KR20050052034A - Method for detecting shaped mura in a light-related plate element for a flat panel - Google Patents

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Abstract

본 발명은 플랫패널용 광관련판요소로부터 획득한 영상을 방향성 필터 뱅크(Directional Filter Bank : DFB)를 이용한 방향별 부대역 특징과 라인 프로젝션 기법을 통해서 비선형성을 가지는 배경에 존재하는 선형(라인성) 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 방법을 제공한다.According to the present invention, an image obtained from a light-related plate element for a flat panel is linear (lineality) existing in a background having nonlinearity by a direction projection subband feature using a directional filter bank (DFB) and a line projection technique. ) Provides a method for efficient automatic detection of stains.

그 선형 얼룩 검출방법은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량중 선형 얼룩을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서, 입력된 영상에 있어 주변과 밝기 차이가 많이 나는 픽셀들에 의한 잡음의 영향을 줄이면서 경계선의 선명도를 보존할 수 있도록 중간값으로 필터링하는 미디안 필터링단계; 방향성 필터뱅크(DFB)를 적용하기 위해서는 영상이 8의 배수인 정사각형이어야 하므로 원영상에 영삽입을 하는 제로패딩단계; 입력 영상이 가지고 있는 방향별 대역 성분을 방향성 필터 뱅크를 이용해서 8개 방향별 대역으로 분리해내는 방향성 필터뱅크(DFB)처리단계; 직선 성분이 더욱 두드러지게 되도록 그 DFB 결과의 전 영역을 프로젝션하는 프로젝션단계; 그리고 상기 프로젝션 결과의 데이터로부터 부호가 다르고 절대값이 큰 두 개의 피크의 위치와 간격으로 선형 얼룩의 위치와 폭을 결정하는 선형 얼룩 판별단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The linear spot detection method is a defect detection method of a flat panel light related plate element for obtaining an image from a flat panel light related plate element and detecting defective linear spots through image processing. A median filtering step of filtering by a median value so as to preserve the sharpness of the boundary while reducing the influence of noise caused by pixels having a large difference in brightness from the surroundings; In order to apply the directional filter bank (DFB), the zero padding step of zero-inserting the original image because the image should be a square of multiples of eight; A directional filter bank (DFB) processing step of separating the directional band components of the input image into eight directional bands by using the directional filter bank; A projection step of projecting the entire area of the DFB result so that the linear component becomes more pronounced; And a linear spot discrimination step of determining the position and width of the linear spot at positions and intervals of two peaks having a different sign and a large absolute value from the projection result data.

Description

플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법{method for detecting shaped mura in a light-related plate element for a flat panel}Method for detecting shaped mura in a light-related plate element for a flat panel

본 발명은, 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량을 검출함에 있어, 선형 얼룩을 자동으로 검출할 수 있는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting linear spots of light related plate elements for flat panels, and more particularly, to automatically detect linear spots in detecting defects through image processing by acquiring an image from the light related plate elements for flat panels. It relates to a method that can be detected.

현재, LCD, PDP 등의 플랫패널은 유리기판이나 광학문양판 등의 광관련판요소를 적층/포함하여 구성되며, 그 광관련판요소 각각 또는 적층된 상태에 따라 제조 과정중에서 여러 종류의 불량들이 나타난다. 즉, 화면의 색깔이 고르지 않거나 먼지부착, 크랙, 스크래치 등의 결함(흠)에 따라 점결함, 선결함, 블록형태 등의 특정형태의 선형 얼룩, 테두리가 불분명한 부선형 얼룩 등의 다양한 불량이 나타나게 된다.Currently, flat panels, such as LCDs and PDPs, are constructed by stacking / incorporating light-related plate elements such as glass substrates or optical pattern plates. appear. In other words, various defects such as uneven color, dust, cracks, scratches, and other defects such as point defects, predecessors, and certain types of linear stains such as block shapes, and sublinear stains with undefined edges may appear. do.

