KR101993654B1 - 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법 - Google Patents

표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101993654B1
KR101993654B1 KR1020120073940A KR20120073940A KR101993654B1 KR 101993654 B1 KR101993654 B1 KR 101993654B1 KR 1020120073940 A KR1020120073940 A KR 1020120073940A KR 20120073940 A KR20120073940 A KR 20120073940A KR 101993654 B1 KR101993654 B1 KR 101993654B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
spot
inspection
display panel
stain
Prior art date
Application number
KR1020120073940A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140006582A (ko
Inventor
배정완
김진구
Original Assignee
엘지디스플레이 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지디스플레이 주식회사 filed Critical 엘지디스플레이 주식회사
Priority to KR1020120073940A priority Critical patent/KR101993654B1/ko
Publication of KR20140006582A publication Critical patent/KR20140006582A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101993654B1 publication Critical patent/KR101993654B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G06T7/337—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

본 발명은 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 표시패널을 안착시키는 스테이지와; 상기 표시패널을 촬영하여 영상패턴 별 검사영상을 생성하는 영상 촬영장치와; 상기 영상 촬영장치로부터 전달 받은 상기 검사영상을 영상 처리하여 얼룩을 검출하고, 검출된 얼룩을 수치화한 후 미리 저장된 얼룩 분류에 의해 상기 얼룩의 종류 및 얼룩 수준을 판정하는 검사 제어장치를 포함하며, 상기 검사 제어장치는, 상기 검사영상에서 상기 얼룩 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리를 하는 얼룩 강조부와; 상기 검사영상에서 참조영상을 빼서 차영상을 생성하고 상기 차영상을 수치화한 후 얼룩의 특징을 추출하는 영상 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법{INSPECTING APPARATUS MURA OF DISPLAY PANEL AND METHOD THEREOF}
본 발명은 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 표시패널의 얼룩을 검사하기 위한 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 정보화 사회가 발전함에 따라 디스플레이 분야에 대한 요구도 다양한 형태로 증가하고 있으며, 이에 부응하여 박형화, 경량화, 저소비 전력화 등의 특징을 지닌 여러 평판 표시 장치(Flat Panel Display device), 예를 들어, 액정표시장치(Liquid Crystal Display device), 플라즈마표시장치(Plasma Display Panel device), 유기발광 다이오드 표시장치(Organic Light Emitting Diode Display device) 등이 연구되고 있다.
이러한 표시장치의 제조공정은 표시패널을 제조하는 공정과 완성된 표시패널에 대한 검사 공정 등을 포함한다.
예를 들어, 표시패널을 제조하는 과정에 표시패널의 표면에 얼룩(mura)이 발생할 수 있는데, 그러한 얼룩 불량을 검사하기 위한 얼룩 검사 공정이 진행될 수 있다.
그런데, 표시패널의 얼룩 검사 공정은 얼룩 검사 장치를 이용하여 검사자의 육안으로 검사를 진행한다.
이하 도면을 참조하여 종래의 얼룩 검사 공정에 대해서 설명하기로 한다.
도1은 종래의 얼룩 검사 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도1에 도시한 바와 같이 얼룩 검사 장치(1)는 스테이지(10)와 백라이트 유닛(20)과 서브 테이블(30)과 워크 테이블(40) 등을 포함한다.
스테이지(10)는 각각 X축, Y축, Z축을 기준으로 동작하는 다수의 모터(미도시)를 구비하며, 표시패널을 안착시키는 역할을 한다.
백라이트 유닛(20)은 스테이지(10) 하부에 배치되어 표시패널로 광원을 제공하는 역할을 한다.
서브 테이블(30)은 검사자의 육안을 통해 검사가 이루어질 수 있도록 스테이지(10)를 얼룩 검사 장치(1)의 바닥면을 기준으로 경사를 준 상태로 상승 또는 하강시키면서 검사 유닛(42)과 스테이지(10)를 접촉하도록 한다.
검사 유닛(42)은 워크 테이블(40)에 장착되며, 검사자가 얼룩 검사할 수 있도록 장비를 구동시키는 제어 블록을 포함한다.
