KR20050105194A

KR20050105194A - 디스플레이의 광학 검사 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20050105194A
Application number: KR1020057014221A
Authority: KR
Inventors: 레자 사파에-라드; 알렉산더 클나토빅; 제프리 호손; 브랜코 부칼; 라이 리렌트벨드
Original assignee: 포톤 다이나믹스, 인코포레이티드
Priority date: 2003-02-03
Filing date: 2004-02-03
Publication date: 2005-11-03
Also published as: WO2004070693A3; US7308157B2; TWI236840B; JP2006520482A; KR100983943B1; CN1745385A; WO2004070693A2; CN100367293C; US20040213449A1; TW200421857A

Abstract

본 발명은 회전 각도(520)를 고려하기 위해 각각의 일차 컬러에 대한 서브-픽셀 정확도를 채용하는 디스플레이 검사 방법 및 장치를 개시한다. 상기 방법은 R×S 센서들로 디스플레이의 이미지들을 캡쳐링하는 단계; 픽셀(540)로 맵핑하는 센서 좌표들의 세트들을 결정하는 단계; 디스플레이 상의 픽셀과 R×S 센서들 사이의 다수의 정렬 오류 각도들을 결정하는 단계; 다수의 x 스케일 비율들을 결정하는 단계; 대응하는 다수의 정렬 오류 각도 및 대응하는 다수의 x 스케일 비율들에 응답하여 R×S 센서들과 조합되는 다수의 가중 인자들을 결정하는 단계; 디스플레이 상의 픽셀의 잠재 결함들을 식별하기 위해 상기 스케일링된 이미지들을 검사하는 단계를 포함한다.

Description

디스플레이의 광학 검사 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR OPTICAL INSPECTION OF A DISPLAY}

본 발명은 검사 시스템에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 액정 디스플레이(LCD)와 같은 평면-패널 기판 또는 디스플레이를 검사하기 위한 개선된 광학 검사 시스템에 관한 것이다.

본 출원은 2003년 2월 3일자로 출원된 가출원(60/444,889)호의 우선권을 청구하며 참조로써 본 명세서에 통합된다. 이전에는 상대적으로 간단한 방법이 LCD 패널의 검사를 위해 제안되어 왔다. 그러한 방법 중 한가지는 미국 특허(5,650,844)에 개시된다. 상기 '844 특허는 640×480 픽셀들을 갖는 전체 LCD 패널의 이미지를 캡쳐하기 위해 1534×1024 픽셀들을 갖는 단일 CCD 카메라를 이용하는 것을 개시한다. 이러한 기술은 LCD 픽셀들이 온 상태인지 오프 상태인지를 결정하는 단계를 간단히 개시한다.

상기 '844 특허에 설명된 방법에 있어 실제적인 다수의 단점들이 존재한다. 그러한 단점들 중 한가지는, LCD 패널들이 상이한 화면각들에서 상이한 휘도 특성들을 갖는다는 것이다. 따라서, 개시된 바와 같이 단일 카메라를 갖는 전체 LCD 패널을 캡쳐링하려고 할때, 카메라에 의해 획득된 이미지는 LCD 패널의 검사에 일조하는 LCD의 상이한 부품들에서 화면 각도 인공물들을 가질 것이다. 다른 광학적 단점덜은 LCD 패널의 이미지의 기하학적 왜곡을 포함한다.

또 다른 단점은, 상기 '844 특허에서는 패널 및 카메라가 완벽하게 정렬되어 있고 상기 패널 및 카메라들 사이에 정렬 오류된 각이 존재하지 않는다고 가정한다는 것이다. 실제적으로, 일반적 생산 라인에서는, 패널 및 카메라 사이의 정렬 오류 각이 작지 않다. 예를 들어, 일반적 어셈블리 라인 배치 시스템은 5등급 미만, 10등급 미만 또는 그와 유사한 정도의 정확성을 가질 것이다. 예를 들어 0.01 등급 미만의 정렬 오류 정확도, 즉 정렬 오류 각이 무시될 수 있을 정도로 충분히 작은 정확도를 제공할 수 있는 배치 시스템을 갖도록 하는 것은 상당히 고가이고 상당히 시간 소비적이다(생산 라인에서). 일반적 생산 라인은 그러한 정확한 배치 시스템을 가지고 있지 않기 때문에 상기 '844특허는 실제적인 해결책을 제공하지는 않는다.

또다른 단점은, 상기 '844특허는 LCD 픽셀의 결함 서브-픽셀들의 검출을 개시하지 않으며, LCD 패널의 서브-픽셀들의 부분들에서의 결함들의 검출을 개시하지 않는다는 점이다. 상기 '844 특허는 오직 LCD 픽셀들의 조영율을 검사하는 것을 개시하고 있는 것으로 보인다. 반대로, 산업 현장에서는, 제조자들은 예를 들어, 레드, 블루, 그린 서브-픽셀들과 같은 디스플레이 픽셀의 서브-픽셀들을 검사하는 것에 관심이 있다. 더욱이, 제조자들은 부분적으로 결함을 가지고 있으며 그러한 결함을 수정할 수 있는 서브-픽셀들을 식별하는 데에 관심이 있다.

상기 '844특허의 개시 내용에 고 해상도의 카메라를 이용하더라도 상기 단점들을 그대로 유지될 것이다. 그러한 단점들 중 하나는 위에서 설명한 화면각 인공물들이다. 또 다른 단점은, 서로 다른 컬러의 이미지들을 다르게 처리하는 것에 관한 내용이 개시되어 있지 않다는 점이다. 반대로, 본 발명의 발명자들은, 오직 레드, 블루 또는 그린 픽셀들만을 여기시키면서 테스트 장면들(이미지들)을 검사할 때 상이한 조정 파라미터들, 서로 다른 구동 파라미터들, 및 서로 다른 임계치들을 사용하여 정확한 결함 배치 식별을 제공하는 것이 매우 요구된다.

상기 '844 특허의 개시 내용에 따라 하나의 디스플레이 패널의 하나의 이미지를 채택하기 위해 디스플레이 패널의 다수의 이미지들 또는 다수의 카메라들을 채택하도록 단순히 하나의 카메라를 이용하는 것은 여전히 상기 단점들을 갖게 된다. 실제적으로 하나의 단점은, 각 카메라의 디스플레이 픽셀들을 디스플레이 패널에 완벽하게 정렬시키는 것은 실질적으로 불가능하다는 것이다. 그에 따라, 각각의 카메라 이미지가 서로 다른 정렬 오류 각을 가질 것이기 때문에, 상기 '844 특허의 개시 내용을 이용하여 그러한 이미지들을 처리하는 것은 부정확하다. 또한, 단일 카메라를 여러 번 이용하는 것은 매우 시간 소모적인 프로세스이고 생산 라인에서의 사용에 있어서 적합하지 않다.

상기와 같은 내용의 관점에 있어서, 위에서 언급한 단점들을 피하면서 디스플레이 패널의 서브-픽셀들 내의 결함을 검출하기 위한 방법 및 장치가 요구된다.

도 1은 본 발명의 일싱시예에 따른 검사 시스템의 블록 다이아그램.

도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 실시예.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 프로세스 흐름의 블록 다이아그램.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 프로세스 흐름의 블록 다이아그램.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 프로세스 흐름의 블록 다이아그램.

도 6a 내지 도 6d는 본 발명의 실시예의 예시도.

도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 프로세스 흐름의 블록 다이아그램.

도 8a 및 도 8b는 본 발명의 실시예의 예시도.

도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예의 예시도.

본 발명에 따라, 디스플레이를 검사하기 위한 방법 및 장치는 회전 각도를 고려하기 위해 각각의 일차 컬러에 대한 서브-픽셀 정확도를 채용한다. 상기 방법은 R×S 센서들로 디스플레이의 이미지들을 캡쳐링하는 단계; 픽셀로 맵핑하는 센서 좌표들의 세트들을 결정하는 단계; 디스플레이 상의 픽셀과 R×S 센서들 사이의 다수의 정렬 오류 각도들을 결정하는 단계; 다수의 x 스케일 비율들을 결정하는 단계; 대응하는 다수의 정렬 오류 각도 및 대응하는 다수의 x 스케일 비율들에 응답하여 R×S 센서들과 조합되는 다수의 가중 인자들을 결정하는 단계; 상기 R×S 센서들에 대한 다수의 휘도 값들을 결정하는 단계; 상기 가중 인자들 및 휘도 값들에 응답하여 다수의 총 휘도 값들을 결정하는 단계; 제 1 휘도 값 및 제 2 휘도 값을 포함하는 스케일된 이미지들을 형성하는 단계 및 디스플레이 상의 픽셀의 잠재 결함들을 식별하기 위해 상기 스케일링된 이미지들을 검사하는 단계를 포함한다. 본 발명은 액정 디스플레이(LCD)와 같은 평면-패널 기판들 또는 디스플레이들을 검사하기 위한 개선된 광학적 검사 시스템에 관한 것이다.