이러한 광관련판요소의 불량을 판별하는 데에는 통상 육안에 의해 검사하여 판별하고 있어, 검사의 생산성과 정확성이 저하될 뿐만 아니라, 많은 비용이 소비되며, 불량 검출시 재현성이 부족하다. 따라서 객관적이면서도 비용절감 효과를 얻기 위해서는 자동 검사시스템의 도입이 반드시 필요하다.In order to discriminate the defects of the optically related plate element, inspection and discrimination are usually carried out by visual inspection, which not only lowers the productivity and accuracy of the inspection, but also consumes a lot of cost and lacks reproducibility in detecting the defects. Therefore, in order to obtain objective and cost-effective effects, it is necessary to introduce an automatic inspection system.

이와 같이 자동검사시스템은, 고도의 컴퓨터비전 기술과 고속 영상처리 알고리즘 이용하여 실시간으로 재현성 있게 처리함으로써 생산성의 향상뿐만 아니라 효율적인 품질관리가 가능하게 된다. 그러나, 고해상도로 영상을 획득하여 영상처리를 이용함에 있어서, 몇 가지 어려움이 따르는데, 첫째로 패널 자체의 휘도 레벨이 전면에 걸쳐 비선형적으로 나타나며, 패널에 신호가 인가된 후에도 활성화 시간에 따라 휘도 분포가 변하게 된다는 것이다. 둘째, 배경조명(back light)의 위치와 확산 시트 등의 내부 구조에 따라 모델별로 각각 다른 영상 특성을 가지게 된다. 이러한 어려움으로 인해서 일반적인 에지 연산자 등의 영상 분할 기법을 적용하기가 힘들다.In this way, the automatic inspection system is capable of reproducible processing in real time using advanced computer vision technology and high-speed image processing algorithms, thereby improving productivity as well as efficient quality control. However, there are some difficulties in using image processing by acquiring an image at a high resolution. First, the luminance level of the panel itself appears nonlinearly over the entire surface, and the luminance according to the activation time even after a signal is applied to the panel. The distribution will change. Second, each model has different image characteristics according to the position of the back light and the internal structure of the diffusion sheet. Due to these difficulties, it is difficult to apply image segmentation techniques such as general edge operators.

따라서, 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 것으로, 평판 디스플레이(FPD: Flat Panel Display)용 반제품 혹은 완제품의 자동검사를 위한 영상처리 알고리즘에 관한 것으로, 기존의 육안 검사에 의존하는 검사공정을 고도의 컴퓨터비전 기술과 고속 영상처리 알고리즘을 이용하여 실시간으로 재현성 있게 처리함으로써 생산성의 향상뿐만 아니라 효율적인 품질관리를 가능하게 하는 데에 그 주된 목적이 있다. Accordingly, the present invention is to solve this problem, and relates to an image processing algorithm for automatic inspection of semi-finished or finished products for flat panel displays (FPD), a high level of inspection process that relies on the existing visual inspection Its main purpose is to enable efficient quality control as well as productivity by reproducible processing in real time using computer vision technology and high-speed image processing algorithms.

이를 위해 본 발명은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 획득한 영상을 방향성 필터 뱅크(Directional Filter Bank : DFB)를 이용한 방향별 부대역 특징과 라인 프로젝션 기법을 통해서 비선형성을 가지는 배경에 존재하는 선형(라인성) 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 방법을 제공한다.To this end, the present invention, the linear image existing in the background having a non-linearity through the direction subband feature and line projection technique using the directional filter bank (DFB) obtained from the light-related plate element for flat panel (Linearity) Provides a method for efficiently and automatically detecting spots.