한편, 도시하지는 않았지만, 스테이지(10)에 장착되는 표시패널에서 표시되는 패턴을 다양하게 바꾸어 주는 패턴 발생기(Pattern Generator)를 포함할 수 있다.
따라서, 검사자는 얼룩 검사 장치(1)의 패턴 발생기에 의해 다양하게 바뀌는 패턴별로 표시패널의 얼룩 불량여부를 판별할 수 있다.
그 결과 결함 분류 및 불량 판별이 검사자의 주관적 판단에 의하게 되어 제품 품질의 신뢰도가 낮아질 수 있다.
이처럼 종래의 표시패널의 얼룩 불량 검사는 검사자의 육안 검사를 통해 수행되는데, 검사자들간의 검사 기준이 상이하기 때문에 얼룩 불량 판별에 있어서 정량화된 기준을 제시할 수 없는 문제점이 있다.
또한, 인간의 육안으로는 화소 단위의 얼룩 유무를 판별하기 어려운 문제점이 존재한다.
따라서, 제품 품질의 신뢰도 향상 및 제조 비용 저감을 위해 얼룩 검사의 자동화가 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 영상 촬영장치로 촬영된 영상을 이용하여 표시패널의 얼룩의 종류 및 수준을 판정할 수 있는 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 표시패널의 얼룩 검사 장치는, 표시패널을 안착시키는 스테이지와; 상기 표시패널을 촬영하여 영상패턴 별 검사영상을 생성하는 영상 촬영장치와; 상기 영상 촬영장치로부터 전달 받은 상기 검사영상을 영상 처리하여 얼룩을 검출하고, 검출된 얼룩을 수치화한 후 미리 저장된 얼룩 분류에 의해 상기 얼룩의 종류 및 얼룩 수준을 판정하는 검사 제어장치를 포함하며, 상기 검사 제어장치는, 상기 검사영상에서 상기 얼룩 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리를 하는 얼룩 강조부와; 상기 검사영상에서 참조영상을 빼서 차영상을 생성하고 상기 차영상을 수치화한 후 얼룩의 특징을 추출하는 영상 처리부를 포함 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 참조영상은 상기 검사영상에서 추출한 배경영상일 수 있다.
그리고, 상기 검사 제어장치는, 상기 얼룩 분류 및 상기 참조영상을 저장하는 메모리부를 더 포함할 수 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 실시예에 따른 표시패널의 얼룩 검사 방법은, 영상 촬영장치로부터 영상패턴 별 검사영상을 순차적으로 입력 받는 단계와; 상기 검사영상에서 얼룩이 발생한 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리하는 단계와; 상기 얼룩이 강조된 검사영상에 참조영상을 빼서 생성된 차영상을 수치화한 후 얼룩 특징을 추출하는 단계와; 상기 얼룩 특징을 종합하여 얼룩 결함을 분류하고, 상기 얼룩 결함을 수치화하는 단계와; 영상패턴 별 얼룩 수준 결과를 종합하여 단계별로 구분한 후 폐기 여부에 대한 최종 판정을 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 얼룩 강조 처리하는 단계는, 상기 검사영상에서 관심영역을 추출하고, 상기 관심영역에서 노이즈 및 텍스쳐를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 참조영상은 상기 검사영상에서 추출한 배경영상일 수 있다.
또한, 상기 최종 판정을 하는 단계는, 상기 얼룩 결함의 수치값과 미리 계산된 얼룩 수준별 수치값을 비교하여 얼룩 수준을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법에서는, 영상 촬영장치로 촬영된 영상을 이용하여 표시패널의 얼룩의 종류 및 수준을 미리 설정된 검사 기준으로 자동적으로 판정함에 따라 얼룩 검출율이 향상되어 제품 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
그리고, 자동 얼룩 검사로 인하여 검사자를 대체할 수 있어 제조 비용을 저감할 수 있다.
또한, 자동 얼룩 검사로 인하여 화소 단위의 얼룩 결함도 판별할 수 있다.
도1은 종래의 얼룩 검사 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 장치의 검사 제어장치의 블록도이다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 공정을 나타내는 흐름도이다.
