KR102114013B1 - Device and method for detecting defect of display - Google Patents

Device and method for detecting defect of display Download PDF

Info

Publication number
KR102114013B1
KR102114013B1 KR1020180053089A KR20180053089A KR102114013B1 KR 102114013 B1 KR102114013 B1 KR 102114013B1 KR 1020180053089 A KR1020180053089 A KR 1020180053089A KR 20180053089 A KR20180053089 A KR 20180053089A KR 102114013 B1 KR102114013 B1 KR 102114013B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
display
image
defect
defect detection
display image
Prior art date
Application number
KR1020180053089A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20190128851A (en
Inventor
전준철
이병대
지명근
박서희
윤희진
Original Assignee
경기대학교 산학협력단
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 경기대학교 산학협력단 filed Critical 경기대학교 산학협력단
Priority to KR1020180053089A priority Critical patent/KR102114013B1/en
Publication of KR20190128851A publication Critical patent/KR20190128851A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102114013B1 publication Critical patent/KR102114013B1/en

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G02—OPTICS
    • G02F—OPTICAL DEVICES OR ARRANGEMENTS FOR THE CONTROL OF LIGHT BY MODIFICATION OF THE OPTICAL PROPERTIES OF THE MEDIA OF THE ELEMENTS INVOLVED THEREIN; NON-LINEAR OPTICS; FREQUENCY-CHANGING OF LIGHT; OPTICAL LOGIC ELEMENTS; OPTICAL ANALOGUE/DIGITAL CONVERTERS
    • G02F1/00—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics
    • G02F1/01—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour 
    • G02F1/13—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour  based on liquid crystals, e.g. single liquid crystal display cells
    • G02F1/1306—Details
    • G02F1/1309—Repairing; Testing
    • H01L51/56—
    • H—ELECTRICITY
    • H10—SEMICONDUCTOR DEVICES; ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • H10K—ORGANIC ELECTRIC SOLID-STATE DEVICES
    • H10K71/00—Manufacture or treatment specially adapted for the organic devices covered by this subclass
    • 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
    • G01N2021/8887—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 based on image processing techniques

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Nonlinear Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

본 발명은 디스플레이 결함 검출 기술에 관한 것으로, 구체적으로는 검사 장치 및 영상처리 기법을 이용하여 디스플레이 패널에 포함된 결함을 검출하는 디스플레이 결함 검출 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인간의 시각으로 직접 결함을 판단하거나, 값 비싼 결함 검출 센서를 사용하였던 방법과는 달리, 제작된 조명 장치와 영상처리 기법을 이용함으로써 생산 비용 및 인력 절감의 효과를 기대할 수 있으며, 결함 검출 계수 결과를 수치로 제공하여 디스플레이 패널 제품에 대한 적절한 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있으므로 공정 과정의 효율성을 향상시킬 수 있다. The present invention relates to a display defect detection technology, and more particularly, to a display defect detection apparatus and method for detecting defects included in a display panel using an inspection apparatus and an image processing technique. According to an embodiment of the present invention, unlike a method in which a defect is determined directly from a human eye or an expensive defect detection sensor is used, the effect of reducing production cost and manpower by using the manufactured lighting device and image processing technique It can be expected, and it can improve the efficiency of the process because it can help to make appropriate decisions about display panel products by providing the defect detection coefficient results numerically.

Description

디스플레이 결함 검출 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR DETECTING DEFECT OF DISPLAY}DEVICE AND METHOD FOR DETECTING DEFECT OF DISPLAY}

본 발명은 디스플레이 결함 검출 기술에 관한 것으로, 구체적으로는 검사 장치를 입력된 디스플레이 영상을 영상처리하여 디스플레이 패널에 포함된 결함을 검출하는 디스플레이 결함 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a display defect detection technology, specifically, to a display defect detection apparatus and method for detecting a defect included in a display panel by image processing a display image input to an inspection device.

최근 각종 반도체 부품의 급속한 발전에 따라, 빠른 응답 속도 및 넓은 시야각을 제공하는 경량의 디스플레이 장치, 예컨대 LED(Light Emitting Diode), OLED (Organic Light Emitting Diode)가 많이 보급되고 있는 실정이다. In recent years, with the rapid development of various semiconductor components, a light-weight display device that provides a fast response speed and a wide viewing angle, such as an LED (Light Emitting Diode), an OLED (Organic Light Emitting Diode), has been widely used.

이러한 디스플레이 장치의 표면에는 두께가 얇은 글라스(glass)가 설치되고, 상기 글라스에 다양한 패턴을 형성하도록 식각 및 세정 공정을 수행하게 된다.A glass having a thin thickness is installed on the surface of the display device, and etching and cleaning processes are performed to form various patterns on the glass.