이러한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법은, 플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량중 선형 얼룩을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서, 입력된 영상에 있어 주변과 밝기 차이가 많이 나는 픽셀들에 의한 잡음의 영향을 줄이면서 경계선의 선명도를 보존할 수 있도록 중간값으로 필터링하는 미디안 필터링단계; 방향성 필터뱅크(DFB)를 적용하기 위해서는 영상이 8의 배수인 정사각형이어야 하므로 원영상에 영삽입을 하는 제로패딩단계; 입력 영상이 가지고 있는 방향별 대역 성분을 방향성 필터 뱅크를 이용해서 8개 방향별 대역으로 분리해내는 방향성 필터뱅크(DFB)처리단계; 직선 성분이 더욱 두드러지게 되도록 그 DFB 결과의 전 영역을 프로젝션하는 프로젝션단계; 그리고 상기 프로젝션 결과의 데이터로부터 부호가 다르다고 절대값이 큰 두 개의 피크의 위치와 간격으로 선형 얼룩의 위치와 폭을 결정하는 선형 얼룩 판별단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a linear spot detection method of a flat panel light related plate element according to an embodiment of the present invention detects defective linear spots through image processing by acquiring an image from the flat panel light related plate element. In the defect detection method of flat panel optical related plate element for filtering, filtering by the median value to preserve the sharpness of the boundary while reducing the influence of noise caused by the pixels with much difference in brightness from the surroundings in the input image A median filtering step; In order to apply the directional filter bank (DFB), the zero padding step of zero-inserting the original image because the image should be a square of multiples of eight; A directional filter bank (DFB) processing step of separating the directional band components of the input image into eight directional bands by using the directional filter bank; A projection step of projecting the entire area of the DFB result so that the linear component becomes more pronounced; And a linear spot discrimination step of determining the position and width of the linear spot at positions and intervals of two peaks having different absolute values from the data of the projection result.

검사가 가능한 플랫패널용 광관련판요소는, TFT-LCD 완제품 및 BLU, 확산판 등의 LCD 반제품, 유기 EL, PDP 등이며, 그 외에도 ITO Glass, 광학 Film 계열에도 적용이 가능하다. 플랫패널용 제품군에 관련된 영상은 획득이 어려울 뿐 아니라 획득 영상이 고해상도이며 영상 내부에서 비선형적인 휘도 변화를 가지므로 본 발명에서는 영상개선을 위한 전처리와 후처리 기술, 실시간 검사를 위한 고속 검사 알고리즘의 사용을 특징으로 한다.Flat panel light-related plate elements that can be inspected include TFT-LCD finished products, LCD semi-finished products such as BLU and diffuser plates, organic EL, and PDP, and can also be applied to ITO glass and optical film series. The image related to the flat panel product is not only difficult to acquire, but the acquired image is high resolution and has non-linear luminance change in the image. Therefore, in the present invention, the use of pre-processing and post-processing techniques for image improvement, and high-speed inspection algorithm for real-time inspection It is characterized by.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1에는 본 발명의 일실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법을 나타내는 흐름도가 도시된다.1 is a flowchart illustrating a method for detecting linear spots of an optically related plate element for a flat panel according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 본 발명의 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법은, 기본적으로는 미디안 필터링단계(단계S2), 제로패딩단계(단계S3), 방향성 필터뱅크처리단계(단계S4), 프로젝션단계(단계S5), 및 선형 얼룩 판별단계(단계S7)를 포함하여 구성되며, 바람직하게는 단계S6에서 저주파 성분 제거단계를 더욱 포함하여 구성된다.In Figure 1, the linear spot detection method of the light-related plate element for a flat panel of the present invention is basically a median filtering step (step S2), a zero padding step (step S3), a directional filter bank processing step (step S4), projection It comprises a step (step S5), and a linear spot discrimination step (step S7), preferably, further comprises a low frequency component removing step in step S6.

LCD 패널에서 선형 얼룩은 여러 가지 원인에 의해 발생한다. 정전기에 의해 트랜지스터가 고장나거나 전압의 불균형이 원인인 경우 수평 또는 수직으로 발생하고 러빙 공정 시 러빙포의 훼손으로 인해 생기는 경우 패널의 이동방향으로 여러 개의 선의 형태로 나타난다. 선형 얼룩은, 영상의 가로 혹은 세로 방향으로 처음부터 끝까지 길게 이어져 있고 위치와 폭, 밝기가 일정하지 아니한 것으로, 그 일예가 도 2a에 도시되며, 그 히스토그램 평준화 영상의 일예가 도 2b에 도시된다. 또, 스캔얼룩은 스캔 공정상에서 발생하며, 영상 전체에 무지개 모양으로 나타나는 얼룩으로, 도 2c에 그 일예의 영상이 도시되고, 도 2d에 그 히스토그램 평준화된 영상이 도시된다.Linear smudges in LCD panels are caused by a number of causes. When the transistor fails due to static electricity or voltage imbalance occurs, it occurs horizontally or vertically, and when it is caused by rubbing of the rubbing cloth during the rubbing process, it appears in the form of several lines in the moving direction of the panel. The linear blobs are elongated from the beginning to the end in the horizontal or vertical direction of the image and are not constant in position, width, and brightness. An example thereof is illustrated in FIG. 2A, and an example of the histogram leveling image is illustrated in FIG. 2B. In addition, a scan stain occurs in a scanning process, and is an uneven color appearing in the rainbow image in the whole image, and an example image is shown in FIG. 2C, and the histogram-leveled image is shown in FIG. 2D.