도5a 내지 도5d는 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 공정을 설명하기 위해 참조되는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 장치를 개략적으로 도시한 도면이여, 도3은 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 장치의 검사 제어장치의 블록도이다.
도2에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 장치는 스테이지(100)와 영상 촬영장치(200)와 검사 제어장치(300)와 표시장치(400) 등을 포함한다.
스테이지(100)는 표시패널을 안착시키는 역할을 하며, 도시하지는 않았지만 백라이트 유닛 등을 포함할 수 있다.
그리고, 스테이지(100)에는 표시패널에서 표시되는 패턴이 다양하게 바꾸어 주는 패턴 발생기(Pattern Generator)가 장착될 수 있다.
예를 들어, 패턴 발생기는 얼룩 검사를 위해 중간계조 영상패턴(Gray64, Gray127)과 블랙 영상패턴 (Black)과 백색 영상패턴 (White)과 적색, 녹색, 청색 영상패턴 (R, G, B) 등 다양한 패턴을 발생시킬 수 있다.
영상 촬영장치(200)는 표시패널을 촬영하는 촬영장치로서, 예를 들어, CCD 카메라일 수 있다.
여기서, CCD 카메라는 렌즈를 통해 들어오는 빛을 전하 결합 소자(Charge Coupled Device)를 이용하여 전기적 신호로 변환하는 역할을 하며, 아날로그 전기적 신호를 디지털 전기적 신호로 변환하는 A/D 변환기를 더욱 포함할 수 있다.
이때, 영상 촬영장치(200)의 해상도는 각 화소의 모양 특성이 나타나지 아니하고 모아레 현상을 최소화하며 화소 단위로 얼룩을 측정할 수 있는 해상도일 수 있는데, 예를 들어 표시패널의 해상도와 동일한 해상도일 수 있다.
그리고, 영상 촬영장치(200)는 촬영되는 영상의 계조값이 '127'이 되도록 카메라 노출값 및 렌즈 조리개를 조절할 필요가 있다.
영상 촬영장치(200)의 촬영 영상의 계조값은 상이한 값으로 설정될 수도 있으나, 이하에서는 영상 촬영장치의 촬영 영상 계조값을 표시패널에서 구현되는 계조값의 중간값(최대 휘도와 최소 휘도의 중간값)에 해당하는 '127'로 보아 설명하기로 한다.
여기서, 영상 촬영장치(200)는 Gray64, Gray127, Black, White, R, G, B 패턴 등 다양한 패턴에 따른 영상을 순차적으로 촬영하여 검사영상을 얻을 수 있다.
이러한 영상 촬영장치(200)는 얼룩 검사를 위한 영상을 촬영하기 위해서 얼룩이 잘 시인되는 장치일 필요가 있다.
여기서 얼룩이 가장 잘 시인된다는 것은 영상에서 노이즈 값이 낮으면서 결함 영역과 결함이 아닌 영역과 대비가 크게 나타나는 것을 의미한다.
검사 제어장치(300)는 영상 촬영장치(200)로부터 전달 받은 검사영상을 영상 처리하여 얼룩을 검출하고, 검출된 얼룩의 종류 및 얼룩 수준 등을 판단하는 역할을 한다. 이때, 검사 제어장치(300)는 영상 촬영장치(200)로부터 전달 받은 검사영상을 병렬적으로 영상 처리하여 얼룩을 검출하고 얼룩 수준 등을 판단할 수 있다.
표시장치(400)는 검사 제어장치(300)에 접속되어 판단된 결과를 출력하거나 검사 장치의 설정값 등을 변경하도록 할 수 있다.
이하에서는 도3을 참조하여 검사 제어장치(300)에 대해 더욱 상세히 설명하기로 한다.
도3에 도시한 바와 같이, 검사 제어장치(300)는 입력부(310)와 얼룩 강조부(320)와 영상 처리부(330)와 판단부(340)와 메모리부(350)와 제어부(360) 등을 포함할 수 있다.