하지만 세정 공정 이후, 디스플레이 장치의 패널 글라스의 표면에 치핑(chipping) 또는 크랙(crack) 이 존재할 경우, 디스플레이 장치 성능을 저하시키는 문제를 야기하므로, 글라스 표면에 존재하는 결함 존재 여부를 판별하는 검사 공정을 수행하게 된다.However, after the cleaning process, when chipping or cracking is present on the surface of the panel glass of the display device, it causes a problem of deteriorating the performance of the display device, and thus an inspection process to determine whether there is a defect existing on the glass surface Will do.

종래 디스플레이 패널 글라스 표면의 결함 검사 방법은 검사자가 육안으로 검사하거나, 결함 탐지 센서를 이용하여 결함 크기 및 깊이에 따른 결함 신호의 크기 분석 결과를 중심으로 결함을 검출한다. 이러한 방식은 인적, 시간적 비용 문제가 잔존한다.In the conventional method of inspecting a defect on a glass surface of a display panel, an inspector visually inspects a defect, or uses a defect detection sensor to detect a defect based on a result of analyzing the size of a defect signal according to the defect size and depth. In this way, human and temporal cost problems remain.

본 발명 기술에 대한 배경기술은 대한민국 등록특허 제 10-1121268호에 게시된 바 있다.Background technology for the present invention has been published in Korea Patent Registration No. 10-1121268.

본 발명은 검사장치를 통하여 디스플레이 영상을 획득하고 획득한 디스플레이 영상을 영상 처리하여 결함을 계수하고, 계수된 결함의 수치를 제공하는 디스플레이 결함 검출 방치 및 방법을 제공한다. The present invention provides a display defect detection method and method for acquiring a display image through an inspection device, image processing the obtained display image, counting defects, and providing numerical values of the counted defects.

본 발명의 일 측면에 따르면, 디스플레이 결함 검출 장치가 제공된다. According to an aspect of the present invention, a display defect detection apparatus is provided.

본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 장치는 디스플레이 영상을 입력하는 디스플레이 영상 입력부, 입력한 디스플레이 영상에 적응적 이진화를 적용하고 디스플레이 영상에 포함된 잡음을 제거하는 디스플레이 영상 전처리부 및 잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 추출한 셀 영역의 크기가 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출하는 외관 결함 판독부를 포함할 수 있다.The display defect detection apparatus according to an embodiment of the present invention includes a display image input unit for inputting a display image, a display image preprocessor for applying adaptive binarization to the input display image and removing noise included in the display image, and removing noise And an appearance defect reading unit configured to detect a cell area having a larger size of the cell area extracted from the displayed display image as a first appearance defect as an appearance defect.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 디스플레이 결함 검출 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.According to another aspect of the present invention, a method for detecting a display defect and a computer program executing the same are provided.

본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램은 디스플레이 영상을 입력하는 단계, 입력한 디스플레이 영상에 적응적 이진화를 적용하는 단계, 적응적 이진화를 적용한 영상에 잡음을 제거하는 단계, 잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 셀 영역을 추출하는 단계 및 측정된 셀 영역의 크기와 미리 설정된 제1 기준을 비교하고, 비교 결과, 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출하는 단계를 포함할 수 있다.A display defect detection method and a computer program executing the same according to an embodiment of the present invention include inputting a display image, applying adaptive binarization to the input display image, and removing noise from the image using adaptive binarization Step, extracting a cell region from the noise-free display image, comparing the size of the measured cell region with a first preset criterion, and comparing the result, detecting a cell region larger than the first criterion as an appearance defect It may include.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인간의 시각으로 직접 결함을 판단하거나, 값 비싼 결함 검출 센서를 사용하였던 방법과는 달리, 제작된 검사 장치와 영상처리 기법을 이용함으로써 생산 비용 및 인력 절감의 효과를 기대할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, unlike a method in which a defect is determined directly from a human perspective or an expensive defect detection sensor is used, an effect of reducing production cost and manpower by using the produced inspection device and image processing technique Can be expected.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 결함 검출 계수 결과를 수치로 제공하여 디스플레이 패널 제품에 대한 적절한 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있으므로 공정 과정의 효율성을 향상시킬 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to improve the efficiency of the process process by providing a defect detection coefficient result as a numerical value to help in making an appropriate decision on a display panel product.