본 발명에서 채용되는 방향성필터뱅크(Directional Filter Bank : DFB)는, 처음 밤버거(R.H.Bamberger)와 스미스(M.J.T.Smith)에 의해 제안된 것으로, 본 발명에서 사용한 방법은 주파수 혼합 현상(frequency scrambling)을 제거한 방법을 사용하였다. 도 3a와 같이 입력 영상이 가지고 있는 방향별 대역 성분을 방향성 필터 뱅크를 이용해서 도 3b와 같은 8개 방향별 대역으로 분리해낸다. 도 3c 및 도 3d에는 방향성필터뱅크를 적용하기 위한 테스트 영상 및 각 방향 별 대역 영상의 일예가 화면도로 도시된다. 도 3c의 원영상에 DFB를 적용한 결과를 0∼255레벨로 스트레칭하여 도 3d에 나타낸 것이다. 각 대역별로 특정 방향의 직선만이 두드러져 보이는 것을 확인할 수 있다. 도 3d에서 보듯이 수평 방향의 불량은 5,6번 대역, 수직방향 불량은 1,2번 대역에서 그 특징이 두드러져 보이므로 각각의 대역을 이용하여 특정 방향의 선형 불량에 관한 중요한 정보를 얻을 수 있음을 알 수 있다.The directional filter bank (DFB) employed in the present invention was first proposed by RHBamberger and Smith (MJTSmith), and the method used in the present invention uses frequency scrambling. The removed method was used. As shown in FIG. 3A, the direction-specific band components of the input image are separated into eight direction-specific bands as shown in FIG. 3B using the directional filter bank. 3C and 3D show examples of a test image for applying the directional filter bank and an example band image for each direction. The result of applying the DFB to the original image of FIG. 3C is shown in FIG. 3D by stretching to 0 to 255 levels. It can be seen that only a straight line in a specific direction stands out for each band. As shown in FIG. 3D, the horizontal defect is 5, 6 band, and the vertical defect is characteristic in bands 1 and 2, so that important information regarding the linear defect in a specific direction can be obtained by using each band. It can be seen that.

도 1에 도시된 본 발명의 일실시예에서는, 전처리 과정으로 단계S1에서 입력된 원영상에서 잡음의 영향을 줄이고 DFB를 적용할 수 있는 크기의 영상을 만들어주기 위해 단계S2 및 단계S3에서 중간값 필터링 단계(미디안 필터링단계)와 제로패딩(zero-padding)단계 즉 영삽입단계를 수행한다. 즉, 획득 영상에서 불량인 부분과 주변부와의 밝기 값의 차이는 8비트 그레이 영상에서 3정도에서 불과하며, 경계가 명확하지 않을 뿐만 아니라, 카메라의 잡음 불량 화소에 의한 밟은 점 등의 노이즈가 존재할 수 있다. 주변과 밝기 차이가 많이 나는 픽셀들은 DFB 적용 결과에 강한 방향성분으로 작용하기 때문에 잡음의 영향을 줄이면서 경계선의 선명도를 보존할 수 있는 중간값 필터링(median filtering)을 이용한다. 그리고, DFB를 적용하기 위해서는 영상이 8의 배수인 정사각형이어야 하므로 원영상에 영삽입을 한다.In one embodiment of the present invention shown in Figure 1, in the pre-processing step to reduce the influence of noise in the original image input in step S1 and to create an image of a size that can be applied to the DFB median in steps S2 and S3 The filtering step (median filtering step) and the zero-padding step, that is, the zero insertion step, are performed. In other words, the difference in brightness value between the defective part and the peripheral part of the acquired image is only about 3 in the 8-bit gray image, and the boundary is not clear, and there is noise such as stepping by the noisy pixel of the camera. Can be. Pixels with a large difference in brightness from the surroundings use a median filtering that preserves the sharpness of the boundary while reducing the effects of noise because they act as a strong directional component to the DFB application result. In order to apply the DFB, since the image must be a square that is a multiple of 8, zero insertion is performed on the original image.