입력부(310)는 영상 촬영장치(200)에서 촬영한 검사영상을 입력 받을 수 있다. 이때, 입력부(310)는 영상 촬영장치(200)로부터 다양한 패턴에 대응되는 검사영상을 순차적으로 입력 받을 수 있다.
얼룩 강조부(320)는 검사영상에서 얼룩이 발생한 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리를 할 수 있다.
예를 들어, 얼룩 강조부(320)는 관심영역(Region Of Interest)을 추출하는 관심영역 추출부(미도시) 및 노이즈(Noise) 및 텍스쳐(Texture) 등을 제거하는 노이즈 및 텍스쳐 제거부(미도시)를 포함할 수 있다.
이때, 노이즈는 관심영역에 포함되는 불규칙적인 패턴을 의미하고, 텍스쳐는 관심영역에 포함되는 규칙적이고 주기성을 갖는 패턴을 의미할 수 있다.
그리하여 얼룩 강조부(320)는 관심영역에서 관심이 되는 영상인 관심영역(Region Of Interest)을 추출하고, 관심영역에서 노이즈(Noise) 및 텍스쳐(Texture) 등을 제거하여 얼룩을 강조할 수 있다.
이때, 얼룩 강조부(320)는 멀티 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 텍스쳐(Texture)를 제거하고 얼룩을 강조할 수 있다.
여기서, 멀티 가버 필터(Gabor Filter)란, 대상 신호에 대해 특정 위치, 특정 주파수 그리고 특정 방향의 성분만을 자유롭게 통과 시킬 수 있는 필터를 의미한다.
이와 같이, 얼룩 강조부(320)에서 얼룩이 강조된 검사영상은 영상 처리부(330)에 전달된다.
영상 처리부(330)는 참조영상 생성부(미도시)와 차영상 생성부(미도시)와 이진화부(미도시)와 특징 추출부(미도시) 등을 포함할 수 있다.
참조영상 생성부는 얼룩이 강조된 검사영상에서 얼룩을 제외한 배경영상 만을 추출하여 참조영상을 생성할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 처리부(330)는 각 영상패턴별로 검사영상을 획득할 때마다 획득한 영상 데이터를 이용하여 참조영상을 생성할 수 있다.
이러한 참조영상은 얼룩 검사 공정 이전에 미리 생성하여 저장할 수도 있고, 공정 중에 각 검사영상 별로 배경영상을 제거하여 참조영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 참조영상은 Linear Regression 알고리즘을 적용하여 생성할 수 있다.
차영상 생성부는 얼룩이 강조된 검사영상에서 참조영상을 뺀 차영상을 생성할 수 있다.
다음으로, 이렇게 생성된 차영상을 이진화부에서 이진화처리한 후 특징 추출부에서 얼룩 특징을 추출할 수 있다. 예를 들어, 특징 추출부는 얼룩 수준을 정량화하기 위한 특징으로 검출된 얼룩의 사이즈, 차영상에서의 얼룩 최대 밝기 및 얼룩 밝기 변화도 등을 추출할 수 있다.
판단부(340)는 추출된 특징값들을 종합하여 얼룩 결함을 분류하고, 해당 얼룩 결함에 대한 값을 계산하여 수치화할 수 있으며, 수치화된 얼룩 결함 수치값을 미리 계산된 얼룩 수준별 수치값과 비교하여 얼룩이 어느 등급에 해당하는지를 살펴 얼룩 수준을 판단할 수 있다.
그리고, 판단부(340)는 다양한 패턴별로 검사한 얼룩 수준 결과를 종합하여 양품 또는 폐기 불량 등으로 제품 수준을 단계별로 구분하여 폐기 여부에 대한 최종 판정을 내릴 수 있다.
메모리부(350)는 다양한 패턴별로 검사하여 미리 계산된 얼룩 수준별 수치값을 저장할 수 있고, 메모리부(350)는 각 영상패턴 별 참조영상을 미리 저장할 수 있다.
제어부(360)는 검사 제어장치의 전반적인 동작을 제어한다.