평면-패널 기판들을 검사하기 위해 다수의 해결책들이 제시되어 왔다. 본 발명 출원의 양수인(Photon Dynamics, Incorporated) 역시 기판 검사 분야의 초기 특허들 중 다수의 양수인이다. 디스플레이 기판의 크기가 증가하면서 플렉서블하고 정확한 검사 시스템이 요구도 증가함에 따라, 본 출원의 발명자들은 검사 프로세스를 향상시키기 위해 추가의 하드웨어 및 소프트웨어 기술들을 개발하여 왔다.

본 발명의 발명자들은, 다수의 상이한 인자들이 감사 프로세스를 개선하는데 고려되어야 한다고 결정했다. 이는, 광학(작은 화면각, 평평한 화면 필드:FOV, 세가지 모든 컬러들에 대한 평균 포커스 레벨, 및 네 개의 필터들:레드,그린,블루, 중성 밀도); 센서 어래이(하나의 디스플레이 픽셀에 대한 적어도 네 개의 센서 픽셀들의 원하는 배율, 및 병렬적이고 독립적인 이미지 캡쳐, 처리 및 분석); 이미지 처리(하향 스케일 이미지들 또는 정규화된 이미지들 상의 전역 임계값들에 기초하여 결함 후보들의 주변 검출, 및 순수 이미지들 또는 하향 스케일된 이미지들 상의 국부적 임계치들에 기초하여 결함 후보들의 정밀 분석); 서브-픽셀 및 라인에 대한 유효 컬러(결함들의 서브-픽셀 위치들에 기초함); 및 동적 노출 조정(패널들의 휘도 변이들 내의 어드레싱 및 휘도 변이들 사이의 어드레싱)을 포함한다.

검사 시스템에 개별적으로 기여하여 검사 시스템과 가변적으로 결합될 수 있는 다양한 컴포넌트들이 본 명세서에서 개시된다. 이는, 축을 벗어난 구성, XYZ 이동 가능 구성, 내부 필터들을 갖는 자동-포커스 카메라들등을 포함하는 개선된 광학/감지 구성들; 적응 스케일 알고리즘의 구현; 백그라운드 균등화(BGE)의 구현 및 정규화된 알고리즘 구현등을 포함한다.

평면-패널 디스플레이의 품질 제어는 다양한 유형의 결함들의 검출 및 QSFB를 포함한다. 특정하게는, LCD 패널(셀 단계 및 모듈 단계)의 결함들은 세 개의 주요 그룹들(고-조영 결함, 저-조영 결함, 및 상당히 저-조영 결함)으로 분류될 수있다.

제 1 결함 그룹은 RGB 서브-픽셀(즉, 도트) 및 RGB 라인 결합으로 구성된다. 이러한 결함들의 상대적-조영은 완전한 오프 및 온 상태(즉, 스턱-오프 및 스턱-온)에서 부분적 오프 및 온 상태(즉, 1/3 오프 또는 2/3 온)의 범위를 갖는다. 추가로, 그러한 결함들은 인접 클러스터들로써 발생할 수도 있다. 예를 들어, 스턱-온 레드 서브-픽셀은 부분적 그린 서브-픽셀 주위에 위치될 수도 있다. 검출 시 필요한 정보는 정확한 2D 위치, 상대적 조영, 인접 유형 등을 포함한다.

제 2 결함 그룹은 패널 내 불순물(패널의 서로 다른 층들 사이에서 발생할 수 있음: 백-라이트, 확산 막, 편광기 막들, 컬러 필터 막, LCD 글래스 등)을 포함한다. 이러한 결함들은 일반적으로 저-조영 결함들이다. 전형적으로, 그러한 결함들은 작고(예를 들어, 16 LCD 픽셀들보다 작음) 비-결함 픽셀들에 대해 4-10% 사이의 상대적 조영을 갖는다. 검출하는데 필요한 정보는 위치, 크기, 상대적 조영 및 그러한 결함들 주위의 헤일로(halo) 존재 유무 등을 포함한다.

제 3 결함 그룹은 상당한 저-조영 결함들로 구성된다. 상당한-저 조영 결함들은 종종 산업분야에서 뮤라 결함들(mura defects: 일본말로 스테인의 뜻)로 언급된다. 뮤라 결함들은 광범위한 크기들(예를 들어, 10 LCD 픽셀들에서 100,000 픽셀드)과 형태들(예를 들어, 원형, 수직형 또는 수평형의 좁고 넓은 라인들, 나선형, 경사 라인들-예를 들어, 럽 라인들, 무작위 기하학 형태등) 및 상대적-조영(예를 들어, 1% 내지 5-6%의 상대적 조영)을 가질 수 있다. 그러한 뮤라 결함들은 종종 잘-한정한 경계들을 가지지 않는다. 그러한 결함들의 필요 정보들은 위치, 크기, 상대적 조영등을 포함한다.

편광기 스크래치 등과 같은 다른 유형의 결함들이 관찰된다. 그러나, 그러한 유형의 결함들은 일반적으로 편광, 밝기, 조도등과 같은 정보와 함께 상기 결함 그룹들 중 하나에 위치될 수 있다.

위와 같은 관점에서, 발명자들은 결함들의 검출을 향상시키기 위한 장치 및 방법을 개발하여 왔다. 아래에서 좀더 자세히 설명되는 바와 같이, 네개의 주요 기술들이 논의된다: 오프-라인 시스템 조정 프로세스, 온-라인 시스템 조정 프로세스, 온-라인 이미지 캡쳐, 처리 및 분석 프로세스, 및 온-라인 X-Y 병합 및 Z 병합 프로세스.

본 발명의 실시예들은 각각의 카메라에 대한 매우 좁은 화면각을 갖는 다중-카메라-시스템 방식(즉, 카메라들의 어래이)을 포함하는 새로운 광학/감지 구성을 포함한다.

다른 실시예들은 디스플레이 픽셀들과 센서 픽셀들 크기들 사이의 미스 매칭으로 인해 형성된 무아르 패턴(moire pattern)을 상당히 압착하는 적응형 스케일링 기술을 포함한다. 공지된 바와 같이, 무아르 간섭 컬러들은 센서에 의해 생성된 이미지 전압 신호의 주기적 변조이다. 변조 주기는 센서 픽셀들 및 디스플레이 픽셀들의 컬러의 주기 함수이다. 이미지의 주기적 변조는 종종 평평한 패널 디스플레이 상에 존재할 수도 있는 실제 결함들을 검출하여 특성화하기 위한 검사 시스템의 능력을 저해할 수 있다. 실제 결함들은 또한 신호를 변조하지만 원래 주기적이지는 않다.

본 실시예에서, 적응형 스케일링 알고리즘은 CCD 센서 해상도(예를 들어, 1600×1200)에서 하향 스케일링 이미지 해상도(1개의 디스플레이 픽셀에 대해 4개의 CCD 픽셀들의 배율에 대한 400×300)로의 순수 이미지의 크기를 감소시키고, 그레이-레벨 동적 범위(예를 들어, 8-비트들에서 ~12비트들)를 증가시키며, 카메라 센서 픽셀 어래이와 디스플레이 패널 픽셀 어래이 사이의 정렬 오류를 보상한다. 본 실시예에서, 검사 및 분석은 결함 후보들의 전역 검출 및 결함 후보들의 국부적 분석 개념을 포함한다. 즉, 전역 임계치는 하향 스케일 이미지들 또는 정규화된 이미지들에서의 결함 후보들을 식별하는데 적용되고, 국부적 임계치는 순수 이미지들 또는 국부적 정규화 이미지들에서의 결함 후보들 상의 정밀 분석을 수행하는데 적용된다.