도 1 내지 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검사 장치를 설명하기 위한 도면들.
도 4내지 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 장치를 설명하기 위한 도면들.
도 7 내지 도 15는 본 발명은 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 방법을 설명하기 위한 도면들.1 to 3 are views for explaining a display defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 to 6 are views for explaining a display defect detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 to 15 are diagrams for explaining a display defect detection method according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.The present invention can be applied to various changes and can have various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail through detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted. In addition, the singular expressions used in the specification and claims should be construed to mean “one or more” in general unless stated otherwise.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and in describing with reference to the accompanying drawings, identical or corresponding components are assigned the same reference numbers, and redundant description thereof is omitted. Shall be

도 1 내지 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검사 장치를 설명하기 위한 도면들이다.1 to 3 are views for explaining a display defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 디스플레이 결함 검사 장치의 사시도이고, 도 2는 본 발명에 따른 디스플레이 결함 검사 장치의 평면도이고, 도 3은 본 발명에 따른 디스플레이 결함 검사 장치의 측면도이다.1 is a perspective view of a display defect inspection apparatus according to the present invention, FIG. 2 is a plan view of a display defect inspection apparatus according to the present invention, and FIG. 3 is a side view of the display defect inspection apparatus according to the present invention.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 디스플레이 결함 검사 장치는 하부면(10), 검사 대상 디스플레이 위치면(11), 기둥(20), 조명(30), 상부면(40) 및 촬영부(50)를 포함한다.1 to 3, the display defect inspection apparatus includes a lower surface 10, an inspection target display location surface 11, a pillar 20, an illumination 30, an upper surface 40, and a photographing unit 50 It includes.

검사 대상 디스플레이 위치면(11)는 하부면(10)의 상부에 위치하며 검사 대상 디스플레이를 위치시키는 면을 포함한다.The inspection target display position surface 11 is located above the lower surface 10 and includes a surface for positioning the inspection target display.

기둥(20)은 하부면(10)과 연결되어 상부면(40)을 떠받친다.The pillar 20 is connected to the lower surface 10 to support the upper surface 40.

조명(30)은 검사 대상 디스플레이 위치면(11)의 상부 측면에 위치하여 검사 대상 디스플레이에 빛을 조사한다. The illumination 30 is located on the upper side of the display target inspection surface 11 to irradiate light to the inspection target display.

촬영부(50)는 상부면(40)에 위치하여 하부의 검사 대상 디스플레이를 촬영하여 디스플레이 영상을 생성한다.The photographing unit 50 is located on the upper surface 40 and photographs a display to be inspected at the bottom to generate a display image.

도 4내지 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 장치를 설명하기 위한 도면들이다.4 to 6 are diagrams for describing a display defect detection apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 4을 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 디스플레이 영상 입력부(110), 디스플레이 영상 전처리부(120), 외관 결함 판독부(130) 및 화질 결함 판독부(140)을 포함한다.Referring to FIG. 4, the display defect detection apparatus 100 includes a display image input unit 110, a display image preprocessing unit 120, an appearance defect reading unit 130, and an image quality defect reading unit 140.

디스플레이 영상 입력부(110)는 디스플레이 영상을 입력한다. 디스플레이 영상 입력부(110)는 도 1 내지 도 3에서 상술한 디스플레이 결함 검사 장치에서 생성된 디스플레이 영상을 입력할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. The display image input unit 110 inputs a display image. The display image input unit 110 may input a display image generated by the display defect inspection apparatus described above with reference to FIGS. 1 to 3, but is not limited thereto.

디스플레이 영상 전처리부(120)는 입력한 디스플레이 영상에 적응적 이진화를 적용하고 디스플레이 영상에 포함된 잡음을 제거한다. 디스플레이 영상 전처리부(120)는 입력한 디스플레이 영상에 대해 픽셀마다 임계 값이 적응적으로 변하게 하여 배경으로부터 셀을 분할할 수 있다. 더욱 구체적으로, 디스플레이 영상 전처리부(120)는 블록 단위로 가우시안 가중치 평균을 구하여 적응적 이진화를 수행할 수 있다. 디스플레이 영상 전처리부(120)는 적응적 이진화가 적용된 영상에서 계산에 불필요한 잡음을 제거하고, 카운팅을 용이하게 하기 위하여 모폴로지 연산 중 하나인 닫힘 연산을 수행할 수 있다. 디스플레이 영상 전처리부(120)는 픽셀을 팽창시켜 구멍이 난 픽셀들을 채우고, 침식 연산을 통하여 팽창된 영역들을 다시 원래 크기로 축소할 수 있다. The display image pre-processing unit 120 applies adaptive binarization to the input display image and removes noise included in the display image. The display image pre-processing unit 120 may divide cells from the background by adaptively changing a threshold value for each pixel of the input display image. More specifically, the display image pre-processor 120 may perform adaptive binarization by obtaining a Gaussian weighted average in block units. The display image pre-processing unit 120 may perform a closed operation, which is one of morphological operations, to remove noise unnecessary for calculation from an image to which adaptive binarization is applied, and to facilitate counting. The display image pre-processing unit 120 may expand the pixels to fill the perforated pixels, and reduce the expanded regions to the original size through erosion.

외관 결함 판독부(130)는 잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 추출한 셀 영역의 크기가 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출한다. The appearance defect reading unit 130 detects a cell area in which the size of the cell area extracted from the noise-removed display image is larger than the first reference as the appearance defect.

