은 본 발명에 관한 전단 처리 공정을 도시하는 플로우 차트. 7 is a flowchart illustrating a shearing process according to the present invention.

도 8은 본 발명에 관한 이미지 정보의 추정 공정을 도시하는 플로우 차트.8 is a flowchart illustrating a process of estimating image information according to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명> <Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

a : L형 라인 b : 수직 라인 a: L line b: Vertical line

c : 곡선 e : 가는 라인c: curve e: thin line

f : 굵은 라인 h : 가장자리 영역f: thick line h: edge area

g : 밝은 영역 i : 어두운 영역g: bright area i: dark area

j : 가장자리 밝은 영역 10 : 평면 표시장치j: Edge bright area 10: Flat display device

31 : 패널 32 : 촬영 시스템31: Panel 32: Shooting System

33 : 배경 모의 시스템 34 : 이미지 포획 시스템33: Background Simulation System 34: Image Capture System

35 : 차이 인식의 발생 시스템 36 : 출력 시스템35: generation system of difference recognition 36: output system

37 : 검출도 38 : 검출 수치37: Detection degree 38: Detection value

41 : 촬영 시스템 43 : 배경 모의 시스템41: Shooting System 43: Background Simulation System

45 : 차이 인식의 발생 시스템 46 : 시계(視界) 조건45: generation system of difference recognition 46: clock condition

47 : 시각 모형 48 : 모형 교정47: visual model 48: model correction

49 : 검출 정보의 발생 시스템49: generation system of detection information

본 발명은 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치에 관한 것으로, 특히, 시각 모형이 생기는 검출도와 검출 수치에 의해 표시장치의 품질을 평판하고, 전체 패널을 고려하는 동시에 직접 검출 방법에 의해 모든 패널 품질의 좋고 나쁨을 확실하게 알 수 있다. The present invention relates to a method and apparatus for detecting a flat panel display by a visual model. In particular, the present invention relates to a method for detecting a flat display device based on a detection level and a numerical value of the visual model, and to consider the entire panel and to directly detect the entire panel. By this, all the panel quality can be clearly seen as good or bad.

평면 표시장치의 범용에 따라서, 예를 들면, 액정 표시장치(LCD)가 텔레비젼, 퍼스널 컴퓨터용의 모니터, 휴대 전화, 각종 가정 전기 용품 등에 대폭 사용되고, 또한, 액정 표시장치 패널의 품질이 대량 생산의 상태에서는 중요한 것으로 되 어, 예를 들면, 색채, 콘트라스트(contrast), 반응 시간, 휘도 등이고, LCD의 배경 균일도에 관해서, LCD의 휘도, 얼룩의 상황을 관찰함으로써 판단하고, 얼룩은 표시장치의 휘도, 색채의 불균일에 의해 각종 라인의 상황을 발생시키고, 가장 간단한 판단 방법은 검은 화면과 그 밖의 단계 화면으로 바꾸어, 각종 상이한 각도로부터 잘 관찰하여, 각종 프로세스의 결점의 발생에 따라서, 평면 표시장치는 각종 얼룩을 볼 수 있고, 각종 흠은 예를 들면, 가로 라인 혹은 45°의 라인, 블록, 원형 블록이 있고, 어느 구석에 블록이 있을 가능성이 있다. 이들 흠은 낮은 콘트라스트, 불규칙한 표시이므로, 얼룩이 많은 흠 정도는 평면 표시장치 패널의 품질의 좋고 나쁨의 판단에 대해, 중요한 참조가 된다. In accordance with the general purpose of flat panel displays, liquid crystal displays (LCDs) are widely used, for example, in televisions, monitors for personal computers, mobile phones, and various home electrical appliances, and the quality of liquid crystal display panels is high. In the state, it is important, for example, the color, contrast, reaction time, luminance, and the like, and the background uniformity of the LCD is judged by observing the luminance of the LCD and the stain, and the stain is the luminance of the display device. According to the unevenness of color, the situation of various lines is generated, and the simplest judgment method is changed into a black screen and other step screens, and it is observed well from various different angles. Various spots can be seen, and various spots include, for example, horizontal lines or 45 ° lines, blocks, and circular blocks, and blocks at any corners. There is a possibility. Since these defects are low contrast and irregular display, the degree of defects with many stains is an important reference for judging whether the quality of the flat display panel is good or bad.

그러나, 종래 기술에서는, 얼룩의 판단에 대해, 직접 평면 표시장치의 화면 흠을 관찰함으로써 판단하므로, 이하와 같은 결점이 있다. However, in the prior art, since the judgment of the spot is judged by observing the screen flaw of the flat panel display directly, there are the following drawbacks.

1, 검사, 화면을 취하기 어렵다. 1, inspection, the screen is difficult to take.

2, 각종 상황의 얼룩을 분류하기 어렵고, 각각의 메이커의 정의가 달라, 판단의 표준이 부족하다. 2, it is difficult to classify stains of various situations, and the definition of each manufacturer is different, and the standard of judgment is insufficient.

3, 얼룩이 기재되어 있지 않은 결점 정도의 레벨이 없고, 있어도 인식의 표준이 없다. 3, there is no level of defect degree in which unevenness is described, and there is no standard of recognition even if there is.

국제 조직 VESA(VEDIO ELECTRONICS Standards Association)에는, 각종 타입의 얼룩의 정의(VESA FPDM 2303-8)가 있는데, 단순히 간단한 정의이고, 그 결점 정도와 그 판단의 해결 제안은 없다. In the international organization VESA (VEDIO ELECTRONICS Standards Association), there are definitions of various types of stains (VESA FPDM 2303-8), which are simply simple definitions, and there is no suggestion for resolving the deficiency and its judgment.