본 발명의 일실시예에 따라, 컴퓨터 시스템을 위한 방법이 개시된다. 하나의 기술은 제 1 이미지 및 제 2 이미지인 최소 세트인 좌표(m, n)에서의 디스플레이 상의 픽셀의 다수의 이미지들을 이미지 센서 내 R×S 센서들의 어래이로 캡쳐링하는 단계, 상기 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 각각 응답하여 제 1 서브-픽셀들 그룹 및 제 2 서브-픽셀들 그룹 각각에 대해 디스플레이 상에 좌표들(m, n)을 맵핑하는 이미지 센서 상의 제 1 및 제 2 좌표 세트를 결정하는 단계, 상기 제 1 서브-픽셀들 그룹 및 제 2 서브-픽셀들 그룹 각각에 대해 디스플레이 상의 픽셀과 상기 R×S 센서들의 어래이 사이의 제 1 정렬 오류 각도 및 제 2 정렬 오류 각도를 결정하는 단계, 및 상기 제 1 서브-픽셀들 그룹 및 상기 제 2 서브-픽셀들 그룹에 대해 이미지 센서의 센서들에 대한 디스플레이 내의 픽셀들의 제 1 배율 및 제 2 배율(x 및 y)을 결정하는 단계를 포함한다. 다수의 기술들 또한 제 1 및 제 2 정렬 오류 각도와 제 1 및 제 2 배율들(x, y) 각각에 응답하여 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 관련되는 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들(W_ij, 여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)을 결정하는 단계; 상기 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 관련되는 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들(L_ij, 여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)을 결정하는 단계; 및 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들과 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들 각각에 응답하여 관련식(Imn=∑(W_ij*L_ij, 여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)에 따라 제 1 휘도 값 및 제 휘도 값(Imn)을 결정하는 단계를 포함한다. 위의 단계들은 또한 다수의 픽셀들을 포함하는 제 1 및 제 2의 감소된 스케일 이미지들을 형성하는 단계(여기서, 상기 제 1 및 제 2의 감소된 스케일 이미지 내의 좌표(m,n)에서의 픽셀에 대한 휘도 값은 상기 제 1 및 제 2의 휘도 값(Imn) 각각에 응답하여 결정됨), 및 디스플레이 상의 잠재적 결함들을 식별하기 위해 상기 제 1 및 제 2의 감소된 스케일 이미지를 검사하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 따라, 검사 시스템이 개시된다. 장치는 평면-패널 디스플레이의 부분의 제 1 및 제 2의 이미지를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서(여기서 R×S 센서들의 적어도 하나의 어래이는 상기 평면-패널 디스플레이에서 적어도 하나의 디스플레이 픽셀의 이미지를 캡쳐하도록 구성됨), 및 상기 평면-패널 디스플레이의 부분의 적어도 제 1 및 제 2의 이미지에 응답하여 상기 평면-패널 디스플레이에서 결함을 결정하도록 구성되어 적어도 하나의 센서에 결합된 처리 장치를 포함한다. 상기 처리 장치는 일반적으로 적어도 하나의 센서에게 R×S 센서들의 어래이를 이용하여 디스플레이 픽셀의 제 1 및 제 2의 이미지를 캡쳐하도록 지시하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 또한 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 대해 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 조합된 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들(W_ij, 여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)을 결정하도록 구성되고, 하나의 디스플레이 픽셀의 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 응답하여 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 조합된 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들(L_ij, 여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)을 결정하도록 구성되며, Wij 및 L_ij(여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)에 응답하여 제 1 및 제 2의 휘도 값(Imn)을 결정하도록 구성된다. 다수의 시스템에서, 프로세서는 또한 다수의 픽셀들을 포함하는 제 1 및 제 2의 하향-스케일 이미지를 결정하도록 구성되고(상기 제 1 및 제 2의 하향-스케일 이미지에서의 하나의 디스플레이 픽셀과 조합된 휘도 값은 상기 제 1 및 제 2의 휘도 값(Imn) 각각에 응답하여 결정됨), 디스플레이 상의 잠재적 픽셀 결함들을 식별하기 위해 상기 제 1 및 제 2의 하향-스케일 이미지를 검사하도록 구성된다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 컴퓨터 시스템을 위한 방법이 개시된다. 상기 방법은 디스플레이의 적어도 부분의 제 1 이미지를 캡쳐링하는 단계(여기서, 디스플레이 픽셀의 제 1 서브-픽셀의 이미지는 이미지 센서 내의 센서 픽셀들의 어래이에 의해 캡쳐됨), 디스플레이의 상기 부분의 제 2 이미지를 캡쳐링하는 단계(디스플레이 픽셀의 제 2 서브-픽셀의 이미지는 이미지 센서 내의 센서 픽셀들의 어래이에 의해 캡쳐링됨); 상기 제 1 이미지에 응답하여 이미지 센서에 대한 디스플레이의 제 1 위치 및 제 1 배향을 결정하는 단계; 및 상기 제 2 이미지에 응답하여 이미지 센서에 대해 디스플레이의 제 2 위치 및 제 2 배향을 결정하는 단계를 포함한다. 다수의 기술들에서, 센서 픽셀들의 어래이의 각각 센서 픽셀에 대해 추가의 단계들, 즉 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해 상기 제 1 위치 및 제 1 배향에 응답하여 디스플레이 픽셀의 상부 상에서의 센서 픽셀의 중첩의 제 1 퍼센트를 결정하는 단계; 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해 상기 제 2 위치 및 상기 제 2 배향에 응답하여 디스플레이 픽셀의 상부 상에서의 센서 픽셀의 중첩의 제 2 퍼센트를 결정하는 단계; 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해 디스플레이 픽셀의 제 1 이미지에 응답하여 제 1 세기 값을 결정하는 단계; 및 디스플레이 픽셀의 제 2 이미지에 응답하여 제 2 세기 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 추가의 기술들은 각각의 센서 픽셀에 대한 중첩의 제 l 퍼센트에 응답하고 각각의 센서 픽셀에 대해 제 1 세기 값에 응답하여 디스플레이 픽셀과 조합된 제 1 가중 세기 값을 결정하는 단계; 각각의 센서 픽셀에 대한 중첩의 제 2 퍼센트에 응답하고 각각의 센서 픽셀에 대해 제 2 세기 값에 응답하여 디스플레이 픽셀과 조합된 제 2 가중 세기 값을 결정하는 단계; 상기 제 1 가중 세기 값에 응답하여 제 1 스케일 이미지를 형성하는 단계; 및 상기 제 2 가중 세기 값에 응답하여 제 2 스케일 이미지를 형성하는 단계를 포함한다. 상기 제 1 및 제 2 스케일 이미지들은 디스플레이 내의 잠재적 결함들을 결정하기 위해 검사될 수 있다.

본 발명을 좀 더 완전히 이해하기 위해, 첨부된 도면이 참조된다. 이러한 도면들은 본 발명의 범주를 제한하려는 것이 아니라는 것이 이해될 것이고, 본 발명에 대한 현재 개시된 실시예들 및 최고의 이해 모드는 첨부된 도면들의 사용을 통해 더 자세하게 설명될 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 검사 시스템(100)의 블록 다이아그램이다.

본 실시예에서, 컴퓨터 시스템(100)은 일반적으로 모니터(110), 컴퓨터(120), 키보드 및 사용자 입력 장치(130), 네트워크 인터페이스 등을 포함한다. 추가로, 본 실시예에서, 컴퓨터 시스템(100)은 하나 이상의 이미지 센서들(140), 및 워크 피스(155)를 포함하거나 결합시킬 수 있다. 다른 실시예들에서, 배치 플랫폼(150)이 제공될 수도 있다.

본 실시예에서, 사용자 입력 장치(130)은 일반적으로 컴퓨터 마우스, 트랙볼, 트랙 패드, 무선 원격 장치 등으로써 이용된다. 키보드 및 사용자 입력 장치(130)는 일반적으로 사용자로 하여금 모니터 상에 나타나는 물체, 아이콘, 텍스트, 엔트리 생성들을 선택하도록 허용한다.

네트워크 인터페이스의 실시예들은 이더넷 카드, 모뎀(전화, 위성, 케이블, ISDN), (비동기식) 디지털 가입자 라인(DSL) 장치등을 포함한다. 네트워크 인터페이스는 도시된 바와 같이 일반적으로 컴퓨터 네트워크에 결합된다. 다른 실시예들에서, 네트워크 인터페이스는 컴퓨터(120)의 마더보드 상에 물리적으로 통합될 수 있고, 소프트 DSL 등과 같은 소프트웨어 프로그램일 수 있다.

컴퓨터(120)는 일반적으로 하나 이상의 마이크로 프로세서(160), RAM(170)과 같은 메모리 저장 장치들, 디스크 드라이브(180), 이러한 컴포넌트들을 상호 연결시키는 시스템 버스(190)와 같은 유사한 컴퓨터 컴포넌트들을 포함한다.

일실시예에서, 컴퓨터(120)는 인텔 사의 펜티엄IV^TM 프로세스와 같은 다중 마이크로 프로세서들을 갖는 PC 호환 가능 컴퓨터이다. 일실시예에서, 컴퓨터(120)는 병렬 동작하는 네 개 내지 여덟 개의 프로세스들을 포함한다. 또한, 본 실시예에서는, 컴퓨터(120)는 유닉스 기반의 운영 시스템을 포함할 수 있다.

RAM(170) 및 디스크 드라이브(180)는 데이터, 오디오/비디오 파일, 컴퓨터 프로그램, 애플릿 인터프리터 또는 컴파일러, 가상 머신을 저장하기 위한 실질적인 매체의 예들이고, 본 명세서에서는 이미지 데이터 파일, 결함 이미지 데이터 파일, 적응형 스케일 알고리즘, 백그라운드 및 이미지 균등화 알고리즘, 플랫폼(150)에 대한 배치 알고리즘, 이미지 센서(140)등을 포함한다. 추가로, 실질적인 매체는 결함 식별 알고리즘, 에지 검출 알고리즘, 회전 결정 알고리즘 등을 포함할 수 있다. 다른 유형의 실질적인 매체는 플로피 디스크, 이동 가능한 하드 디스크, CD-ROM 과 바 코드와 같은 광학적 저장 매체, 플래시 메모리와 같은 반도체 메모리, ROMS, 배터리-저장 휘발성 메모리, 네트워크화된 저장 장치들을 포함한다.