도 5를 참조하면, 외관 결함 판독부(130)는 셀 영역 추출부(132) 및 외관 결함 검출부(134)를 포함한다.Referring to FIG. 5, the appearance defect reading unit 130 includes a cell region extraction unit 132 and an appearance defect detection unit 134.

셀 영역 추출부(132) 잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 셀 영역을 추출한다. The cell region extractor 132 extracts the cell region from the noise-free display image.

외관 결함 검출부(134)는 추출된 셀 영역의 크기를 측정하고, 측정된 셀 영역의 크기와 미리 설정된 제1 기준을 비교하고, 비교 결과, 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출한다. 외관 결함 검출부(134)는 검출한 외관 검출 결과를 계수하여 비정상적인 셀 크기를 가지는 영역을 외관 결함으로 판독할 수 있다. The appearance defect detection unit 134 measures the size of the extracted cell area, compares the size of the measured cell area with a preset first criterion, and detects a cell area larger than the first reference as an appearance defect . The appearance defect detection unit 134 may count the detected appearance detection result and read an area having an abnormal cell size as an appearance defect.

화질 결함 판독부(140)는 잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 배경 영역을 추출하고, 추출된 배경 영역의 크기를 측정하여 제2 기준보다 더 큰 배경 영역을 화질 결함으로 판독한다.The image quality defect reading unit 140 extracts the background region from the noise-removed display image, measures the size of the extracted background region, and reads a background region larger than the second reference as the image quality defect.

도 6을 참조하면, 화질 결함 판독부(140)는 배경 영역 추출부(142) 및 화질 결함 검출부(144)를 포함한다.Referring to FIG. 6, the image quality defect reading unit 140 includes a background region extraction unit 142 and an image quality defect detection unit 144.

배경 영역 추출부(142)는 잡음이 제거된 디스플레이 영상에 대해 팽창 연산을 수행하고 배경 영역을 추출한다. 배경 영역 추출부(142)는 셀 누락과 같은 화질 결함을 검출하기 위하여 모폴로지 연산이 적용된 영상에서 팽창 연산을 추가적으로 수행할 수 있다.The background area extracting unit 142 extracts the background area by performing an expansion operation on the noise-free display image. The background region extracting unit 142 may additionally perform an expansion operation on an image to which a morphology operation is applied in order to detect image quality defects such as cell omission.

화질 결함 검출부(144)는 추출된 배경 영역의 크기를 측정하고, 측정된 배경 영역의 크기와 미리 설정된 제2 기준을 비교하고, 비교 결과, 제2 기준보다 더 큰 배경 영역을 화질 결함으로 검출한다. 화질 결함 검출부(144)는 검출한 화질 검출 결과를 계수하여 화질 결함을 판독할 수 있다. The image quality defect detection unit 144 measures the size of the extracted background area, compares the size of the measured background area with a preset second criterion, and detects a background area larger than the second reference as an image quality defect. . The image quality defect detection unit 144 may count the detected image quality detection result and read the image quality defect.

도 7 내지 도 15는 본 발명은 일 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 방법을 설명하기 위한 도면들이다.7 to 15 are diagrams for explaining a display defect detection method according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면 단계 S710에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 디스플레이 영상을 입력한다.Referring to FIG. 7, in step S710, the display defect detection apparatus 100 inputs a display image.

도 8을 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 결함이 없는 디스플레이 영상 또는 결함이 있는 디스플레이 영상을 입력할 수 있다. 도 8의 왼쪽 사진은 결함이 없는 정상적인 디스플레이 영상이고 도 8의 오른쪽 사진은 셀 누락, 스크래치, 이물질 등의 화질 결함, 외관 결함이 존재하는 디스플레이 영상이다. Referring to FIG. 8, the display defect detection apparatus 100 may input a display image without defects or a display image with defects. The picture on the left in FIG. 8 is a normal display image without defects, and the picture on the right in FIG. 8 is a display image in which image quality defects such as cell omission, scratches, foreign substances, and appearance defects are present.

단계 S720에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 입력한 디스플레이 영상에 적응적 이진화를 적용한다. 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 입력한 디스플레이 영상에 대해 셀의 정상 여부를 판단하기 위하여 배경과 셀을 분할하는 적응적 이진화를 적용하고, 픽셀의 평균과 표준편차가 픽셀마다 상이함에 따라 임계 값이 적응적으로 변하게 하여 배경으로부터 셀을 분할한다. 여기서, 적응적 이진화는 블록 단위로 가우시안 가중치 평균을 구하여 수행된다. In operation S720, the display defect detection apparatus 100 applies adaptive binarization to the input display image. The display defect detection apparatus 100 applies adaptive binarization to divide the background and the cell to determine whether the cell is normal with respect to the input display image, and the threshold value is different as the average and standard deviation of the pixels are different for each pixel. Cells are split from the background by adaptive changes. Here, adaptive binarization is performed by obtaining a Gaussian weighted average in block units.