종래에 관한 기술에, 일부에 게시된 얼룩의 검출 장치와 그 방법이 있고, 미 국의 발명에 있어서의 US6154561에는 얼룩에 관한 정의가 게시되어, 도 1A에 도시하는 바와 같이, 흠이 있는 평면 표시장치(flat panel display)(10)의 라인형 얼룩을 포함해, 이는 상이한 부정의 화소(pixel)와 인접하고, 예를 들면 라인, 곡선(c), L형 라인(a), 수직 라인(b), 가는 라인(e), 굵은 라인(f) 등이 발생한다. 또한, 도 1B를 도시하는 블록형 얼룩과 같이, 어두운 영역(i), 밝은 영역(g) 등의 얼룩, 또한, 패널의 에지에서 생기는 가장자리 영역(h)과 가장자리 밝은 영역(j) 등의 얼룩을 포함한다. In the related art, there are a device for detecting a spot and a method thereof, and a definition of a spot is posted in US6154561 in the US invention. As shown in Fig. 1A, a flawless flat display Including the line blobs of the flat panel display 10, which are adjacent to different negative pixels, for example lines, curves c, L lines a, vertical lines b. ), Thin lines (e), thick lines (f), and the like. In addition, as in the block-like spots shown in FIG. 1B, spots such as dark areas i, bright areas g, and the like, and spots such as edge areas h and edge bright areas j that occur at the edges of the panel. It includes.

예를 들면, 미국 특허의 US5917935가 임계치를 설정함으로써, 얼룩의 흠과 배경치를 비교하여, 얼룩이 심한 흠 정도를 구하여, 통계 리스트를 작성하고, 또한, 도 2를 도시하는 플로우 챠트와 이 통계 리스트에 의해 상이한 정의의 얼룩의 상태와 같이 분류하는 것으로 게시되어 있다. 이 공정은 이하의 공정으로 구성된다. 표시 패널로부터 최초의 화면을 포획하는 공정(공정 201), 이 최초의 화면에 의해 복수의 샘플 화면이 생기는 공정(공정 202), 상이한 필요에 따라 각각의 서브 샘플 화면을 필터하고, 화면의 각종 히스토그램(histogram)에 의한 소정의 특징 필터의 공정(공정 203), 또한 화면의 각각에, 임계치를 설정하고, 이 임계치에 의해 특징 블록이 생기는 공정(공정 204), 또한, 특징 블록의 분석에 의해서 상기 최초의 화면 얼룩 흠을 판단하는 공정(공정 205), 그 얼룩의 흠을 특징으로 하는(characterize)공정(공정 206), 및 최후의 조정 동작을 행하고, 이에 따라, 에러 검지를 소거하여, 얼룩의 분류를 결정하는 공정(공정 207). For example, US5917935 of the US patent sets a threshold value, compares the spot of the spot with the background value, finds the degree of the spot of heavy spots, creates a statistical list, and adds to the flowchart and the statistics list shown in FIG. It is published by classification as the state of the stain of a different definition. This process consists of the following processes. The process of capturing the first screen from the display panel (step 201), the process of generating a plurality of sample screens by this first screen (step 202), and filtering each subsample screen according to different needs, and various histograms of the screen. (step 203) of the predetermined feature filter by the histogram (step 203), a step in which a threshold is set in each of the screens, and a feature block is generated by the threshold (step 204), and the analysis of the feature block The process of determining the first screen spot flaw (step 205), the step of characterizing the spot flaw (step 206), and the last adjustment operation are performed, thereby eliminating error detection and removing the spot. The process of determining the classification (step 207).

상기 특허의 공정에 의하면, 각종 얼룩 분류만을, 예를 들면, 라인 얼룩 (line Mura), 스폿 얼룩(Spot Mura), 충전 얼룩(Fil1 Port Mura), 가장자리 얼룩(Pannel Edge Mura), 블록 얼룩(Block Mura) 등으로 판단하고, 각종 패턴(pattern)에 대해 표시 패널의 품질 판단을 행하지 않는다. According to the process of the patent, only various stain classifications, for example, line stains (Spot Mura), spot stains (Fil1 Port Mura), edge stains (Pannel Edge Mura), block stains (Block) The quality of the display panel is not determined for various patterns.

2003년의 국제 표시장치 세미나(International Display Workshops, IDW)에 게시된 JND(Just Noticeable Difference)와, SEMU를 정의로 하는 얼룩 분석 방법(Mura Analysis Method by Using JND luminance and the SEMU definition)은, 각종 얼룩 연산 정도에 대한 것이나, 이는 너무 간단하고, 또한 소수의 파라미터만을 포함하여, 표시 패널의 품질의 판단에 부족하다. 상기의 소위 JND는 종래에 관한, 육안에 의해 차이를 관찰하는 방법을 나타낸다. Just Noticeable Difference (JND) published at International Display Workshops (IDW) in 2003, and Mura Analysis Method by Using JND luminance and the SEMU definition It is about the degree of operation, but it is too simple and includes only a few parameters, which is insufficient in the determination of the quality of the display panel. Said so-called JND shows the conventional method of observing a difference with the naked eye.

SEMU 국제 표준은 평면 표시 화소에 관한 얼룩 검사의 측정 정의(SEMI D 31-1102)가 게시되어 있다. 그러나, 이상이 얼룩의 정의 혹은 분석과 함께 표시장치의 면적, 콘트라스트(contrast), 배경 휘도(luminanc)에 한정되어, 전체적으로, 너무 간단해, 평면 표시장치의 결점을 나타낼 수 없다. 따라서, 종래의 기술은 이하의 결점이 있다. The SEMU International Standard publishes a measurement definition (SEMI D 31-1102) of spot inspection on flat display pixels. However, the above is limited to the area of the display device, the contrast, and the background luminance along with the definition or analysis of the spots, and is too simple as a whole, so that the defects of the flat display device cannot be exhibited. Therefore, the prior art has the following drawbacks.

1, 인공의 검사를 채용하기 때문에 신뢰도가 낮고, 의문이 있는 경우도 있다. 1, artificial inspection is used, so the reliability is low and there are questions.

2, 얼룩으로 물리의 기재나 분류만을 취해 인간의 감지를 고려하지 않으므로, 모듈이 너무 간단하다. 2, the module is too simple because it takes only the description or classification of physics as a stain and does not consider human detection.

3, 심한 얼룩에만 기재하고, 표시장치의 품질은 판단하지 않는다. 3, only severe stains, and the quality of the display device is not judged.