본 실시예에서, 컴퓨터 시스템(100)은 또한 HTTP, TCP/IP, RTP/RTSP 프로토콜등과 같은 네트워크를 통해 통신을 가능하게 하는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 본 발명의 대체 실시예들에서, 다른 통신 소프트웨어 및 전달 프로토콜이 사용될 수 있는데, 예를 들어 IPX, UDP 등이 있다.

본 발명의 실시예들에서, 이미지 센서(140)는 영역-스캔 카메라들, CCD 카메라들, 영역-스캔 카메라들의 어래이등과 같은 하나 이상의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(140)는 적외선에서 자외선까지의 방사의 다양한 파장들을 검출할 수 있다. 다른 실시예들에서, 이미지 센서(140)는 전자 빔 백 분리기, X-선 방출등과 같은 다른 유형의 방사를 검출할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 플랫폼(150)은 워크 피스(155)로 하여금 이미지 센서(140)에 대해 배치되도록 허용한다. 예를 들어, 플랫폼(150)은 x, y, x 및 θ 이동 제어등을 포함할 수 있다. 그러한 제어를 이용하여, 플랫폼(150)은 이미지 센서(140)에 대해 고 레벨의 정확도와 반복성으로 워크 피스(155)를 배치시키는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 일실시예에서, 워크 피스(155)는 1/100 도 이하의 회전 오프셋으로 이미지 센서(140)에 대해 배치될 수 있다. 본 발명의 개시 내용의 관점에서, 다수의 현재 이용 가능하거나 이후에 개발된 플랫폼들이 본 발명의 실시예들에서 이용될 수 있다는 것이 인식된다. 예를 들어, 플랫폼(150)은 상대적으로 고정적이거나, 위에서 설명된 것보다 더 높거나 더 낮은 정확성을 갖는다. 일반적으로 관심있는 전체(일부)의 워크 피스(155)가 하나 이상의 센서들(140)에 의해 영상화되는 것이 바람직하다. 적응형 스케일 알고리즘은 각각의 센서와 워크 피스(155)(예를 들어, 디스플레이) 사이의 정렬 오류를 효과적으로 처리한다.

도 1은 본 발명을 이용할 수 있는 검사 시스템을 나타낸다. 추가의 하드웨어 및 소프트웨어가 도 1로부터 추가되거나 제거될 수 있고, 여전히 본 명세서에서 관찰되는 본 발명의 실시예임이 당업자라면 자명할 것이다. 다른 마이크로 프로세서들의 이용이 또한 관찰되는데, 예를 들어 Pentium^TM 또는 Itanium^TM 마이크로 프로세서들, Advanced Micro Devices 사의 Opteron^TM 또는 AthlonXP^TM 마이크로 프로세서, Motorola 사의 PowerPC^TM 또는 AthlonXP^TM이 있다. 또한, 다른 유형의 운영 시스템이 관찰될 수 있는데, 예를 들어 마이크로 소프트 사의 윈도우 XP, 윈도우 NT, 선 마이크로시스템즈사의 솔라리스, 리눅스, UNIX, 애플릿 컴퓨터 상의 MAC OS 등이 있다.

도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 실시예이다. 좀 더 상세하게는, 도 2a 내지 도 2c는 일반적 이미지 감지 구성도이다.

도 2a 내지 도 2c는 기판(210)의 서로 다른 부분들로부터 이미지들을 캡쳐링하기 위해 적응된 센서들(200)의 어래이를 도시한다.

본 실시예에서, 센서들(200)의 어래이로부터의 각각의 센서는 1600×1200×8 비트 CCD(2 메가픽셀)이다. 이러한 예에서, 전형적 센서 픽셀 크기는 7.4 마이크로이다. 본 발명의 다른 실시예에서, 고해상도 또는 저해상도의 센서들이 또한 이용될 수 있고, 픽셀의 수직 대한 수평 비율이 다를 수 있다. 예를 들어, 3, 4, 5, 6 등의 메가 픽셀들을 갖는 센서들이 이용될 수도 있고, 1:1, 4:3, 16:9, 1.85:1 의 수평 대 수직 픽셀 비율을 갖는 센서들이 또한 이용될 수 있다.

본 실시예에서, 각각의 센서(200)는 77mm의 촛점 길이 렌즈(예를 들어, 35mm 포맷)을 포함한다(다른 것 또한 이용될 수 있음). 이는 각각의 센서(200)에게 대략 8.0 도의 화면각 및 105mm 너비의 화면 필드를 제공한다. 또한, 도시된 바와 같이, 본 실시예에서, 센서들(200)은 기판(210)의 표면으로부터 대략 750mm 떨어져 배치된다.

본 발명의 일실시예에서, 기판(210)은 1024×768 에서 1920×1280의 해상도를 갖는 액정 디스플레이(LCD)이다. 향후에는, 더 높은 해상도의 디스플레이, 예를 들어 3840×768 또한 관찰된다. 추가로, 워크 피스들은 현재 5인치 내지 56인치의 대각선 크기 범위를 갖는다. 향후에는, 워크 피스들의 크기가 더 작아지거나 더 커질 것이다. 게다가, LCD와는 다른 유형들의 기판들이 본 발명의 실시예들과 함께 검사될 수 있는데, 예를 들어 플라즈마 디스플레이, EL 디스플레이, 유기 광 방출 다이오드 디스플레이(OLED), 반도체 상의 액정(LCOS), 실리콘 기질의 디스플레이(예를 들어, Sony 실리콘 액정 반사 디스플레이: SXRD)등을 들 수 있다.

도 2a에 도시된 바와 같이, 센서들(200)의 어래이는 기판(210)의 이미지들을 캡쳐하다록 구성된다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 이러한 예에서, 16개의 센서들(200)이 기판(210)의 16개의 서로 다른 부분들을 캡쳐하기 위해 이용된다. 다른 실시예들에서, 센서들의 개수는 변화가능하다. 도시된 바와 같이, 센서(20)들에 의해 캡쳐된 이미지들 사이의 일부 중첩은 센서들 사이의 정렬 오류를 고려하는 모든 디스플레이 픽셀들을 커버하고, 중첩 영역들 내에 위치된 작은 결함들(예를 들어, 4×4 디스플레이 픽셀 영역)의 검출을 가속화하는 것이 바람직하다. 일실시예에서, x/y 방향들에서 대략 4.5mm/3.375mm 또는 대략 16/12 디스플레이 픽셀들만큼의 이미지들 중첩은; 센서들(200)로부터의 상부 및 하부 이미지들은 대략 3.375mm만큰 기판(210)의 상부 에지 및 하부 에지에 대해 연장하고, 이러한 값은 변할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 기판(210)은 레드, 그린, 블루 컴포넌트 서브-픽셀들을 갖는 디스플레이 픽셀들을 포함한다. 그러한 기판들(210)을 좀 더 정확하게 검사하기 위해서, 도 2c에 도시된 바와 같이, 컬러 필터 어셈블리(220)(예를 들어, 회전 컬러 휠)은 센서들(200)의 앞에 제공될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 광학/감지 구성을 변화시키지 않으면서 패널 크기들의범위를 쉽게 조정할 수 있고, 감소된 광학/기하학적 왜곡을 갖는 기판(210)의 s고도의 직교 투영을 제공한다. 추가로, 그러한 실시예들은 센서 픽셀들과 디스플레이드 픽셀들 사이의 4.0 의 바람직한 최소 배율을 제공한다. 따라서, 시스템이 서브-픽셀 결함들(즉, 레드 또는 그린 또는 블루 디스플레이 서브-픽셀)과 서브-서브 픽셀 결함들(즉, 레드 또는 그린 또는 블루 디스플레이 서브-픽셀의 부분), 스턱-온/스턱-오프 서브-픽셀들 및 라인 결함들, 부분적으로 더 어둡거나 더 밝은 서브-픽셀 및 라인 결함들등의 좀더 정확한 좌표 계산을 가능하게 해준다.

다른 실시예들에서, 위의 실시예들의 변형들이 관찰될 수 있는데, 예를 들어 자동-포커스 센서들(200), 및 내부 R/G/B/N 필터들을 가지면서 x, y, z 방향들에 재배치(큰 범위의 디스플레이 크기들 및 해상도들을 수용하기 위함)되는 센서(200)를 들 수 있다.

본 발명의 실시예들의 하나의 바람직한 특징은 이미지 포커스의 최소 레벨을 제공하는 것이다. 이는 실시예들에서 R/G/B 서브-픽셀 결함 또는 심지어 서브-서브-픽셀 R/G/B 결함들과 같은 매우 작은 결함들을 검출하도록 해준다.