디스플레이 결함 검출 장치(100)는 아래 수식 (1)에 의해 임계 값을 결정한다.The display defect detection apparatus 100 determines a threshold by Equation (1) below.

Figure 112018045509253-pat00001
(1)
Figure 112018045509253-pat00001
(One)

여기서, T는 임계 값, x, y는 픽셀의 좌표 값, n은 주변 영역 픽셀의 수, I는 주변 픽셀의 밝기 값, C는 미리 설정된 상수임.Here, T is a threshold, x, y is a coordinate value of a pixel, n is the number of pixels in the surrounding area, I is a brightness value of the surrounding pixels, and C is a preset constant.

디스플레이 결함 검출 장치(100)는 배경 영상의 값은 검은 색인 0, 셀 영역 값은 흰 색인 255 값으로 분할할 수 있다.The display defect detection apparatus 100 may divide a background image value into a black index 0 value and a cell region value into a white index value 255.

도 9를 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 적응적 이진화를 통하여 배경으로부터 셀이 분할된 결과를 출력할 수 있다. 도 9의 왼쪽 영상은 전체 영상에 적응적 이진화를 적용한 결과이고, 도 9의 오른쪽 영상들은 적응적 이진화를 적용한 전체 영상을 확대한 결과이다.Referring to FIG. 9, the display defect detection apparatus 100 may output a result of dividing a cell from a background through adaptive binarization. The left image of FIG. 9 is a result of applying adaptive binarization to the entire image, and the right images of FIG. 9 is a result of enlarging the entire image to which adaptive binarization is applied.

단계 S730에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 적응적 이진화를 적용한 영상에 잡음을 제거한다. 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 적응적 이진화가 적용된 영상에서 계산에 불필요한 잡음을 제거하고, 카운팅을 용이하게 하기 위하여 모폴로지 연산 중 하나인 닫힘 연산을 수행할 수 있다. 이는 픽셀을 팽창시켜 구멍이 난 픽셀들을 채우고, 침식 연산을 통하여 팽창된 영역들을 다시 원래 크기로 축소하는 과정이다. In operation S730, the display defect detection apparatus 100 removes noise from the image to which adaptive binarization is applied. The display defect detection apparatus 100 may perform a closed operation, which is one of morphological operations, to remove noise unnecessary for calculation from an image to which adaptive binarization is applied, and to facilitate counting. This is the process of expanding the pixels to fill the perforated pixels and reducing the expanded areas back to their original size through erosion.

도 10을 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 적응적 이진화 결과에 모폴로지 연산을 적용한 결과를 출력할 수 있다. 도 10의 왼쪽 영상은 전체 영상에 모폴로지 연산을 적용한 결과이고, 도 10의 오른쪽 영상들은 모폴로지 연산을 적용한 전체 영상의 일부를 확대한 결과이다. Referring to FIG. 10, the display defect detection apparatus 100 may output a result of applying a morphological operation to an adaptive binarization result. The left image of FIG. 10 is a result of applying a morphology operation to the entire image, and the right images of FIG. 10 is a result of enlarging a part of the entire image to which the morphology operation is applied.

도 11을 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 왼쪽부터 디스플레이의 원래 영상, 적응적 이진화 적용 결과 영상 및 모폴로지 연산 결과 영상을 출력할 수 있다. 도 11에서 보여진 바와 같이, 오른쪽 영상으로 갈수록 불필요한 잡음이 제거됨을 알 수 있다. Referring to FIG. 11, the display defect detection apparatus 100 may output an original image of the display, a result image of adaptive binarization, and an image of a morphology operation from the left. As shown in FIG. 11, it can be seen that unnecessary noise is removed toward the right image.

단계 S740에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 셀 영역을 추출한다. In operation S740, the display defect detection apparatus 100 extracts a cell region from the noise-free display image.

단계 S750에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 추출된 셀 영역의 크기를 측정한다.In step S750, the display defect detection apparatus 100 measures the size of the extracted cell area.

단계 S760에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 측정된 셀 영역의 크기와 미리 설정된 제1 기준을 비교하고, 비교 결과, 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출한다. 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 추출된 셀 영역의 크기를 측정하여 스크래치, 이물질로 인하여 비정상적인 셀 크기를 가지는 영역을 검출할 수 있다.In operation S760, the display defect detection apparatus 100 compares the size of the measured cell region with a first preset criterion, and as a result of comparison, detects a cell region larger than the first criterion as an appearance defect. The display defect detection apparatus 100 may measure the size of the extracted cell area to detect an area having an abnormal cell size due to scratches and foreign matter.

단계 S770에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 검출한 외관 검출 결과를 계수하여 외관 결함을 판독한다. 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 비정상적인 셀 크기를 가지는 영역을 검출함으로써 외관 결함으로 계수한다.In step S770, the display defect detection apparatus 100 counts the detected appearance detection result and reads the appearance defect. The display defect detection apparatus 100 counts an appearance defect by detecting an area having an abnormal cell size.