4, 자동 검사 기술의 의뢰 구별(segmentation)의 검출을 복수 실행하고, 즉, 각종 얼룩을 상이한 패턴으로 검사하여, 복수의 파라미터를 결정할 수 없어, 새로운 얼룩이 있으면, 새로운 연산법이 필요하다. 4, a plurality of detection of the request segmentation of the automatic inspection technique are executed, that is, various stains are inspected in different patterns, and a plurality of parameters cannot be determined. If there are new stains, a new calculation method is required.

그러나, 본 발명의 바람직한 실시예에 관해서, 종래의 JND 맵(JND map)이 채용되고, 그 응용에 관하여, 미국 특허 US6285797에 게시된 「JND 맴에 의해 이미지 품질을 판단하는 방법」을 참조할 수 있다. However, with respect to the preferred embodiment of the present invention, a conventional JND map is employed, and for the application thereof, reference can be made to "method of determining image quality by JND member" published in US Pat. have.

본 발명은 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치이고, 예를 들면, CCD(Charge Coupled Device, CCD)소자나 CMOS 등의 감광 소자에 의해 이미지를 취하는 것을 도모하고, 또한, 참조 이미지(reference image)를 인용하여, 인공 검사의 결점을 제거하고, 소정의 연산 방법과 시각 모형(vision model)에 의해 검출도와 검지도가 생기고, 예를 들면, JND 맵 및 JND치가 표시장치의 품질의 판단에 의해, 즉, 전체적인 표시 패널을 고려하여, 얼룩의 정의를 고려하는 것이 아니라, 직접 검사 방법에 의해 패널 전체의 품질의 좋고 나쁨을 취한다. The present invention is a method and apparatus for detecting a flat panel display by a visual model. For example, an image is taken by a photosensitive device such as a CCD (Charge Coupled Device, CCD) device, a CMOS, and a reference image. By referring to the reference image, the defects of the artificial inspection are eliminated, and a detection method and a detection map are generated by a predetermined calculation method and a vision model. For example, the JND map and the JND value are used to determine the quality of the display device. By judgment, i.e., considering the entire display panel, the definition of spots is not considered, but the quality of the entire panel is taken good or bad by a direct inspection method.

본 발명이 기재된 장치는 차이 인식의 발생 시스템(Discriminability metric generationsystem)과, 차이 인식의 발생 시스템에 접속되는 촬영 시스템과, 차이 인식의 발생 시스템에 접속되는 배경 모의 시스템(background simulation system), 참조 이미지(reference image)가 생기면, 시각 모형을 시각 모형 시스템 내지 차이 인식의 발생 시스템에 도입하는 시각 모형 시스템과, 차이 인식의 발생 시스템에 접속되어, 검출하기 위한 참조 정보가 생기는 정보 검출의 발생 시스템을 포함한다. The apparatus described in the present invention includes a discriminability metric generation system, an imaging system connected to a difference recognition generation system, a background simulation system connected to a difference recognition generation system, and a reference image ( reference image), the visual model system for introducing the visual model to the visual model system or the generation system of difference recognition, and the information detection generation system connected to the generation system for difference recognition and generating reference information for detection. .

상기 검출 방법의 공정은 촬영 시스템에 의해 테스트 패널의 이미지를 포획하는 테스트 패널의 이미지의 발생 공정과, 배경에 의해 참조 이미지의 발생을 모의하는 공정과, 테스트 패널의 이미지와 상기 참조 이미지를, 차이 인식 발생 시스템에 의해 인식 플로우가 생기는 공정과, 인식 플로우가 생기는 테스트 정보를 결합하여, 검출도를 발생하는 공정과, 인식 플로우가 생기는 테스트 정보로부터 수학 수단에 의해 검출 수치를 구하는 공정과, 상기 검출도와 상기 검출 수치에 의해 상기 표시장치의 품질의 좋고나쁨을 판단하는 상기 평면 표시장치의 좋고 나쁨의 판단 공정을 포함한다. The detection method includes a step of generating an image of the test panel which captures an image of the test panel by a photographing system, a step of simulating generation of a reference image by a background, and a difference between the image of the test panel and the reference image. A process of generating a detection degree by combining a process of generating a recognition flow by the recognition generating system, test information of generating a recognition flow, a process of obtaining a detection value by mathematical means from test information of generating a recognition flow, and the detection And determining the good or bad of the flat panel display device, which judges whether the quality of the display device is good or bad based on the detection value.

본 발명은 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치에 관한 것으로, CCD(Charge Coupled Device, CCD)소자 혹은 CMOS 등의 감광 소자에 의해 이미지를 취하고, 또한, 시각 모형에 의해 검출도(JND 맵)와 검출치(JND치)가 생겨, 표시장치의 품질의 판단에 의해, 패널의 전체를 고려하는 동시에, 직접 검사 방법에 의해 패널 전체의 품질의 좋고 나쁨을 알 수 있다. The present invention relates to a method and apparatus for detecting a flat panel display device using a visual model. The present invention relates to a method for detecting a flat display device using a visual model, and to taking an image by a photosensitive device such as a CCD (Charge Coupled Device, CCD) device or a CMOS. JND maps) and detection values (JND values) are generated, the judgment of the quality of the display device allows the whole panel to be considered, and the direct inspection method shows that the quality of the entire panel is good or bad.

본 발명은 적어도 이하의 이점이 있다.The present invention has at least the following advantages.

1, 종래의 검사 기기가 여전히 신뢰도가 낮은 인공 검출이 채용되어, 본 발명이 인공 작업으로 평면 표시장치의 검사 의문을 가져오는 것을 피하는 것에 있다.1, the conventional inspection apparatus still employs artificial detection with low reliability, and the present invention is to avoid bringing the question of inspection of the flat panel display into the artificial work.

2, 얼룩이 심한 정도에 정밀도가 좋아 합리적인 검사도를 제출한다. 2, the accuracy is good to the extent that the stain is severe, and submit a reasonable inspection degree.

3, 얼룩이 심한 정도가 기재되어 있을 뿐만 아니라 이에 의해 표시 패널의 품질을 얻을 수 있다. 3, not only the degree of unevenness is described but also the quality of the display panel can be obtained thereby.

4, 평면 표시장치에 얼룩의 검사 레벨을 만들어, 메이커가 표시장치의 품질에 대한 의문을 해결한다. 4, create an inspection level of spots on the flat panel display, the maker solves the question of the quality of the display.