본 발명의 다른 실시예들에서, 다른 부류의 기판 결함들 또한 검출될 수 있다. 이는 상당이 축을 벗어난 컴포넌트를 가지고 있든 아니든, R/G/B 서브-픽셀-결함 크기들보다 상대적으로 더 큰 저-조영의 결함들을 포함한다. 이러한 부류의 결함들에 대해, 포커싱된 이미지들이 요구될 필요는 없다. 따라서, 그러한 실시예들에서, 디스플레이 픽셀과 센서 픽셀의 크기들 사이의 미스매칭으로 인해 형성된 임의의 무아르 패턴은 광학 평활화 또는 이미지 처리에 의해 감소될 수 있다. 그러한 실시예들에서, 센서들(200)과 같은 축 상의 센서 및 축을 벗어난 카메라들이 포커싱될 필요는 없다.

일실시예에서, 두개의 부류의 기판 결함들은 통합된 자동-포커스 장치들을 이용하여 포커싱되고 포커싱 해제될 수 있는, 포커싱된 축 상의 센서 어래이 및 포커싱되지 않은 축을 벗어난 센서들(200), 또는 축 상의 센서들을 포함시킴으로써 수행될 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 흐름 다이아그램을 도시한다. 초기에, 검사 시스템은 단계(300)에서 조정된다. 이러한 조정 프로세스는 아래에서 설명되는 이미지 처리 기능들을 초기화하기 전에 수행되는 것이 일반적이다. 일실시예에서, 오프-라인 조정은 카메라 이득 및 오프셋을 조정하는 것과 같은 각각의 센서 또는 카메라의 전자 조정을 포함한다. 각각의 센서의 포커스 레벨은 또한 원하는 포커스 측정(즉, 포커싱되거나 디포커싱되거나)에 따라 설정될 수 있다.

이러한 실시예에서, 각각의 센서는 휘도 비율에 대해 조정된다. 이러한 조정 프로세스는 화이드에 대한 상대적 레드, 화이드에 대한 그린, 화이트에 대한 블루의 일련의 테스트 패턴들에 대한 휘도 비율들(255 중 44 비디오 레벨, 255 중 127 비디오 레벨, 255 중 255의 비디오 레벨 등)을 설정하는 것을 포함한다. 휘도 비율은 각각의 평면-패널 및 각각의 센서에 대해 특성화되고 결정되는 것이 일반적이다. 본 실시예에서, 이러한 조정은 온-라인 테스트 동안에 레드/그린/블루 컬러에 대한 최적의 노출 시간들을 설정하기 위해 이용된다.

이러한 실시예에서, 워크 피스에 대한 각각의 개별 센서의 오프-라인 기계적 x,y 및 θ 조정들은 또한 수행된다.

그 후, 도 3에서, 일련의 온-라인 조정 단계들이 단계(310)에서 수행된다. 본 실시예에서, 초기에 최적 노출 시간은 다양한 그레이-스케일 테스트 패턴들(예를 들어, RGB는 255 중 44, 255 중 127, 255 중 255의 그레이 스케일을 균일하게 설정함)에 대해 추정된다. 실질적으로, 발명자들은, 서로 다른 평면-패널 디스플레이들 사이와 심지어 동일한 디스플레이 패널 사이(중심과 코너들 사이)의 상당한 양의 휘도 변화가 존재한다는 것을 언급해 왔다. 결과적으로, 노출 횟수들은 각각의 개별 센서, 각각의 패널, 및 각각의 테스트-패턴 결합에 대해 적응되는 것이 필요하다.

본 실시예에서, 단계(310)에서 일반적으로 수행되는 추가의 기능은 디스플레이 패널에 대한 각각 개별 센서의 위치 및 배향을 (정확하게)결정하는 것이다. 이를 수행하기 위해서, 다수의 "오프셋"과 "스케일링" 파라미터들이 추정된다. 이는, x-방향으로의 상대적 오프셋, y-방향으로의 상대적 오프셋, x-방향으로의 스케일 인자, y-방향으로의 스케일 인자, 디스플레이와 각각의 개별 센서 사이의 각도(Dθ)를 포함한다. 위치 및 배향은 각각의 개별 컬러(레드, 그린, 블루, 화이트)에 대해 변화하고, 그에 따라 조정 절차는 각각의 개별 컬러에 대한 각각의 개별 센서에 대해 수행된다. 이러한 파라미터들은 아래에서 설명된다.

본 실시예에서, 위에서 말한 파라미터들의 결정은 일반적으로 각각의 분리된 컬러에 대해 수행되는 것이 일반적이다: 다양한 광학 장치를 통해 광의 서로 다른 컬러들의 서로 다른 회절로 기인한 레드, 그린, 블루, 화이트. 더욱 상세하게는, 회절 계수는 광의 상이한 컬러에 대해 서로 다르고 각각의 CCD 센서에 대한 각각의 컬러 필터 사이의 평행 정도가 다르기 때문에, 조정 프로세스는 반드시 각각의 컬러 및 각각의 카메라에 대해 개별적으로 수행되어야만 한다. 예를 들어, 그린 테스트 패턴들에 대해 조정 패턴은 그린 서브-픽셀 경계표시들, 센서들 앞의 그린 필터로 구성된다. 유사한 프로세스가 블루 테스트 패턴, 레드 테스트 패턴, 및 그레이 스케일 테스트 패턴들에 대해 수행된다.

도 3에서, 도시된 다음 단계는 단계(320)에서 데이터를 캡쳐링, 처리, 및 분석하는 것이다. 본 실시예에서, 이미지 센서들의 어래이를 제공함으로써, 이는 시스템이 데이터를 병렬로 캡쳐, 처리, 및 분석할 수 있도록 하여 준다. 이러한 병렬 동작은 상당히 많은 수의 조정 및 테스트 패턴들(예를 들어, 각각의 주기에 대한 순수 이미지 데이터의 700MB 이상)을 캡쳐링 및 처리/분석하는 주기 시간을 감소시킨다. 추가로, 병렬 처리는 검사 처리량을 증가시킨다. 이미지들을 캡쳐링, 처리 및 분석하기 위한 좀 더 자세한 프로세스들은 아래에서 설명된다.

도 3에서, 다음 단계는 단계(330)에서 결과치들의 병합으로 도시된다. 위에서 설명된 본 발명의 실시예들에서, 센서들의 어래이는 전체 디스플레이 기판을 캡쳐링하기 위해 이용된다. 완전히 또는 부분적으로 하나 이상의 센서에 나타난 결함들을 검출하기 위해서, 결함 데이터가 병합된다. 이러한 프로세스는 XY 병합이라 칭해진다. 병합 기능을 수행함으로써, 결함은 두 개 이상의 센서들의 중첩 영역들 내부에 완전히 또는 부분적으로 존재하고(예를 들어, 갭 뮤라, 수직/수평 라인 뮤라등), 상기 두 개 이상의 센서들에 의해 검출되어 병합되고 오직 하나의 결함이 보고된다. 일실시예에서, 센서들로부터의 평균 값들은 결함 피처들(예를 들어, 상대적 조영)의 일부를 보고함으로써 이용된다. 다른 실시예들에서, 영역, 경계 박스 및 이항 중심의 좌표등과 같은 다른 결함 피처들은 병합된 결함 데이터에 기초하여 재계산되어 보고된다.

본 발명의 다른 실시예들에서, Z 병합 기능이 수행되는데, 이때 상이한 디스플레이 패턴들에 기초한 결함 데이터는 함께 병합된다. 예시로써, 서로 다른 디스플레이 패턴들을 디스플레이할 때의 결함(예를 들어, 화이트=127(W127) 및 레드=127(R127) 테스트 패턴들 내의 불순물)은 동일한 위치에서 검출될 수 있으나, 동일한 디스플레이 패턴들이나 상이한 디스플레이 패턴들(테스트 장면:Test Scenes) 내에서의 서로 다른 유형의 결함은 동일한 방향(즉, 서로 중첩됨)에서 검출될 수 있다(예를 들어, 동일한 위치에서의 불순물 결함 및 도트/서브 픽셀 결함). 또다른 실시예에서, x, y, z 병합은 다양한 결함들을 검출하는데 이용될 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예를 따른 흐름도를 도시하다. 좀더 상세하게는, 도 4는 디스플레이 기판 상에 디스플레이된 상이한 디스플레이 패턴들(테스트 장면)을 센서들의 어래이를 사용하여 캡쳐링하는 프로세스를 도시한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 위에서 단계(400)에서 결정되었던 휘도 비율은 400에서 제공된다. 위에서 논의된 바와 같이, 휘도 비율들은 레드 대 화이트, 그린 대 화이트, 및 블루 대 화이트 비율을 설정하는데, 이는 레드, 그린, 및 블루 디스플레이 패턴들에 대한 노출 시간을 조정하는데 이용된다. 다음에는, 도시된 바와 같이, 위에서는 단계(310)에서 논의된, 화이트 테스트 패턴들에 대한 최적 노출 시간의 추정이 단계(410)에서 결정된다.