도 12를 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 정상적인 셀은 일 색으로 표시하고, 외관 결함은 타색으로 표시하여 구별할 수 있다. Referring to FIG. 12, the display defect detection apparatus 100 may distinguish normal cells by displaying them in one color, and appearance defects in other colors.

단계 S735에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 잡음이 제거된 디스플레이 영상에 대해 팽창 연산을 수행한다. 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 셀 누락과 같은 화질 결함을 검출하기 위하여 모폴로지 연산이 적용된 영상에서 팽창 연산을 추가적으로 수행할 수 있다. In operation S735, the display defect detection apparatus 100 performs an expansion operation on the display image from which noise is removed. The display defect detection apparatus 100 may additionally perform an expansion operation on an image to which a morphology operation is applied to detect image quality defects such as cell omission.

도 13을 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 왼쪽부터 디스플레이의 원래 영상, 모폴로지 연산 결과 영상 및 팽창 연산 결과 영상을 출력할 수 있다. 도 13에서 보여진 바와 같이, 오른쪽 영상으로 갈수록 배경 영역을 명확하게 추출할 수 있다. Referring to FIG. 13, the display defect detection apparatus 100 may output an original image, a morphology calculation result image, and an expansion calculation result image from the left. As shown in FIG. 13, the background area can be clearly extracted toward the right image.

단계 S745에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 팽창 연산이 수행된 디스플레이 영상에서 배경 영역을 추출한다. In operation S745, the display defect detection apparatus 100 extracts a background area from the display image on which the expansion operation has been performed.

단계 S755에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 추출된 배경 영역의 크기를 측정한다.In step S755, the display defect detection apparatus 100 measures the size of the extracted background area.

단계 S765에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 측정된 배경 영역의 크기와 미리 설정된 제2 기준을 비교하고, 비교 결과, 제2 기준보다 더 큰 배경 영역을 화질 결함으로 검출한다. 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 추출된 배경 영역의 크기를 측정하여 셀 누락으로 인하여 비정상적인 배경 크기를 가지는 영역을 검출할 수 있다.In operation S765, the display defect detection apparatus 100 compares the size of the measured background region with a second preset criterion, and as a result of the comparison, detects a background region larger than the second criterion as an image quality defect. The display defect detection apparatus 100 may measure the size of the extracted background area to detect an area having an abnormal background size due to missing cells.

단계 S775에서 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 검출한 화질 검출 결과를 계수하여 화질 결함을 판독한다. In step S775, the display defect detection apparatus 100 counts the detected image quality detection result and reads the image quality defect.

도 14를 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 정상적인 영역은 일 색으로 표시하고, 비정상적인 배경 크기를 가지는 영역을 타색으로 표시할 수 있다. Referring to FIG. 14, the display defect detection apparatus 100 may display a normal area in one color and an area having an abnormal background size in another color.

도 15를 참조하면, 디스플레이 결함 검출 장치(100)는 외관 결함과 화질 결함을 검출한 디스플레이 영상을 출력할 수 있다. 실험 결과, 본 발명에 따른 디스플레이 결함 검출 방법은 98.3%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.Referring to FIG. 15, the display defect detection apparatus 100 may output a display image that detects appearance defects and image quality defects. As a result of the experiment, it was confirmed that the display defect detection method according to the present invention has an accuracy of 98.3%.

상술한 본 발명에 따른 디스플레이 검출 방법은 결함 검출 계수 결과를 수치로 제공하여 디스플레이 패널 제품에 대한 적절한 의사결정을 하는데 도움을 줄 수 있으므로 공정 과정의 효율성을 향상시킬 수 있다. The above-described display detection method according to the present invention can improve the efficiency of the process process by providing a defect detection coefficient result as a numerical value to help in making an appropriate decision on the display panel product.

본 발명의 실시 예에 따른 디스플레이 결함 검출 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The display defect detection method according to an exemplary embodiment of the present invention may be implemented in a form of program instructions that can be executed through various computer means and may be recorded on a computer readable medium. Computer-readable media may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable by those skilled in the computer software field. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. Includes hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes produced by a compiler. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far, the present invention has been focused on the embodiments. Those skilled in the art to which the present invention pertains will appreciate that the present invention may be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in terms of explanation, not limitation. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent range should be interpreted as being included in the present invention.