5, 구분 검사가 없고, 즉, 상이한 얼룩의 각각에 분석을 행하지 않고, 전체적인 표시 패널을 고려하고, 새로운 얼룩에 의한 필요로 하는 새로운 연산 과정을 생략한다. 5, there is no classification test, i.e., no analysis is performed on each of the different spots, the whole display panel is considered, and a new calculation process required by the new spots is omitted.

6, 시각 모형에 의해, 검출도(예를 들면 JND 맵)의 발생을 도입하고, 시각 모형에 있어서, 형상, 면적, 콘트라스트 등의 요소를 고려하므로, 장래 상이한 프로세스가 있더라도 상이한 얼룩이 발생되면, 그 품질을 평가할 수 있다. 6, the visual model introduces the generation of the detection degree (e.g., JND map), and in the visual model, factors such as shape, area, contrast, etc. are considered. Evaluate the quality.

7, 본 발명에서 사용된 검출도(예를 들면 JND 맵)에 의해 불명확하고 밝지 않은 얼룩 흠이 나타난다.7, the degree of detection (e.g., JND map) used in the present invention results in unclear and uneven spots.

도 3은 본 발명의 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치를 도시하는 개략도이고, 본 발명의 장치에 의한 검출도(바람직한 실시예가 예를 들면, JND 맵)와 검출치(예를 들면, JND치)가 평면 표시장치의 패널(31)의 좋고 나쁨을 판단하는 것을 목적으로 한다. 우선, 촬영 시스템(32) 내부에 내장되어 있는, 예를 들면 CCD 소자나 CMOS 등의 감광 소자에 의해 이미지를 취하고, 이미지 포획 시스템(34)을 이용하여, 테스트 표시장치의 화소를 취하고, 이 때, 배경 모의 시스템(33)에 의해 실제 분위기의 필요에 따라, 관련 배경이 도입되어, 포획된 테스트 이미지가 대조의 참조 이미지가 있어, 객관적인 이미지를 얻을 수 있다. Fig. 3 is a schematic diagram showing a device for detecting a flat panel display by the visual model of the present invention, and the detection diagram (preferred embodiment is JND map) and the detection value (e.g. JND value) is intended to determine whether the panel 31 of the flat panel display device is good or bad. First, an image is taken by a photosensitive device such as a CCD device or a CMOS, which is built in the imaging system 32, and the pixel of the test display device is taken by using the image capture system 34. The relevant background is introduced by the background simulation system 33 according to the needs of the actual atmosphere, and the captured test image has a reference image of contrast, so that an objective image can be obtained.

포획된 이미지와 참조 이미지를 차이 인식의 발생 시스템(35)에 도입하고, 소정 연산 방법과 시각 모형에 의해, 출력 시스템(36)을 통해, 검출도(37) 및 검출치(38)가 생기고, 이 출력 시스템(36)이 표시장치, 그래피 등에 의해 행하는 것이 가능하고, 검사자는 그 검출도(37) 및 검출치(38)에 의해 패널(31)의 품질을 판단하도록 한다. The captured image and the reference image are introduced into the generation system 35 of difference recognition, and the detection degree 37 and the detection value 38 are generated through the output system 36 by the predetermined calculation method and the visual model. The output system 36 can be performed by a display device, a graphic, or the like, and the inspector allows the quality of the panel 31 to be judged by the detection degree 37 and the detection value 38.

도 4는 본 발명에 관한 각 부 시스템을 도시하는 접속도, 본 발명은 평면 표시장치의 얼룩 흠을 나타내기 위해서, 즉, 하드웨어나 소프트웨어에 의한 차이 인식의 발생 시스템을 이용하여, 차이 인식의 발생 시스템(45)에 있어서의 촬영 시스템(41)에 접속함으로써, 테스트 표시장치의 이미지 화면을 취하고, 또한 차이 인식의 발생 시스템(45)의 배경 모의 시스템(43)에 의해 참조 이미지(reference image)를 얻는다. 이 차이 인식의 발생 시스템(45)은 육안 시각 시스템의 모의 시각 모형을 더 도입하고, 관점 조건(viewing condition)(46)을 추가해, 검사자(예를 들면 패널 메이커)로부터 적당히 조정치를 가입할 수 있고, 발생한 검사치가 적당히 상이한 테스트 환경의 결과에 반응되어, 모형 교정(Model Calibration)(48)에 도입되어도 되고, 시스템의 모형을 제공하여, 그 입력 파라미터의 변경에 의해, 각종 테스트 환경에 적응할 수 있고, 마지막에, 차이 인식의 발생 시스템(45)의 검출 정보의 발생 시스템(49)에 접속함으로써, 검출 참조 정보를 발생시키고, 검출 정보의 발생 시스템(49)은 예를 들면, 표시장치나 그래피, 본 발명의 검출도(JND 맵)와 검출치(JND치) 등의 출력 시스템(도 3을 참조)에 접속할 수 있다. Fig. 4 is a connection diagram showing the respective sub-systems according to the present invention. The present invention uses the generation system of difference recognition by hardware or software in order to show spot defects in a flat panel display, that is, generation of difference recognition. By connecting to the imaging system 41 in the system 45, an image screen of the test display device is taken, and a reference image is taken by the background simulation system 43 of the generation system 45 of difference recognition. Get The generation system 45 of the difference recognition further introduces a simulated visual model of the naked eye visual system, adds a viewing condition 46, and joins the adjustment value appropriately from the inspector (for example, a panel maker). In addition, the generated inspection values may be introduced into a model calibration 48 in response to the results of test environments that are appropriately different, and a model of the system may be provided to adapt to various test environments by changing the input parameters. Finally, by connecting to the detection information generation system 49 of the difference recognition generation system 45, detection reference information is generated, and the detection information generation system 49 is, for example, a display device or a graphics, The present invention can be connected to an output system (see FIG. 3) such as a detection degree (JND map) and a detection value (JND value) of the present invention.