추가로, 역시 단계(310)에서 논의된, 디스플레이 패널(맵핑 조정)에 대한 각각의 개별 센서의 위치 및 배향 결정은 단계(420)에서 수행된다.

본 실시예에서, 다음 단계에서는 디스플레이의 이미지들이 단계(430)에서 센서들의 어래이에 의해 캡쳐링된다. 이러한 실시예에서, 디스플레이는 예를 들어, r, g, b=255인 균일한 그레이-스케일 테스트 이미지들(테스트 장면들)로 구동되고, 장면들의 어래이는 이러한 테스트 장면의 하나 이상의 이미지들을 캡쳐링한다. 이러한 실시예에서, 단계(410)에서 결정된 노출 시간은 노출 시간을 설정하기 위해 이용된다.

다양한 실시예들에서, 서로 다른 세기들, 예를 들어 r, g, b=127 이고 r, g, b=44 등을 갖는 그레이-스케일 테스트 이미지들에 대해 위의 프로세스가 단계(440)에서 반복된다 .

본 실시예에서, 단계(310)에서 논의한 것과 같이 각각의 센서에서의 센서 픽셀들에 대한 디스플레이 패널의 레드 픽셀들의 위치 및 배향의 결정(맵핑 조정)은 단계(445)에서 수행된다. 본 발명의 실시예들에서, 단계(310)는 r, g, b 및 화이트에 대해서 한번 수행되는 것이 일반적이고, 조정 데이터는 이러한 단계에서 쉽게 검색된다.

본 실시예에서, 다음으로는, 디스플레이 상의 레드 테스트 패턴들의 이미지들이 단계(450)에서 센서들의 어래이에 의해 캡쳐링된다. 이러한 실시예에서, 디스플레이는 균일한 레드 테스트 패턴들(테스트 장면들), 예를 들어 r=255로 구동되고, 센서들의 어래이는 이러한 테스트 장면의 하나 이상의 이미지들을 캡쳐링한다. 이러한 실시예에서, 단계(410)에서 결정된 노출 시간 및 단계(300)에서 결정된 레드 대 화이트 비율은 노출 시간을 설정하기 위해 이용된다. 다양한 실시예들에서, 상이한 세기들을 갖는 레드 테스트 패턴들, 예를 들어 r=127, 그 후 r=0 등과 같은 테스트 패턴들에 대해 위의 프로세스가 반복된다.

다음으로, 단계들(445, 450)에서 설명된 프로세스는 그린 테스트 장면 및 블루 테스트 장면들에 대해 단계(460)에서 반복되는 것이 일반적이다.

본 발명의 일실시예에서, 희미한 도트 및 라인 결함들을 좀 더 캡쳐하기 위해서, 발명자들은 서로 다른 노출 시간들을 갖는 적어도 두개의 캡쳐들이 몇몇 테스트 장면들(예를 들어, r=127, r=0, b=127, b=0, g=127, g=0)에 대해 요구된다는 것을 결정했다. 본 실시예에서, 이러한 프로세스의 결과로써, 각각의 카메라에 의해 캡쳐링된 이미지들의 총 개수는 적어도 18개의 "순수(RAW)" 이미지들이다. 더 많거나 더 적은 개수의 이미지들은 공학 상 및 특정 처리 요구사항에 기초하여 본 발명의 다른 실시예들에 의해 캡쳐링될 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 흐름도이다. 좀 더 상세하게는, 도 5는 순수하고 하향 스케일 되고/되거나 정규화된 이미지들을 처리하고 분석하기 위한 프러세스를 도시한다.

도 5의 실시예에서 알 수 있는 것처럼, 캡쳐링된 이미지들(순수 이미지들)은저-해상도의 이미지("하향 스케일 이미지")를 형성하기 위해 단계(500)에서 적응형 스케일링 프로세스로 처리된다. 이러한 프로세스의 더 자세한 내용은 아래에서 설명될 것이다.

본 실시예에서, 이미지 내의 결함들의 검출 및 분석을 용이하게 하기 위해 이용된 설계 방법 최적화는 순수 이미지들 및 하향 스케일 이미지들을 처리함으로써 이루어진다. 좀 더 상세하게는, 결함 후보들의 전역 검출은 하향-스케일 이미지로부터 결정되고, 상기 후보들에 기초하여 정밀한 국부적 분석이 순수 이미지 도는 정규화된 이미지 상에 결함 유형에 따라 수행된다. 본 발명의 발명자들은, 정밀한 처리 방법에 대한 이러한 조잡함은 진짜-결함 검출을 상당히 개선시키고, 가짜-결함 주입을 감소시키며, 결함들의 정밀한-특성화를 개선시킨다.

도 5에 도시된 바와 같이, 다수의 검출 및 분석 모듈들(520 내지 580)은 라인 검출 및 분석, 불순물/먼지 검출 및 분석등과 같은 특정 유형의 결함들의 식별 및 분석에 대해 제공된다. 몇몇 유형들의 결함들에 대해, 분석 모듈들(540 내지 560)에서 분석되는 바와 같이 추가의 모듈(590)이 이미지 내의 에지 영역을 식별하기 위해 제공된다.

도 6a 내지 도 6d는 본 발명의 실시예를 도시한다. 더욱 상세하게는, 도 6a 내지 도 6d는 각각의 센서 공간과 디스플레이 패널 공간 사이의 다수의 맵핑 파라미터들들 도시한다. 위에서 단계(310)에서 언급한 바와 같이, 일반적 맵핑 파라미터들은 x, y 오프셋들, x 및y 스케일 인자들, 및 회전(Dθ)을 포함한다.

도 6a의 예시에서, 디스플레이 좌표 프레임 x, y(600) 및 센서 좌표 프레임(X, Y)(610)이 도시된다. 이러한 예에서, 좌표 프레임(600)의 픽셀 좌표(m, n)에 중심이 있는 디스플레이 픽셀은 좌표 프레임(610) 내의 센서 픽셀 좌표(p,q)(620)으로 맵핑된다. 본 실시예에서, m 및 n은 일반적으로 정수인 반면, p 및 q는 부동 소수점 수인 것이 일반적이다. 일실시예에서, 정확도는 제 1 소수 자리가 된다.

본 실시예에서, 좌표 프레임들(600 및 610) 사이의 x 오프셋(630) 및 y 오프셋 DY(640)이 적절한 조정을 통해 결정될 수 있다. 추가로, 프레임들 사이의 상대적 회전(Dθ)은 측정에 의해 또한 결정될 수 있다. 일실시예에서, 정확도는 제 1 소스 자리가 된다.

또한, 본 실시예들에서, 단위 간격당 디스플레이 픽셀들의 해상도는 단위 간격당 센서 픽셀들보다 큰 것이 일반적이다. 따라서, 다중 센서 픽셀들은 단일 디스플레이 픽셀로부터 이미지들을 획득하도록 적응된다. 일실시예에서, 적어도 x 방향으로 1개의 디스플레이 픽셀 당 4에서 4.5 센서 픽셀들로 배율된다. 다른 실시예들에서, 배율은 더 클 수도 작을 수도 있다.

다른 실시예들에서, 수평 픽셀들의 개수에 따라 y-방향으로의 배율은 동일할 수도 있고 다를 수도 있다. 정사각형 픽셀들을 포함하는 일실시예에서, 배율은 수평 및 수직 방향들에서 동일하다. 각각의 컬러에 대한 적절한 조정(각각의 센서와 디스플레이 사이의 정렬 오류의 정확한 추정 포함)을 통해서, x 및 y 방향들에서의 정확한 배율이 각각의 센서에 대해 계산될 수 있다. 이러한 실시예에서, 스케일링에 대한 정확성은 제 3의 소수 자리가 된다. 본 명세서에서 배율 배율들은 피치_X 및 피치_Y로써 참조된다.

도 6b는 디스플레이 픽셀들(635)의 그리드를 센서 픽셀들(645)의 그리드에 맵핑시키는 예를 도시하는데, 이때 센서와 디스플레이 사이의 정렬 오류 각도는 제로이다. 그러한 실시예는 아주 드물다.

본 발명의 실시예들에서, 배율들에 따라, 센서 픽셀들의 R×S 크기의 커널(655)이 왼쪽 상부의 디스플레이 픽셀(660)과 조합되어 도시된다. 이러한 예에서, 배율은 디스플레이 픽셀과 센서 픽셀 사이에서 대략 4 내지 4.5가 된다. 본 실시예에서, 도시된 바와 같이 R=S=6이고, 전체 디스플레이 픽셀(660) 및 디스플레이 픽셀(660)의 이미지는 센서 픽셀들의 6×6 어래이 내에 완전히 맵핑된다. 본 발명의 다른 실시예들에서, 커널(655)은 그리드(635)와 그리드(645) 사이에서 더 큰 Dθ(예를 들어, > 25 도)(650)에 대해 7×7로 커진다. 다양한 실시예들에서, 커널(655)의 크기는, 완전한 디스플레이 픽셀이 센서 픽셀들의 커널(655)에 의해 캡쳐링되도록 선택된다.