이와 같이 입력영상을 전처리한 후, 단계S4에서 그 입력 영상이 가지고 있는 방향별 대역 성분을 방향성 필터 뱅크를 이용해서 8개 방향별 대역으로 분리해낸다(방향성 필터뱅크(DFB)처리단계). 이와 같이 DFB를 거친 후 각 대역의 계수 값을 -1에서 1사이의 실수값을 가지며 5번 대역과 6번 대역에서 가로 방향의 직선 성분을 검출할 수 있는 값들이 나타난다. 이 두 대역의 값들은 서로 반대 부호를 가진다. 도 4a는 신호 생성기를 이용해서 만든 선형 얼룩을 가지는 영상을 나타낸 것이고, 도 4b는 입력영상에 대한 DFB를 적용한 결과를 스트레칭하여 나타낸 것이다. 도 4b의 영상에서 5,6번 대역의 1/2 지점에서 가로 방향의 띠가 존재한다는 것과 5번 대역과 6번 대역은 서로 다른 부호를 가짐을 알 수 있다.After preprocessing the input image in this way, in step S4, the band component for each direction of the input image is separated into 8 bands for each direction by using the directional filter bank (directional filter bank (DFB) processing step). After passing through the DFB, the coefficient values of each band have a real value between -1 and 1, and values for detecting the linear components in the horizontal direction in the 5th and 6th bands appear. The values in these two bands have opposite signs. FIG. 4A illustrates an image having a linear speckle created using a signal generator, and FIG. 4B illustrates a stretched result of applying a DFB to an input image. In the image of FIG. 4B, a horizontal band exists at 1/2 of bands 5 and 6 and bands 5 and 6 have different codes.

그 뒤, 단계S5에서 프로젝션단계를 거치게 된다. 선형 얼룩과 스캔 얼룩을 검출하기 위해서는 약간 다른 프로젝션 과정을 거친다. 두 경우 모두 가로 방향으로 프로젝션을 한다. 선형 얼룩은 영상에서 직선의 형태가 나타나지만, 스캔 얼룩의 경우 영상의 좌, 우측에서는 직선 성분을 갖지 않고 가운데 30% 정도의 영역에서만 수평방향의 직선성분을 가진다. 따라서, 선형얼룩의 경우 DFB 결과의 전 영역을 프로젝션하고, 스캔얼룩은 가운데 30% 부분만 프로젝션을 한다. 직선 성분을 나타내는 5,6번 대역의 부호가 서로 반대방향이므로 5,6번 대역의 차를 프로젝션하여 직선 성분을 더욱 두드러지게 한다. 세로방향의 선형 얼룩은 영상을 90도 회전한 후 처리한다. 도 6에 나타난 식(1) 및 식(2)는 각각 선형 얼룩과 스캔얼룩의 프로젝션을 나타낸다. 식 (1)에서 ω는 영상 전체의 가로 길이이다. DFB 결과가 5,6번 대역의 가로 길이는 원영상의 1/4로 줄어들고 세로 길이는 1/2로 줄어든다. 도 5a에는 식(1)을 사용하여 프로젝션결과의 영상의 화면도가 도시된다.Subsequently, in step S5, the projection step is performed. A slightly different projection process is used to detect linear and scanned blobs. In both cases, the projection is horizontal. Linear blobs appear straight in the image, but scan blobs do not have a straight line component on the left and right sides of the image, but have a horizontal line component only in about 30% of the area. Therefore, in the case of linear staining, the entire area of the DFB result is projected, and the scanning staining projects only 30% of the center. Since the codes of the bands 5 and 6 representing the linear components are opposite to each other, the difference between the bands 5 and 6 is projected to make the linear components more prominent. Longitudinal linear smears are processed after rotating the image 90 degrees. Equations (1) and (2) shown in Fig. 6 represent projections of linear speckles and scan stains, respectively. In equation (1), ω is the horizontal length of the whole image. In the DFB result, the width of bands 5 and 6 is reduced to 1/4 of the original image, and the length is reduced to 1/2. 5A shows a screen diagram of an image of a projection result using Equation (1).