도 5는 본 발명에 관한 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법을 도시하는 플로차트, 이는 테스트 패널의 취득과 배경의 도입 공정, 테스트 이미지 와 참조 이미지가 생기는 공정, 또한, 차이 인식의 발생 시스템에 의해 인식의 플로우가 생기는 공정을 포함한다. 이하와 같은 공정이 있다.Fig. 5 is a flowchart showing a method for detecting a flat panel display by the visual model according to the present invention, which is a process of acquiring a test panel and introducing a background, a process of generating a test image and a reference image, and a generation system of difference recognition. The process of generating a flow of recognition by this is included. There are the following steps.

우선은, 촬영 시스템으로부터 테스트 패널 이미지를 포획하고(공정 51), 다음에 예를 들면, 이미지 위상차의 보정, 노이즈의 소거, 이미지 각도의 조정, 비율, 크기를 휘도치(luminance)로 전환하는 조정 포획한 이미지를 조정하고(공정 52), 테스트 이미지를 발생시키고(공정 53), 또한, 검사 환경을 고려하여, 배경 이미지를 모의하고(공정 54), 참조 이미지의 발생, 이 참조 이미지(reference image)가 균일한 배경이어도 되고, 보통 사람들이 불균일한 배경 이미지를 받을 수 있다(공정 55). First, the test panel image is captured from the photographing system (step 51), and then, for example, adjustment of image phase difference correction, noise cancellation, adjustment of image angle, ratio and size to luminance value is performed. Adjust the captured image (step 52), generate a test image (step 53), and also simulate the background image (step 54), taking into account the inspection environment, generate the reference image, and reference image ) May be a uniform background, and ordinary people may receive an uneven background image (step 55).

테스트 이미지와 참조 이미지는 상기 차이 인식의 발생 시스템에 의해 인식 플로우가 생기고, 이 공정은 프론트 처리, 이미지 정보의 추정, 및 각 파라미터의 결합 등을 가진다. 이 인식 플로우가 관점 조건을 도입할 수 있고, 검사자가 적당히 조정치를 추가하여, 출력된 검사치가 적당히 상이한 테스트 환경의 결과에 반응되고, 혹은, 모형 교정을 도입할 수 있고, 전체적으로, 시스템의 모형을 제공하여, 그 중의 파라미터를 변경함으로써, 각종 테스트 환경에 맞춘다(공정 56).The test image and the reference image generate a recognition flow by the generation system of the difference recognition, and this process includes the front processing, the estimation of the image information, the combination of each parameter, and the like. This recognition flow can introduce viewpoint conditions, the inspector adds adjustments as appropriate, and the output inspection values can respond to the results of a moderately different test environment, or can introduce model calibration, and overall, model the system. By changing the parameters therein to suit various test environments (step 56).

프론트 처리는 이미지 에지의 서치, 표시장치 범위의 포획, 이미지의 조정, 에지의 보상, 테스트 환경의 환경광을 모의할 수 있고, 보정하는 것 등을 포함한다(공정 561, 564)Front processing includes searching for image edges, capturing display ranges, adjusting images, compensating edges, simulating and calibrating ambient light in a test environment, and so forth (steps 561 and 564).

또한, 이미지 정보의 추정은 이 때, 복수의 플로우의, 예를 들면 인간 요소의 파라미터를 도입하고, 이하와 같은 공정이 있다(그 상세 내용은 도 8을 참조하 고, 여기서는 생략한다). In addition, the estimation of the image information at this time introduces a parameter of a plurality of flows, for example, a human element, and has the following steps (for details, refer to FIG. 8 and the description is omitted here).

a, 광의 적응(light adaptation) 보정a, light adaptation correction

b, 채널 분석(channel decomposition)b, channel decomposition

c, 콘트라스트 계산(contrast computation)c, contrast computation

d, 콘트라스트 감도의 필터(contrast sensitivity filter)d, contrast sensitivity filter

e, 경사 효과(oblique effect)의 보정e, correction of oblique effect

f, 구경(aperture)의 보정f, correction of aperture

상기 파라미터의 각각의 보정에 의해, 각종 상이한 참조치로부터 이미지 정보를 추정하여 도모하는 것을 목적으로 하여, 보다 정확한 검사 데이터를 구한다(공정 562, 565). By correcting each of the above parameters, more accurate inspection data is obtained for the purpose of estimating and planning image information from various different reference values (steps 562 and 565).

이미지 정보의 공정의 결합은 공정 562, 565에 있어서의 테스트 이미지와 참조 이미지로 이루어지는 이미지 정보를 포획하여, 상이한 테스트 정보(채널)의 상호 동작을 고려하고, 이미지 정보의 추정 공정에 생기는 채널의 각각의 결과로 한층 더 보정한다(공정 563, 566)The combination of the process of the image information captures the image information consisting of the test image and the reference image in the processes 562 and 565, taking into account the interaction of different test information (channels), and each of the channels generated in the process of estimating the image information. Further correction is made as a result of (step 563, 566).

각각의 테스트 정보의 결합(채널)은, 도 4에 도시하는 차이 인식의 발생 시스템에 의해 예를 들면, JND 맵(JND map)의 검출도가 생기고, 이 검출도가 각각의 채널이어도 되고, 휘도치(luminance)와 색채도의 검출도여도 되고, 이상의 각각의 테스트 파라미터의 검출도를 결합해도 된다(공정 57).The combination (channel) of each test information may generate the detection degree of a JND map, for example by the difference recognition generation system shown in FIG. 4, and this detection degree may be each channel, and luminance may be sufficient as it. The detection degree of luminance and chromaticity may be sufficient, and the detection degree of each test parameter mentioned above may be combined (process 57).

평균치의 연산, 수학의 수단으로, 바람직한 실시예가 Minkowski pooling의 평균치 방법(공정 58)에 의해, 검출도의 각각이 예를 들면 JND 맵의 검출치에 결합 한다(예를 들면 JND치).(공정 59)By means of arithmetic calculations and mathematics, the preferred embodiment uses the Minkowski pooling averaging method (step 58), whereby each of the detection degrees is coupled to, for example, a detection value of a JND map (e.g., a JND value). 59)

검출치와 검출도로 평면 표시장치의 이미지 품질을 판단하여, 패널의 좋고 나쁨을 판단하고, 또한, 검출도로부터 육안이 받은 차이 최대 영역를 얻을 수 있다(공정 60)It is possible to judge the image quality of the flat panel display by the detected value and the detection road, to judge whether the panel is good or bad, and to obtain the maximum difference area received by the naked eye from the detection degree (step 60).