도 6c는 디스플레이 픽셀들(665)의 그리드들을 센서 픽셀들(670)의 그리드에 맵핑시키는 것을 좀 더 전형적으로 도시한다.

도 6d는 디스플레이 픽셀(675)의 그리드를 센서 픽셀들(680)의 그리드로의 또다른 맵핑을 도시한다. 본 발명의 일실시예에서, 작은 Dθ 회전에 대해, 가중 값들의 이전 계산을 위해, 디스플레이 픽셀(675)은 그 중심 포인트(m, n)를 중심으로 회전되고 영역(690)에 정렬된다고 가정된다. 다른 실시예에서, 큰 Dθ 회전에 대해, Dθ의 값은 가중 값들의 이전 계산들에 포함된다. 도 8a의 예시에서, 작은 Dθ이 가정되고, 그에 따라, 그러한 개수로 캡쳐링된 디스플레이 픽셀은 x 및 y 방향으로 완벽하게 정렬된 것으로 보여진다.

도 7a 및 도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 흐름도이다. 좀 더 상세하게는, 도 7a 및 도 7b는 적응형 스케일링 이미지들을 위한 프로세스를 도시한다. 초기에, 맵핑 파라미터들은 디스플레이 그리드와 센서 그리드 사이에서 결정된다(단계 700). 논의된 바와 같이, 이러한 파라미터들은 x 및 y 오프셋과 x 및 y 피치, Dθ을 포함한다. 다른 실시예들에서, 아래에서 설명되는 바와 같이 Dθ는 더 크다. 위에서 논의된 바와 같이, 맵핑은 다중의 레드, 그린, 블루 및 화이트 테스트 장면에 응답하여, 디스플레이 기판에 대한 각각의 센서에 대해 수행되는 것이 일반적이다. 일실시예에서, DX,DY, 피치_X, 피치_Y, 및 Dθ는 디스플레이 기판에 대해서 각각의 카메라에 대해 다르다. 또한, 각각의 센서에 대해, DX,DY, 피치_X, 피치_Y, 및 Dθ 파라미터들은 상이한 컬러의 테스트 장면들 각각에 대해 다를 수 있다.

다음으로, 좌표들(m,n)에서의 관심 디스플레이 픽셀은 위의 맵핑 파라미터들에 기초하여 센서 그리드 공간 내의 좌표들(p,q)로 맵핑된다(단계 710). 우선, 제 1 디스플레이 픽셀의 디스플레이 좌표들은 일반적으로 =(0,0)이거나 상부의 가장 좌측 디스플레이 픽셀이다. 그러나, 다른 실시예들에서, 임의의 다른 디스플레이 픽셀이 초기에 선택될 수도 있다.

위에서 나타난 바와 같이, 디스플레이 픽셀을 경계 짓는 R×S 센서 픽셀들의 커널이 단계(720)에서 식별된다. 본 실시예에서, 필요하다면 커널 내의 각각의 센서 픽셀은 디스플레이 픽셀로부터 방출된 광을 캡쳐할 수 있다. 본 실시예를 위해, 커널의 각각의 센서 픽셀에 의해 수신된 방사(예를 들어, 광, 휘도)의 양은 L_ij로 표시되는데, 여기서 i는 1에서 R이고 j는 1에서 S까지이며, i는 1에서 수평 센서 픽셀들 R의 개수까지 변화하고, j는 1에서 커널 내의 세서 픽셀들에서 수직 센서 픽셀들 S의 총 개수까지 변화한다. 예를 들어, R=4 이고 S=5이면, 커널 내에 20 개의 센서 픽셀들이 존재하므로, 20개의 휘도 값들이 존재한다: 커널 내의 각각의 센서 픽셀에 의해 수신된 광의 양을 나타내는 하나의 휘도 값. 예를 들어 L₁₁, L₁₂, L₁₃, ...,L_iR, L₂₁, L₂₂, ..L_2R, ...L_S1, L_S2, ...L_SR. 이러한 도시는 아래에서 제공된다.

추가로, 커널 내의 각각의 센서 픽셀은 동일한 디스플레이 픽셀의 적어도 부분에 맵핑되기 때문에, 수학적으로 가중 기여가 단계(730)에서 결정된다. 일실시예에서, 가중 인자는 0 내지 1에서 설정되고, 이때 0은 센서 픽셀이 디스플레이 픽셀의 임의의 부분을 캡쳐하지 않았다는 것을 의미하고 1은 디스플레이 픽셀이 센서 픽셀을 완전히 커버한다는 것을 의미한다. 본 실시예를 위해, 커널 내 센서 픽셀을 커버하는 디스플레이 픽셀의 양은 W_ij 이고 i는 1에서 R이고 j는 1에서 S이다. 이러한 예에서, R이 7이고 S가 7이면, 커널 내에 49 개의 센서 픽셀들이 존재하므로 49개의 개별 가중 인자들이 존재한다.

본 발명의 실시예들에서, 도 6c 및 도 6d에 나타난 바와 같이, Dθ가 작으면, 센서 픽셀은 W_ij를 계산하기 위해 디스플레이 그리드의 x 및 y 축에 정렬되는 것을 가정된다. 그러나, 몇몇 실시예들에서는, Dθ는 센서 픽셀을 커버하는 디스플레이 픽셀의 양을 좀 더 정확하게 결정하는데 이용된다. 즉, 몇몇 실시예들에서는 W_ij는 Dθ의 함수이다. 이러한 도시는 아래에서 제공된다.

본 발명의 실시예들에서, 디스플레이 픽셀로부터의 총 휘도 기여는 단계(740)에서 계산된다. 일실시예에서, 디스플레이 픽셀의 총 휘도 값(Imn)은 다시 다음의 식에 의해 계산되고, 여기서 i는 1에서 수평 센서 픽셀들 R의 개수까지 변화하는 변수이고, j는 1에서 커널 내 센서 픽셀들의 어래이의 수직 센서 픽셀들 S의 총 개수까지 변화하는 변수이다.

Imn=∑(W_ij*L_ij), 여기서 i=1에서 R, j=1에서 S.

본 실시예에서, 프로세스는 이미지 내 각각의 디스플레이 픽셀(m,n)에 대해 단계(750)에서 반복된다(예를 들어, m=0 부터 수평 디스플레이 해상도 M 까지, n=0부터 수직 디스플레이 해상도 N까지). 본 실시예에서, 그 후 다름 디스플레이 픽셀에 대응하는 센서 좌표들이 단계(755)에서 계산된다. 일예시에서, 다음의 디스플레이 픽셀에 대한 우측으로의 센서 픽셀 좌표들은 다음의 관계식에 따라 센서 좌표 공간에서 결정된다(여기서, X(0)=p, Y(0)=q):

X(1) = X(0) + 피치_X * Cos(Dθ);

Y(1) = Y(0) + 피치_Y * Sin(Dθ)

즉, x 방향으로 하나의 피치와 동일하게 R×S 커널을 이동시키지만, x 및 y에서의 정렬 오류 각도(Dθ)에 대해 고려한다.

또한, 다음번 행에서의 디스플레이 픽셀 좌표에 대한 센서 픽셀 좌표들은 다름의 관계식에 따라 다시 결정된다(여기서, X(0)=p, Y(0)=q).

X(1) = X(0) - 피치_X * Sin(Dθ);

Y(1) = Y(0) + 피치_Y * Cos(Dθ)

즉, y 방향에서의 하나의 피치와 동일하게 R×S 커널을 이동시키지만, x 및 y에서의 정렬 오류 각도(Dθ)에 대해 고려한다.

위의 예들에서, Dθ는 센서 그리드의 x-축에서 디스플레이 그리드의 x-축으로 시계 방향으로 측정된다.

프로세스가 완료된 이후에, 이미지가 형성되는데, 각각의 픽셀 위치(m,n)는 위에서 결정된 값(Imn)을 포함한다(단계(760)). 이러한 이미지는 "하향 스케일" 이미지로써 언급된다.

위에서 설명한 프로세스를 이용하여, 각각의 센서에 의해 획득된 이미지는 센서 이미지 크기에서 디스플레이 크기의 부분으로 하향 스케일링 되었다. 하향 스케일 이미지에서의 각각의 픽셀은 디스플레이 픽셀을 나타내고, 센서 이미지보다 더 높은 동적 범위를 갖는다. 예를 들어, 센서 이미지는 1600×1200의 픽셀 해상도를 갖는 8-비트 이미지이고, 하향 스케일링된 이미지는 대략 4.0 배율에 대한 400×300×12 비트이거나, 대략 4.5 배율에 대한 355×266×12 비트이다.