그 뒤, 프로젝션 결과 1차원 데이터로부터 고대역 통과 필터링(high pass filtering : HPF)으로 저주파 성분을 제거하는 것이 바람직하다(단계S6). 이와 같이 고대역 통과 필터링(HPF)을 통해서 휘도분포의 비선형성에 의해서 나타나는 저주파 성분을 제거한 후의 결과의 영상이 도 5b에 도시된다.Then, it is preferable to remove low frequency components by high pass filtering (HPF) from the projection result 1-dimensional data (step S6). As shown in FIG. 5B, the resulting image after removing the low frequency component caused by the nonlinearity of the luminance distribution through the high pass filtering (HPF).

그 다음, 선형 얼룩 판별(얼룩분석(Defect analysis))단계에서 상기 프로젝션 결과의 데이터로부터 부호가 다르고 절대값이 큰 두 개의 피크의 위치와 간격으로 선형 얼룩의 위치와 폭이 결정되고(단계S7), 이와 같은 선형 얼룩에 관한 결과들은 단계S8에서 출력되거나 저장된다.Then, in the linear spot determination (Defect analysis), the position and width of the linear spot are determined from the position and the interval of two peaks of different sign and large absolute value from the data of the projection result (step S7). The results relating to such linear blobs are output or stored in step S8.

한편, 본 발명의 방법은, 본 출원인이 개발하여 2002.03.04일자출원번호 제2002-11358호로 출원한 감응식 플랫패널용 광관련판요소의 검사장치와 같이 구성되는 시스템들에 의해 수행될 수 있다.On the other hand, the method of the present invention can be carried out by systems that are configured as the inspection apparatus of the light-related plate element for the sensitive flat panel developed by the applicant and filed in application number 2002-11358 dated March 4, 2002. .

이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법의 구성과 작용에 의하면, 방향성 필터 뱅크를 이용한 방향별 부대역 특징과 라인 프로젝션 기법을 통해서 비선형성을 가지는 배경에 존재하는 선형 얼룩을 효율적으로 자동검출할 수 있는 등의 효과가 있다. According to the configuration and operation of the linear spot detection method of the flat panel light-related plate element according to the embodiment of the present invention described above, the background having nonlinearity through the direction subband feature using the directional filter bank and the line projection technique There is an effect, such as being able to automatically detect the linear stain present in the efficiently.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법을 나타내는 흐름도,1 is a flow chart showing a method for detecting a linear stain of the light-related plate element for a flat panel according to an embodiment of the present invention,

도 2a 및 도 2b는 도 1의 선형 얼룩 검출방법을 위한 선형 얼룩을 포함하는 영상과 그 히스토그램 평준화 영상의 일예를 도시한 화면도이고, 도 2c 및 도 2d는 선형 얼룩과 유사한 스캔 얼룩을 포함하는 영상과 그 히스토그램 평준화 영상의 일예를 도시한 화면도,2A and 2B are screen views illustrating an example of an image including a linear spot and a histogram leveling image for the linear spot detection method of FIG. 1, and FIGS. 2C and 2D include scan spots similar to linear spots. A screen diagram showing an example of an image and its histogram leveling image,

도 3a 및 도 3b는 8대역 방향성필터뱅크의 주파수 분할맵을 나타내는 도면이고, 도 3c 및 도 3d는 방향성필터뱅크를 적용하기 위한 테스트 영상 및 각 방향 별 대역 영상의 화면도, 3A and 3B are diagrams illustrating a frequency division map of an 8-band directional filter bank, and FIGS. 3C and 3D are screen diagrams of test images and band images for each direction for applying the directional filter bank.