도 6은 도 5를 도시하는 이미지 포획 조정의 공정 52의 상세적인 플로우이고, 이하와 같은 공정이 있다. FIG. 6 is a detailed flow of step 52 of the image capture adjustment shown in FIG. 5, and there are the following steps.

이미지 포획의 조정의 공정을 개시해서, 테스트 표시장치의 패널과 각종 테스터를 준비한다(공정 601)The process of adjusting the image capture is started to prepare a panel of the test display device and various testers (step 601).

다음은, 포획한 이미지를 교정하여, 예를 들면, 포획 이미지 편차의 조정, 노이즈의 소거, 이미지의 각도, 비율, 크기의 조정(공정 605)Next, the captured image is corrected and, for example, adjustment of the captured image deviation, noise cancellation, adjustment of the angle, ratio, and size of the image (step 605).

이미지는 전환을 통해 샘플하고, 예를 들면, 디지털 처리는, 표시장치의 이미지를 검사 설비의 이미지로 독립으로 전환하고, 휘도치(luminance) 혹은 CIE 국제 조명 위원이 채용된 색채 공간(CIELAB)은 검사의 결과가 객관적으로 얻어지고, 환경과 설비의 결점에 영향이 없다(공정 607)The image is sampled through conversion, for example, the digital processing converts the image of the display device into the image of the inspection equipment independently, and the color space (CIELAB) employing the luminance or CIE international lighting commissioner The result of inspection is obtained objectively and does not affect the defect of environment and facilities (process 607)

도 7은 도 5를 도시하는 공정 56에서 인식 플로우에 있어서의 프론트 처리 공정의 플로우을 발생시키고, 이하의 공정을 포함한다. FIG. 7 generates the flow of the front processing step in the recognition flow in step 56 shown in FIG. 5 and includes the following steps.

프론트 처리 공정의 개시(공정 701)Start of front treatment process (step 701)

처리 공정은 이미지 에지의 검지를 더 포함하고, 정확한 이미지 에지를 얻을 수 있어, 검지의 오차를 저하한다(공정 703)The processing step further includes detection of the image edge, and an accurate image edge can be obtained, thereby reducing the error of detection (step 703).

에지 보상의 만들기는 즉, 적당히 에지의 폭과 이미지 휘도를 보정하여, 에 지에 의한 효과를 기재한다(공정 705)Making the edge compensation, that is, correcting the width and image brightness of the edge as appropriate, describes the effect by the edge (step 705).

이미지를 적당히 보정하여, 각 검사 설비를 필요로 하는 이미지가 다르면, 필요에 따라 조정한다(공정 707)Correct the image appropriately, and adjust it as needed if the image which requires each inspection apparatus differs (step 707).

환경 파라미터의 보정은 예를 들면 환경 광원의 보정, 환경 영향의 소거, 보다 정확한 검사 결과를 얻는다(공정 709)Correction of environmental parameters results in, for example, correction of environmental light sources, cancellation of environmental influences, and more accurate inspection results (step 709).

도 8은 본 발명에 관한 도 5에 도시하는 인식 플로우의 발생에 있어서의 이미지 정보의 추정 공정의 플로우로, 이하의 공정이 있다. 8 is a flow of the estimation process of the image information in the generation of the recognition flow shown in FIG. 5 according to the present invention.

이미지 정보의 추정 공정의 개시(공정 801)Start of estimation process of image information (step 801)

육안이 광의 적응도(light adaptation)에 대한 시각 모형에 의해, 광의 적응을 조정하여, 육안이 상이한 휘도의 반응을 반응한다(공정 803)The naked eye adjusts the light adaptation by using a visual model of light adaptation, and the naked eye reacts to the response of different luminance (step 803).

채널의 분석(Channel Decomposition)은, 즉, 이미지 분석이 상이한 테스트 정보(채널)에 의해 이미지 분석이 상이한 채널의 이미지가 발생하고, 예를 들면, 피라미드 분석 방법(pyramid decomposition), 피질 영역 전환(cortex transform) 혹은 하나의 채널만을 사용하여 완성한다.(공정 805)Channel Decomposition, that is, an image of a channel having different image analysis is generated by test information (channel) having different image analysis, for example, pyramid decomposition, cortex region cortex. transform) or using only one channel (step 805).

콘트라스트의 연산(Contrast Computation)은 각종 채널 이미지의 콘트라스트(contrast)를 구한다.(공정 807)Contrast Computation finds the contrast of the various channel images (step 807).

콘트라스트 감도의 필터(Contrast Sensitivity Filter)는 사람들이 상이한 환경, 공간 주파수에서는 상이한 콘트라스트 감도(Contrast Sensitivity)가 있고, 즉, 이에 따라 상기 공정 807의 콘트라스트(contrast)를 보정하여 결과를 얻는다.(공정 809)The Contrast Sensitivity Filter has a contrast sensitivity in people with different environments and spatial frequencies, that is, the result is obtained by correcting the contrast in step 807 (step 809). )

경사 효과(Oblique Effect)의 보정은 사람들의 경사 각도의 시각도의 차이에 의해서 설계되고, 즉, 상이한 방향의 경사도에, 상기 공정 809의 결과를 보정한다(공정 811)The correction of the oblique effect is designed by the difference in the visual angles of the inclination angles of people, that is, correcting the result of the step 809 on the inclinations in different directions (step 811).

구경(Aperture)의 보정은 사람들(vision model)에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치에 관한 것으로, 촬영 시스템에 의해, 인식 플로우를 통해, 검출도와 검출 수치가 생기고, 이에 따라 표시장치의 품질을 평판하여, 전체의 패널을 고려하는 동시에 직접 검출 방법에 의해 모든 패널 품질의 좋고 나쁨을 확실하게 알 수 있다. Aperture correction relates to a method and apparatus for detecting a flat panel display by a vision model. The imaging system generates a detection level and a numerical value through a recognition flow, and thus the quality of the display device. In consideration of the entire panel, it is possible to reliably know that all panel quality is good or bad by the direct detection method.