Claims (11)

디스플레이 결함 검출 장치에 있어서,
디스플레이 영상을 입력하는 디스플레이 영상 입력부;
입력한 디스플레이 영상에 적응적 이진화를 적용하고 디스플레이 영상에 포함된 잡음을 제거하는 디스플레이 영상 전처리부; 및
잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 추출한 셀 영역의 크기가 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출하는 외관 결함 판독부를 포함하되,
상기 전처리부는
픽셀의 블록 단위로 가우시안 가중치 평균을 구하여 적응적 이진화를 수행하 고, 적응적 이진화가 적용된 영상에서 계산에 불필요한 잡음을 제거하고, 카운팅을 용이하게 하기 위하여 모폴로지 연산 중 하나인 닫힘 연산을 수행하는 디스플레이결함 검출 장치.
In the display defect detection device,
A display image input unit for inputting a display image;
A display image preprocessing unit to apply adaptive binarization to the input display image and remove noise included in the display image; And
Including the appearance defect reading unit for detecting a cell area having a larger size of the cell area extracted from the noise-removed display image than the first reference as an appearance defect,
The pre-processing unit
A display that performs adaptive binarization by obtaining a Gaussian weighted average in block units of pixels, removes noise unnecessary for calculation in an image with adaptive binarization, and performs a closed operation, one of morphological operations, to facilitate counting. Defect detection device.
제1항에 있어서,
상기 외관 결함 판독부는
잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 셀 영역을 추출하는 셀 영역 추출부; 및
추출된 셀 영역의 크기를 측정하고, 측정된 셀 영역의 크기와 미리 설정된 제1 기준을 비교하고, 비교 결과, 제1 기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출하는 외관 결함 검출부를 포함하는 디스플레이 결함 검출 장치.
According to claim 1,
The appearance defect reading unit
A cell region extractor for extracting a cell region from the noise-free display image; And
A display including an appearance defect detection unit that measures the size of the extracted cell area, compares the size of the measured cell area with a first preset criterion, and detects a cell area larger than the first reference as an appearance defect as a result of the comparison. Defect detection device.
제1항에 있어서,
잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 배경 영역을 추출하고, 추출된 배경 영역의 크기를 측정하여 제2 기준보다 더 큰 배경 영역을 화질 결함으로 판독하는 화질 결함 판독부를 더 포함하는 디스플레이 결함 검출 장치.
According to claim 1,
A display defect detection apparatus further comprising an image quality defect reading unit that extracts a background region from the noise-removed display image and measures a size of the extracted background region to read a background region larger than the second reference as an image quality defect.
제3항에 있어서,
상기 화질 결함 판독부는,
잡음이 제거된 디스플레이 영상에 대해 팽창 연산을 수행하고 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출부; 및
추출된 배경 영역의 크기를 측정하고, 측정된 배경 영역의 크기와 미리 설정된 제2 기준을 비교하고, 비교 결과, 제2 기준보다 더 큰 배경 영역을 화질 결함으로 검출하는 화질 결함 검출부를 포함하는 디스플레이 결함 검출 장치.
According to claim 3,
The image quality defect reading unit,
A background region extracting unit that performs an expansion operation on the noise-free display image and extracts a background region; And
A display including an image quality defect detection unit that measures the size of the extracted background area, compares the size of the measured background area with a preset second criterion, and detects a background area larger than the second reference as an image quality defect as a result of the comparison. Defect detection device.
삭제delete 디스플레이 결함 검출 장치에서 수행되는 디스플레이 결함 검출 방법에 있어서,
디스플레이 영상을 입력하는 단계;
입력한 디스플레이 영상에 적응적 이진화를 적용하는 단계;
적응적 이진화를 적용한 영상에 잡음을 제거하는 단계;
잡음이 제거된 디스플레이 영상에서 셀 영역을 추출하는 단계; 및
측정된 셀 영역의 크기와 미리 설정된 제1 기준을 비교하고, 비교 결과, 제1기준보다 더 큰 셀 영역을 외관 결함으로 검출하는 단계를 포함하되,
상기 적응적 이진화를 적용한 영상에 잡음을 제거하는 단계는
적응적 이진화가 적용된 영상에서 계산에 불필요한 잡음을 제거하고, 카운팅 을 용이하게 하기 위하여 모폴로지 연산 중 하나인 닫힘 연산을 수행하는 디스플레이 결함 검출 방법.
In the display defect detection method performed in the display defect detection apparatus,
Inputting a display image;
Applying adaptive binarization to the input display image;
Removing noise in an image to which adaptive binarization is applied;
Extracting a cell region from the noise-free display image; And
Comprising the step of comparing the size of the measured cell area and a first preset criterion, and as a result of the comparison, detecting a cell area larger than the first criterion as an appearance defect,
The step of removing noise in the image to which the adaptive binarization is applied is
A display defect detection method that performs one of morphological operations, such as closing operation, to remove noise that is unnecessary for calculation and to facilitate counting in an image to which adaptive binarization is applied.
삭제delete 제6항에 있어서,
검출한 외관 검출 결과를 계수하여 외관 결함을 판독하는 단계를 더 포함하는 디스플레이 결함 검출 방법.
The method of claim 6,
And counting the detected appearance detection results to read the appearance defects.
제6항에 있어서,
잡음이 제거된 디스플레이 영상에 대해 팽창 연산을 수행하는 단계;
팽창 연산이 수행된 디스플레이 영상에서 배경 영역을 추출하는 단계;
추출된 배경 영역의 크기를 측정하는 단계; 및
측정된 배경 영역의 크기와 미리 설정된 제2 기준을 비교하고, 비교 결과, 제2 기준보다 더 큰 배경 영역을 화질 결함으로 검출하는 단계를 포함하는 디스플레이 결함 검출 방법.
The method of claim 6,
Performing an expansion operation on the display image from which noise is removed;
Extracting a background area from the display image on which the expansion operation has been performed;
Measuring the size of the extracted background area; And
And comparing the size of the measured background area with a preset second criterion, and detecting, as a result of comparison, a background area larger than the second criterion as an image quality defect.
제9항에 있어서,
검출한 화질 검출 결과를 계수하여 화질 결함을 판독하는 단계를 더 포함하는 디스플레이 결함 검출 방법.
The method of claim 9,
And counting the detected image quality detection result to read the image quality defect.
제6항, 제8항 내지 제10항 중 어느 하나의 디스플레이 결함 검출 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체.
A computer-readable recording medium storing a computer program that executes the display defect detection method of any one of claims 6, 8 to 10.
KR1020180053089A 2018-05-09 2018-05-09 Device and method for detecting defect of display KR102114013B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180053089A KR102114013B1 (en) 2018-05-09 2018-05-09 Device and method for detecting defect of display