도 4a 및 도 4b는 선형 얼룩에 대한 원영상과 그 원영상을 방향성필터뱅크로 처리한 결과의 영상,4a and 4b is an image of the result of processing the original image and the original image of the linear spot with a directional filter bank,

도 5a 및 도 5b는 프로젝션결과 및 고대역통과필터링 결과의 영상의 화면도,5A and 5B are screen diagrams of an image of a projection result and a high pass filtering result;

도 6은 선형 얼룩과 스캔얼룩의 프로젝션을 나타내는 식.6 is an equation showing projection of linear speckles and scan stains.

<도면의 주요 부분에 대한 부호 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>

S1: 영상입력단계 S2: 미디안 필터링단계S1: video input step S2: median filtering step

S3: 제로패딩단계 S4: 방향성 필터뱅크처리단계S3: zero padding step S4: directional filter bank processing step

S5: 프로젝션단계 S6: 저주파 성분 제거S5: Projection Step S6: Low Frequency Component Removal

S6: 선형 얼룩 판별단계 S7: 결과출력저장단계S6: Linear spot discrimination step S7: Result output storage step

Claims (3)

플랫패널용 광관련판요소로부터 영상을 획득하여 영상처리를 통해 불량중 선형 얼룩을 검출하기 위한 플랫패널용 광관련판요소의 결함검출방법에 있어서,In the defect detection method of the flat panel light-related plate element for acquiring an image from the flat panel light-related plate element and detecting the defective linear stain through the image processing, 입력된 영상에 있어 주변과 밝기 차이가 많이 나는 픽셀들에 의한 잡음의 영향을 줄이면서 경계선의 선명도를 보존할 수 있도록 중간값으로 필터링하는 미디안 필터링단계;A median filtering step of filtering the median value so as to preserve the sharpness of the boundary while reducing the influence of noise caused by pixels having a large difference in brightness from the surroundings in the input image; 방향성 필터뱅크(DFB)를 적용하기 위해서는 영상이 8의 배수인 정사각형이어야 하므로 원영상에 영삽입을 하는 제로패딩단계;In order to apply the directional filter bank (DFB), the zero padding step of zero-inserting the original image because the image should be a square of multiples of eight; 입력 영상이 가지고 있는 방향별 대역 성분을 방향성 필터 뱅크를 이용해서 8개 방향별 대역으로 분리해내는 방향성 필터뱅크(DFB)처리단계;A directional filter bank (DFB) processing step of separating the directional band components of the input image into eight directional bands by using the directional filter bank; 직선 성분이 더욱 두드러지게 되도록 그 DFB 결과의 전 영역을 프로젝션하는 프로젝션단계; 그리고A projection step of projecting the entire area of the DFB result so that the linear component becomes more pronounced; And 상기 프로젝션 결과의 데이터로부터 부호가 다르고 절대값이 큰 두 개의 피크의 위치와 간격으로 선형 얼룩의 위치와 폭을 결정하는 선형 얼룩 판별단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법.And a linear spot discrimination step of determining the position and width of the linear spot at positions and intervals of two peaks of different sign and absolute value from the data of the projection result. Linear smear detection method. 제 1 항에 있어서, 상기 프로젝션단계와 선형 얼룩 판별단계사이에 프로젝션 결과 1차원 데이터에서 고대역 통과 필터링(high pass filtering : HPF)으로 저주파 성분을 제거하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법.The method of claim 1, further comprising removing low frequency components by high pass filtering (HPF) in the projection result 1-dimensional data between the projection step and the linear spot discrimination step. Linear smudge detection method of light related plate element for panel. 제 1 항에 있어서, 상기 프로젝션단계에서 가로방향 선형 얼룩을 검출하기 위해 그 직선 성분을 나타내는 5,6번 대역의 부호가 서로 반대방향이므로 5,6번 대역의 차를 프로젝션하며, 세로방향의 선형 얼룩은 영상을 90도 회전한 후에 처리하는 것을 특징으로 하는 플랫패널용 광관련판요소의 선형 얼룩 검출방법.According to claim 1, In order to detect the horizontal linear unevenness in the projection step, since the sign of the band 5, 6 indicating the linear components are opposite to each other, the difference of the band 5, 6 is projected, the vertical linear The smudge is a linear smudge detection method for a flat panel light-related plate element, characterized in that the image is processed after rotating the image 90 degrees.
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