이상의 본 발명은 확실히 드문 발명인 동시에, 산업의 이용 가능성, 신규성 및 진보성을 가지고, 완전히 발명의 특허 요소가 이미지 중심(시각 초점)과 이미지 가장자리의 경사도의 차이로 보정한다.(공정 813)While the present invention is certainly a rare invention, it has industrial applicability, novelty and inventiveness, and the patented elements of the invention are completely corrected by the difference between the inclination of the image center (visual focus) and the edge of the image. (Step 813)

이상의 각 파라미터의 보정에 의해 상이한 각종 참조치로부터 이미지 정보가 추정되는 목적을 달성하여, 보다 정확한 검지수를 구한다. By correcting each of the above parameters, the object of estimating image information from different reference values is achieved, and a more accurate detection index is obtained.

이상과 같이, 본 발명은 시각 모형건에 부합하므로, 특허법에 따라서 출원한다. 상세히 심사받아 빠른 특허를 허가받고, 이에 따라 발명인의 권리를 보호한다. 이상의 기재는 단지 본 발명의 바람직한 실시예만이고, 본 발명의 청구항에 한정되지 않는다. 따라서, 본 발명의 명세서와 도시 내용에 의한 등가 구조의 변화가 모두 본 발명의 특허범위에 포함되는 것을 언명한다. As mentioned above, since this invention conforms to a visual model case, it applies according to a patent law. Examined in detail, fast patents are granted, thereby protecting the rights of inventors. The foregoing descriptions are merely preferred embodiments of the present invention, and are not limited to the claims of the present invention. Therefore, it is stated that all changes in the equivalent structure according to the specification and illustration of the present invention are included in the patent scope of the present invention.

본 발명은 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법과 장치에 관한 것으로, 촬영 시스템에 의해 이미지를 취하고, 또한, 시각 모형에 의해 검출도(JND 맵)와 검지도(JND치)가 생겨, 표시장치의 품질의 판단에 의해, 패널 전체를 고려하는 동시에, 직접 검사 방법에 의해 패널 전체의 품질의 좋고 나쁨을 알 수 있다. The present invention relates to a method and apparatus for detecting a flat panel display by a visual model, wherein an image is taken by a photographing system, and a detection degree (JND map) and an index map (JND value) are generated by the visual model. By judging the quality of the display device, it is possible to consider the whole panel and to know whether the quality of the entire panel is good or bad by the direct inspection method.

Claims (22)