이러한 본 발명에 따른 얼룩 검사 장치를 이용하게 되면, 검사영상을 이용하여 표시패널의 얼룩의 종류 및 수준을 미리 설정된 검사 기준으로 자동적으로 판정함에 따라 화소 단위의 얼룩 결함도 판별할 수 있다. 그 결과 얼룩 검출율이 향상되어 제품 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이하에서는 본 발명에 따른 자동 얼룩 검사 공정에 대하여 살펴보기로 한다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 공정을 나타내는 흐름도이고, 도5a 내지 도5d는 본 발명의 실시예에 따른 얼룩 검사 공정을 설명하기 위해 참조되는 도면이다. 도2 및 도3을 더욱 참조하여 설명한다.
도4에 도시한 바와 같이, 먼저, 입력부(310)는 영상 촬영장치(200)에서 촬영한 검사영상을 획득한다(S100).
이때, 검사영상은 영상 촬영장치(200)의 전하 결합 소자(Charge Coupled Device)를 이용하여 전기적 신호로 변환된 후 A/D 변환기에 의해 변환된 디지털 영상데이터일 수 있다.
그리고 나서, 얼룩 강조부(320)는 검사영상에서 관심이 되는 영상인 관심영역(Region Of Interest)을 추출하고(S110), 관심영역에서 얼룩이 발생한 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리를 할 수 있다.
도5a에 도시한 바와 같이, 관심영역은 노이즈(Noise) 및 텍스쳐(Texture) 등을 포함할 수 있다.
이때, 노이즈는 관심영역에 포함되는 불규칙적인 패턴을 의미하고, 텍스쳐는 관심영역에 포함되는 규칙적이고 주기성을 갖는 패턴을 의미할 수 있다.
얼룩 강조부(320)는 관심영역에서 노이즈 및 텍스쳐 등을 제거하여 얼룩을 강조할 수 있다(S120, S130).
예를 들어, 얼룩 강조부(320)는 멀티 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 텍스쳐(Texture)를 제거하고 얼룩을 강조할 수 있다. 여기서, 멀티 가버 필터(Gabor Filter)란, 대상 신호에 대해 특정 위치, 특정 주파수 그리고 특정 방향의 성분만을 자유롭게 통과 시킬 수 있는 필터를 의미한다.
도5b에 도시한 바와 같이, 관심영역에서 노이즈 및 텍스쳐 등을 제거하게 되면, 관심영역에서 얼룩(A)이 강조된 검사영상을 생성할 수 있다.
다음으로, 영상 처리부(330)는 얼룩이 강조된 검사영상을 이용하여 도5c에 도시한 바와 같은 참조영상(Ref)을 생성할 수 있다(S140).
예를 들어, 참조영상(Ref)은 얼룩이 강조된 검사영상에서 배경영상만 추출한 영상일 수 있으며, Linear Regression 알고리즘을 적용하여 생성할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 처리부(330)는 각 영상패턴별로 검사영상을 획득할 때마다 획득한 영상 데이터를 이용하여 참조영상(Ref)을 생성할 수 있다.
이러한 참조영상(Ref)은 얼룩 검사 공정 이전에 미리 생성하여 저장할 수도 있고, 공정 중에 각 검사영상 별로 배경영상을 제거하여 참조영상을 생성할 수 있다.
그리고, 얼룩이 강조된 검사영상에서 참조영상을 빼면, 도5d에 도시한 바와 같이, 차영상을 생성할 수 있다(S140).
이때, 차영상은 K 휘도를 기준으로 일정 수치만큼 차이가 나는 얼룩(A')을 포함하게 되며, 차영상에서 영상처리를 통해 얼룩(A')이 더욱 강조될 수 있다.
다음으로, 이렇게 생성된 차영상을 이진화 처리한 후 얼룩 특징을 추출할 수 있다(S150).
예를 들어, 영상 처리부(330)는 얼룩 수준을 정량화하기 위한 특징으로 검출된 얼룩의 사이즈, 차영상에서의 얼룩 최대 밝기 및 얼룩 밝기 변화도 등을 추출할 수 있다.
그리고 나서, 판단부(340)는 추출된 특징값들을 종합하여 얼룩 결함을 분류하고, 해당 얼룩 결함에 대한 값을 계산하여 수치화할 수 있다(S160).