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180053089A KR102114013B1 (en) 2018-05-09 2018-05-09 Device and method for detecting defect of display

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190128851A KR20190128851A (en) 2019-11-19
KR102114013B1 true KR102114013B1 (en) 2020-05-22

Family

ID=68771218

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180053089A KR102114013B1 (en) 2018-05-09 2018-05-09 Device and method for detecting defect of display

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102114013B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115452058B (en) * 2022-10-11 2024-05-14 珠海市申科谱工业科技有限公司 Automatic detecting mechanism for micro element

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009229085A (en) * 2008-03-19 2009-10-08 Nikon Corp Flaw extractor, flaw extraction method and program
JP5157575B2 (en) * 2008-03-26 2013-03-06 アイシン精機株式会社 Defect detection method
JP6208426B2 (en) 2012-12-18 2017-10-04 エルジー ディスプレイ カンパニー リミテッド Automatic unevenness detection apparatus and automatic unevenness detection method for flat panel display

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102034042B1 (en) * 2012-11-27 2019-10-18 엘지디스플레이 주식회사 Method for inspecting the exterior scratch of Flat display panel

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009229085A (en) * 2008-03-19 2009-10-08 Nikon Corp Flaw extractor, flaw extraction method and program
JP5157575B2 (en) * 2008-03-26 2013-03-06 アイシン精機株式会社 Defect detection method
JP6208426B2 (en) 2012-12-18 2017-10-04 エルジー ディスプレイ カンパニー リミテッド Automatic unevenness detection apparatus and automatic unevenness detection method for flat panel display

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190128851A (en) 2019-11-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI805857B (en) System and method for characterizing a specimen
Wang et al. Research on crack detection algorithm of the concrete bridge based on image processing
Yu et al. Pavement pothole detection and severity measurement using laser imaging
CN111539908B (en) Method and system for detecting defects of sample
TWI643280B (en) Defect detection using structural information
KR101635461B1 (en) System and Method for Automatically Detecting a Mura Defect using Mask Filtering in Wavelet Transform
KR101477665B1 (en) Defect detection method in heterogeneously textured surface
KR101867015B1 (en) Device and method for inspecting defect of glass and inspection system
CN109816627B (en) Method for detecting weak and small defect target in ink area of plane glass element
CN116710763A (en) Image analysis device, image analysis method, and program
Landstrom et al. Sub-millimeter crack detection in casted steel using color photometric stereo
TWI512284B (en) Bubble inspection system for glass
Xia et al. An automatic machine vision-based algorithm for inspection of hardwood flooring defects during manufacturing
KR101828536B1 (en) Method and apparatus of panel inspection
KR102114013B1 (en) Device and method for detecting defect of display
TW202024619A (en) Detecting defects in a logic region on a wafer
KR101615627B1 (en) Apparatus for non-destructive testing and Method thereof
KR20160097651A (en) Apparatus and Method for Testing Pattern of Sample using Validity Image Processing Technique, and computer-readable recording medium with program therefor
WO2023098187A1 (en) Processing method, processing apparatus, and processing system
Buck et al. Rapid inclusion and defect detection system for large steel volumes
KR101782366B1 (en) Vision inspection method based on learning data using normalization of sample scale
CN112581424B (en) Classification extraction method for surface and subsurface defects of optical element
JP4115378B2 (en) Defect detection method
TWI510776B (en) Bubble inspection processing method for glass
JP4036048B2 (en) Defect identification method

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
GRNT Written decision to grant