시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법으로서, A method of detecting a flat panel display by a visual model, 촬영 시스템에 의해 상기 테스트 패널의 이미지를 포획하는 테스트 패널의 이미지 발생 단계와, An image generating step of the test panel for capturing an image of the test panel by a photographing system; 배경에 의해 참조 이미지를 모의하는 발생 단계와, A generation step of simulating the reference image by the background, 테스트 패널의 이미지와 상기 참조 이미지를, 차이 인식 발생 시스템에 의해 상기 인식 플로우가 발생하는 단계와, Generating, by the difference recognition generation system, the recognition flow between the image of the test panel and the reference image; 상기 인식 플로우가 발생하는 테스트 정보를 결합하여, 검출도(檢出圖)를 발생하는 단계와, Combining the test information generated by the recognition flow to generate a degree of detection; 상기 인식 플로우가 발생하는 테스트 정보로부터 수학 수단에 의해 검출 수치를 구하는 단계와, Obtaining a detection value by mathematical means from test information generated by the recognition flow; 상기 검출도와 상기 검출 수치에 의해 상기 표시장치의 품질의 좋고 나쁨을 판단하는 상기 평면 표시장치의 좋고 나쁨의 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And determining the good or bad of the flat display device, which judges whether the quality of the display device is good or bad based on the detection degree and the detected numerical value. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 촬영 시스템이 CCD 소자나 CMOS 등의 감광 소자인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And said photographing system is a photosensitive device such as a CCD device or a CMOS. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 테스트 패널의 이미지 발생 단계후, 포획 이미지를 조정하는 단계를 더 가지고, 상기 조정 단계는, 테스트 패널의 이미지 편차의 조정, 노이즈의 삭제 등을 행하는 테스트 패널 이미지 보정의 단계와, 표시장치의 이미지를, 상기 테스트 평면 표시장치에 독립되는 이미지를 전환하는 테스트 패널의 이미지 전환 단계를 적어도 포함하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. After the image generating step of the test panel, there is further included a step of adjusting the captured image, wherein the adjusting step includes the steps of the test panel image correction for adjusting the image deviation of the test panel, erasing noise, and the like, and the image of the display device. And at least an image switching step of a test panel for switching an image independent of the test plane display. 제 1항에 있어서, 참조 이미지가 무결점의 배경인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. The method of claim 1, wherein the reference image is a background of a defect. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 인식 플로우의 단계가 또한 테스트 패널의 이미지와 상기 참조 이미지의 에지를 구하고, 상기 테스트 패널의 범위, 상기 테스트 패널 이미지 정도의 조정, 에지의 보상을 포획하고, 또한, 검출 환경의 광도를 모의하여, 보정할 수 있는 테스트 패널 이미지의 전단 처리 단계와, The step of the recognition flow also obtains the edges of the image of the test panel and the reference image, captures the range of the test panel, adjusts the degree of the test panel image, compensates for the edges, and also simulates the brightness of the detection environment. , The shearing steps of the test panel image that can be calibrated, 복수의, 예를 들면 광 보정(light adaptation), 채널 분석, 콘트라스트 계산, 콘트라스트 감도의 필터, 경사 효과의 보정, 및 구경(穴竟) 보정의 플로우 파라미터를 도입하는 테스트 패널 이미지 정보의 추정 단계와, A step of estimating test panel image information for introducing a plurality of flow parameters of, for example, light adaptation, channel analysis, contrast calculation, contrast sensitivity filter, tilt effect correction, and aperture correction; , 전단 처리와 상기 이미지 정보의 추정 단계에 있어서의 상기 테스트 패널 이미지와 상기 참조 이미지의 이미지 정보를 포획하여, 각 파라미터의 영향을 고려하 여, 보정할 테스트 패널의 이미지 정보의 결합 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And combining the image information of the test panel to be corrected in consideration of the influence of each parameter by capturing the image information of the test panel image and the reference image in the front end processing and estimating the image information. A method of detecting a flat panel display by a visual model characterized in that. 제 5항에 있어서, The method of claim 5, 상기 인식 플로우에 있어서의 전단 처리 단계의 플로우가 상기 테스트 패널의 이미지의 에지를 검출하는 단계와, Detecting the edge of the image of the test panel by the flow of the shearing step in the recognition flow; 상기 테스트 패널의 이미지의 정도를 보정하는 단계와,Correcting the degree of the image of the test panel; 에지 효과를 보상하는 단계와, Compensating for the edge effect, 환경 광원이 상기 검출 단계에 주는 영향과 같은 환경 파라미터를 보상하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And compensating for environmental parameters, such as the effect of an environmental light source on the detecting step. 제 5항에 있어서, The method of claim 5, 상기 테스트 패널의 이미지 각각의 사이즈 화소의 콘트라스트 수치를 구하는 단계와, Obtaining contrast values of the size pixels of each of the images of the test panel; 사람들이 상이한 환경, 공간 주파수에 의한 상이한 콘트라스트 감도에 따라서, 상기 콘트라스트 수치의 콘트라스트 감도를 보정하는 단계와, Correcting the contrast sensitivity of the contrast value according to people having different contrast sensitivity due to different environments and spatial frequencies; 사람들이 상이한 경사 각도의 공간 주파수에 의한 상이한 콘트라스트 감도에 따라서 상기 테스트 패널의 이미지의 경사 효과를 보정하는 단계와, Correcting the tilt effect of the image of the test panel according to different contrast sensitivity due to spatial frequencies of different tilt angles, 상기 이미지 테스트 패널에 의한 상이한 채널의 화소를 분석하는 단계와, Analyzing pixels of different channels by the image test panel; 사람들이 이미지 중심 및 이미지 주위에 의한 상이한 감도에 따라서 상기 구경을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법.And correcting the aperture according to different sensitivity by the image center and the image periphery. 제 7항에 있어서, The method of claim 7, wherein 상기 채널의 화소를 분석하는 단계가, 채널의 분석, 피질 전환(cortex transform) 혹은 하나나 하나 이상의 채널에 의해 완성하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. Analyzing the pixels of the channel is completed by analysis of the channel, cortex transform, or one or more channels. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 인식 플로우가 시계(視界) 조건과 모형을 도입하여, 보정을 행하는 단계인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And the recognition flow is a step of correcting by introducing a field of view condition and a model. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 검출도가 JND도(JND map)인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. A method for detecting a flat panel display by a visual model, wherein the degree of detection is a JND map. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 검출 수치가 JND값인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. A method for detecting a flat panel display by a visual model, wherein the detection value is a JND value. 제 1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 수학 수단이 평균 수치를 구함에 의해 얻어지는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And the mathematical means is obtained by obtaining an average value. 제 12항에 있어서, The method of claim 12, 상기 평균 수치를 Minkowski pooling에 의해 얻는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. And obtaining the average value by Minkowski pooling. 제 1항에 있어서, 상기 검출도에 의해 육안이 상기 평면 표시장치에 있어서의 결점 차이의 최대 영역을 검출할 수 있는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 방법. The method according to claim 1, wherein the naked eye can detect a maximum area of a difference in defects in the flat panel display based on the detection degree. 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치로서, 차이 인식의 발생 시스템과, An apparatus for detecting a flat panel display by a visual model, comprising: a generation system of difference recognition; 상기 차이 인식의 발생 시스템에 접속되어, 표시장치의 테스트 패널 이미지를 포획하여, 상기 차이 인식의 발생 시스템에 전송하는 촬영 시스템과, A photographing system connected to the difference recognition generation system to capture a test panel image of a display device and transmit the image to the difference recognition generation system; 상기 차이 인식의 발생 시스템에 접속되어, 참조 이미지가 생기는 배경 모의 시스템과, A background simulation system connected to the difference recognition generation system and generating a reference image; 시각 모형을 상기 차이 인식의 발생 시스템에 도입하는 시각 모형 시스템과, A visual model system for introducing a visual model into the generation system of the difference recognition; 상기 차이 인식의 발생 시스템에 접속되어, 검출하기 위한 참조 정보가 생기는 정보 검출의 발생 시스템을 포함하는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. And an information detection generation system connected to the difference recognition generation system, wherein the reference information for detection is generated, wherein the flat display device is detected by the visual model. 제 15항에 있어서, The method of claim 15, 정보 검출의 발생 시스템에 의한 검출도인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. An apparatus for detecting a flat panel display by a visual model, which is a degree of detection by a generation system of information detection. 제 15항에 있어서, The method of claim 15, 정보 검출의 발생 시스템에 의한 검출 수치인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. An apparatus for detecting a flat panel display by a visual model, characterized in that it is a detection value by a generation system of information detection. 제 15항에 있어서, The method of claim 15, 상기 촬영 시스템이 CCD 소자나 CMOS 등의 감광 소자인 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. And the photographing system is a photosensitive device such as a CCD device or a CMOS device. 제 15항에 있어서, The method of claim 15, 상기 정보 검출의 발생 시스템이 출력 시스템에 접속되고, 표시장치나 그래프 방법에 의해 행해지는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. An apparatus for detecting a flat panel display device by means of a visual model, wherein the generation system of the information detection is connected to an output system and is performed by a display device or a graphing method. 제 15항에 있어서, 상기 차이 인식의 발생 시스템이 하드웨어나 소프트웨어에 의해 행해지는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. The apparatus for detecting a flat panel display by a visual model according to claim 15, wherein the generation system of the difference recognition is performed by hardware or software. 제 15항에 있어서, The method of claim 15, 상기 차이 인식의 발생 시스템이 시계 조건에 더 접속되고, 발생하는 검출 결과가 적절히 상이한 테스트 환경이 있는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. And the generation system of the difference recognition is further connected to a clock condition, and there is a test environment where the detected detection results are appropriately different from each other. 제 15항에 있어서, The method of claim 15, 상기 차이 인식의 발생 시스템이 또한 모형 교정(Model Calibration) 장치에 접속되는 것을 특징으로 하는 시각 모형에 의해 평면 표시장치를 검출하는 장치. And the generation system of the difference recognition is also connected to a model calibration apparatus.
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