예를 들어, 판단부(340)는 수치화된 얼룩 결함 수치값을 미리 계산된 얼룩 수준별 수치값과 비교하여 얼룩이 어느 등급에 해당하는지를 살펴 얼룩 수준을 판단할 수 있다.
그리고, 판단부(340)는 다양한 패턴별로 검사한 얼룩 수준 결과를 종합하여 양품 또는 폐기 불량 등으로 제품 수준을 단계별로 구분하여 폐기 여부에 대한 최종 판정을 내릴 수 있다(S170).
최종 판정 결과에는 얼룩 결함 여부, 결함 종류, 위치, 크기, 수준, 결함 발생 패턴, 결함이 포함된 영상, 환경 설정값, 측정 시간, 제품정보 등의 정보가 포함될 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 얼룩 검사 장치를 이용하게 되면, 검사영상을 이용하여 표시패널의 얼룩의 종류 및 수준을 미리 설정된 검사 기준으로 자동적으로 판정함에 따라 화소 단위의 얼룩 결함도 판별할 수 있다. 그 결과 얼룩 검출율이 향상되어 제품 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이상과 같은 본 발명의 실시예는 예시적인 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 자유로운 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 보호범위는 첨부된 특허청구범위 및 이와 균등한 범위 내에서의 본 발명의 변형을 포함한다.
100: 스테이지 200: 영상 촬영장치
300: 검사 제어장치 320: 얼룩 강조부
330: 영상 처리부 400: 표시장치

Claims (9)

  1. 표시패널을 안착시키는 스테이지와;
    상기 표시패널을 촬영하여 영상패턴 별 검사영상을 생성하는 영상 촬영장치와;
    상기 영상 촬영장치로부터 전달 받은 상기 검사영상을 영상 처리하여 얼룩을 검출하고, 검출된 얼룩을 수치화한 후 미리 저장된 얼룩 분류에 의해 상기 얼룩의 종류 및 얼룩 수준을 판정하는 검사 제어장치를 포함하며,
    상기 검사 제어장치는,
    상기 검사영상에서 관심영역을 추출하고 상기 관심영역에서 노이즈 및 텍스쳐를 제거하여 상기 얼룩 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리를 하는 얼룩 강조부와;
    상기 얼룩이 강조된 검사영상으로부터 참조영상을 추출한 후, 상기 얼룩이 강조된 검사영상에서 상기 참조영상을 빼서 차영상을 생성하고 상기 차영상을 수치화한 후 얼룩의 특징을 추출하는 영상 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 참조영상은 배경영상인 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 검사 제어장치는,
    상기 얼룩 분류 및 상기 참조영상을 저장하는 메모리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 장치.
  4. 영상 촬영장치로부터 영상패턴 별 검사영상을 순차적으로 입력 받는 단계와;
    상기 검사영상에서 관심영역을 추출하고 상기 관심영역에서 노이즈 및 텍스쳐를 제거하여 얼룩이 발생한 부분을 강조하는 얼룩 강조 처리하는 단계와;
    상기 얼룩이 강조된 검사영상으로부터 참조영상을 추출한 후 상기 얼룩이 강조된 검사영상에서 상기 참조영상을 빼서 생성된 차영상을 수치화한 후 얼룩 특징을 추출하는 단계와;
    상기 얼룩 특징을 종합하여 얼룩 결함을 분류하고, 상기 얼룩 결함을 수치화하는 단계와;
    영상패턴 별 얼룩 수준 결과를 종합하여 단계별로 구분한 후 폐기 여부에 대한 최종 판정을 하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 방법.
  5. 삭제
  6. 제4항에 있어서,
    상기 참조영상은 배경영상인 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 최종 판정을 하는 단계는,
    상기 얼룩 결함의 수치값과 미리 계산된 얼룩 수준별 수치값을 비교하여 얼룩 수준을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 노이즈는 상기 관심영역에 포함되는 불규칙적인 패턴이고 상기 텍스쳐는 상기 관심영역에 포함되는 규칙적이고 주기성을 갖는 패턴인 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 영상처리부는 상기 검사영상을 획득할 때마다 획득한 검사영상으로부터 상기 참조영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 표시패널의 얼룩 검사 장치.
KR1020120073940A 2012-07-06 2012-07-06 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법 KR101993654B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120073940A KR101993654B1 (ko) 2012-07-06 2012-07-06 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120073940A KR101993654B1 (ko) 2012-07-06 2012-07-06 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140006582A KR20140006582A (ko) 2014-01-16
KR101993654B1 true KR101993654B1 (ko) 2019-10-01

Family

ID=50141483

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120073940A KR101993654B1 (ko) 2012-07-06 2012-07-06 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101993654B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101677070B1 (ko) 2014-11-05 2016-11-18 한밭대학교 산학협력단 형태학적 영상 처리와 레이블링을 이용한 얼룩 결함 자동 검출 시스템 및 방법
KR102107362B1 (ko) * 2015-05-27 2020-05-07 한화정밀기계 주식회사 기판의 결함 검사 방법
CN108596226A (zh) * 2018-04-12 2018-09-28 武汉精测电子集团股份有限公司 一种基于深度学习的显示面板缺陷训练方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005249415A (ja) 2004-03-01 2005-09-15 Seiko Epson Corp シミ欠陥の検出方法及び装置
JP2008170325A (ja) * 2007-01-12 2008-07-24 Seiko Epson Corp シミ欠陥検出方法およびシミ欠陥検出装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101367078B1 (ko) * 2006-12-26 2014-02-25 엘지디스플레이 주식회사 액정 표시장치의 얼룩 검사 방법
KR101031070B1 (ko) * 2008-07-23 2011-04-25 충북대학교 산학협력단 영상처리기법을 이용한 ｔｃｐ/ｃｏｆ의 불량 검출 방법 및그 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005249415A (ja) 2004-03-01 2005-09-15 Seiko Epson Corp シミ欠陥の検出方法及び装置
JP2008170325A (ja) * 2007-01-12 2008-07-24 Seiko Epson Corp シミ欠陥検出方法およびシミ欠陥検出装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140006582A (ko) 2014-01-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100819412B1 (ko) 결함 검출 방법 및 결함 검출 장치
JP4707605B2 (ja) 画像検査方法およびその方法を用いた画像検査装置
JP5043755B2 (ja) 樹脂材料検査装置およびプログラム
KR20140091916A (ko) 디스플레이 패널 검사방법
CN108090890B (zh) 检查装置以及检查方法
JP2007285754A (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
JP2009229197A (ja) 線状欠陥検出方法および線状欠陥検出装置
JP2001184510A (ja) 欠陥検出方法
JP5088165B2 (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
KR101993654B1 (ko) 표시패널의 얼룩 검사 장치 및 그 방법
KR101677070B1 (ko) 형태학적 영상 처리와 레이블링을 이용한 얼룩 결함 자동 검출 시스템 및 방법
JPH04158238A (ja) 液晶パネルの検査方法
KR101862310B1 (ko) 얼룩결함 검사장치 및 얼룩결함 검사방법
JP2004212311A (ja) ムラ欠陥の検出方法及び装置
JP2004239733A (ja) 画面の欠陥検出方法及び装置
KR20150068884A (ko) 반도체 검사 방법, 반도체 검사 장치 및 반도체 제조 방법
JP2007285868A (ja) 輝度勾配検出方法、欠陥検出方法、輝度勾配検出装置および欠陥検出装置
JP5239275B2 (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
JP2004226272A (ja) シミ欠陥の検出方法及び装置
JP4036048B2 (ja) 欠陥識別方法
TWI493177B (zh) 一種檢測具週期性結構光學薄膜的瑕疵檢測方法及其檢測裝置
JP2004219176A (ja) 画素ムラ欠陥の検出方法及び装置
KR100591853B1 (ko) Ｌｃｄ 모듈 검사 방법 및 장치
JP2021015035A (ja) 画像表示装置の画像検査方法及び画像検査装置
JP2004286708A (ja) 欠陥検出装置、方法及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right