몇몇 실시예들에서, 시스템은 그 후 분석 모듈들(520 내지 580) 중 하나를 이용하여 하향 스케일 이미지와 원리 센서 이미지(RAW 이미지)를 검출하여 분석한다. 더욱 상세하게는, 몇몇 실시예들에서, 모듈들은 잠재 결함들 또는 결함 후보들을 식별하기 위해 하향-스케일 이미지를 이용한다(단계 770). 다음으로, 만일 결함 후보들이 식별되면, 원래의 센서 이미지(순수 이미지)는, 임의의 결함 후보들이 실제 결함인지를 결정하고 및/또는 그 결함들의 특성을 결정하기 위해 처리된다(단계 780). 다른 실시예들에서, 모듈들은 정규화된 이미지 상의 전역 임계치에 기초한 성긴 검출 방식을 이용하고, 국부적 정규화된 이미지 상의 국부적 임계치에 기초한 정밀 분석 방식을 이용한다.

다양한 실시예들에서, 검출 데이터의 x,y 병합은 위에서 설명된 바와 같이 하나 이상의 센서 이미지에 나타나는 결함들을 결정 및/또는 특성화하기 위해 수행된다.

본 실시예에서, 만일 결함들이 임의의 분석 모듈에 의해 식별되면, 식별된 결함들의 특성에 기초하여 디스플레이는 결함을 가진 어셈블리 라인 상에서 거부 될 수 있다(단계 790).

도 8a 및 도 8b는 본 발명의 실시예들에 따른 예이다. 좀 더 상세하게는, 도 8a 및 도 8b는 하향 스케일 이미지에 대한 조도 값을 결정하는 프로세스를 도시한다. 이러한 실시예에서, Dθ는 ~10도 이다.

도 8a에는 센서 픽셀들(800) 및 디스플레이 픽셀(810)의 그리드가 도시된다. 이러한 예에서, 디스플레이 픽셀(810)은 레드, 그린, 및 블루 서브 픽셀들을 표함하고, 이러한 예에서 그린 서브-픽셀은 최대 밝기에서 조명되고, 레드 및 블루 서브-픽셀들은 꺼진다(0과 동일). 추가로, 센서 픽셀들(820)의 커널은 경계 디스플레이 픽셀(810)로 도시된다.

도 8b에서, 커널(820) 내의 각각의 센서 픽셀과 조합된 가중 값들(W_ij)이 결정된다. 위에서 설명한 바와 같이, 이러한 값들은 센서 픽셀들(800)과 디스플레이 패널의 상대적 배향에 기초하여 수학적으로 계산될 수 있다. 다음으로는, 도시된 바와 같이, 휘도 값들이 어래이(830)에 도시되는 바와 같은 커널(820) 내 각각의 센서 픽셀에 의해 감지된다.

위에서 개시된 합산 관계식에 이용하여, Imn이 결정된다(840). 도시된 바와 같이, 그 후 이러한 값은, 그린 서브-픽셀이 완전히 온 상태일 때 디스플레이 픽셀(810)으로부터 수신된 조도량을 나타내는데 이용된다. 특정 값은 공학적 선호도에 따라 상향 스케일링 또는 하향 스케일링될 수도 있다.

도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예들에 따른 예시들을 도시한다. 더욱 상세하게는, 도 9a 및 도 9b는 적응형 스케일링 알고리즘(Adaptive Scaling Algorithm)을 15 일치 LCD 패널의 이미지에 적용하는 것을 도시한다. 이러한 실시예에서, 이러한 테스트에 대해 이용되는 광학 시스템에서의 배율은 ~4.5 였는데, 즉, 피치_X=피치_Y=4.5 였다.

이미지(900)에서, 무아르 패턴 인공물 잡음(910)이 선명하게 볼 수 있다. 무아르 패턴 잡음(920)은 이미지(900)에 대해 X 및 Y 방향들에서의 세기 투영을 도시하는 그레프에서 또한 선명하게 볼 수 있다. 적응형 스케일링 프로세스 이후에, 위에서 설명한 바와 같이, 무아르 패턴 인공물 잡음이 이미지(930)에서 상당히 감소되었다는 것을 알 수 있다. 무아르 패턴 잡음 압착은 이미지(930)에 대한 X 및 Y 방향들에서의 세기 투영을 도시하는 그래프들(940)에서도 역시 볼 수 있다.

본 실시예에서, 도 9b에 도시된 바와 같이, 스케일링 된 이미지의 에지 픽셀들은 일반적으로 더 어둡다. 이에 대한 한가지 원인은, 센서 픽셀 상의 디스플레이 픽셀의 포인트 확산 기능이 10개의 센서 픽셀들 보다 일반적으로 더 많이 확장하는(즉, 이용되는 광학 시스템의 배율보다 큼, 4 내지 4.5) 지지대 베이스를 갖는다는 데에 있다. 따라서, 위에서 설명된 스케일링 알고리즘이 디스플레이의 에지 픽셀들에 적용될 때, 총 통합 에너지는 패널의 에지에 위치되지 DSKG은 디스플레이 픽셀들에 대한 것보다 더 작다. 검출 및 분석 프로세스 동안에, 에지 픽셀들은 서로 다른 파라미터들을 이용하여 처리된다.

도 9b에 도시된 바와 같이, 에지 픽셀은 상부 측 및 하부 측 상에서보다 디스플레이 패널의 좌측 및 우측 상에서 좀 더 투명한 것이 일반적이다. 이는 서브-픽셀(레드, 그린 또는 블루)의 샘플링 주파수가 다르기 때문이다. 예를 들어, 4 대 1의 배율에 대해, Y 축을 따른 서브-픽셀의 샘플링 주파수는 4 대 1인 반면, X 축을 따른 샘플링 주파수는 1.33 대 1이다.

본 발명의 다른 실시예들에서, 다수의 변화 및 변형이 쉽게 달성된다. 위의 개시 내용들의 관점에서, 하드웨어와 소프트웨어의 임의의 개수의 결합이 검사 프로세스를 개선하기 위해 이용될 수 있음을 당업자는 인식할 것이다. 예를 들어, 더 많은 개수 또는 더 적은 개수의 이미지 센서들이 이용될 수 있고, 상기 이미지 센서들은 CCD 카메라들, CMOS 기반의 카메라들등과 같은 광학적 검출기들일 수 있으며, 상기 이미지 센서들은 예를 들어, 주사 전자 현미경 등에서 이용되는 것과 같은 백-분리기 방사를 검출할 수 있다.

본 발명의 실시예들에서, 위에서 설명된 적응형 스케일링 프로세스가 변형될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 디스플레이 픽셀과 센서 픽셀 사이의 배율은 증가될 수 있는데, 이는 예를 들어 x 방향으로 5 대 1 또는 6 대 1의 배율을 획득하기 위함이다. 몇몇 실시예들에서, 가중 인자들은 또한 커널 내의 센서 픽셀의 위치에 의존할 수 있다. 예를 들어, 레드 서브-픽셀 결함들을 검사할 때, 커널의 좌측 상의 그러한 센서 픽셀들은 커널의 우측 상의 센서 픽셀들보다 더욱 가중될 수 있다. 추가로, 휘도의 적분값은 또한 선형 또는 비선형 관계를 가질 수 있다. 또다른 실시예들에서, 디스플레이 그리드와 센서 그리드 사이의 각도 보상은 상이한 방식들로 수행될 수도 있는데, 예를 들어 디스플레이 픽셀의 총 휘도를 결정할 때 각각의 개별 디스플레이 픽셀이 센서 픽셀들의 제곱이라는 것을 가정하지 않을 수도 있다.

본 개시 내용을 읽은 이후 당업자라면 다른 실시예들이 가능함이 인식될 것이다. 다른 실시예들에서, 위에서 개시된 발명의 결합 또는 서브-결합들은 좀더 유용하게 이루어질 수 있다. 블록 다이아그램 및 흐름도는 이해를 위해 그룹을 지었다. 그러나, 블록들의 결합, 새로운 블록의 추가, 블록들의 재 배열등이 본 발명의 대체 실시예들에서 관찰되는 것이 이해되어야 한다.

그에 따라, 명세서 및 도면들은 제한하려는 관점에서보다는 도시를 위한 것으로 간주되어야 한다. 그러나, 청구항들에서 설명되는 바와 같은 본 발명의 개념과 사상을 벗어나지 않으면서 본 발명의 다양한 변형 및 변화가 이루어질 수 있음은 자명할 것이다.

Claims

이미지 센서 내의 R×S 센서들의 어래이를 이용하여 좌표들(m,n)에서 디스플레이 상의 픽셀의 제 1 및 제 2 이미지를 캡쳐링하는 단계;

상기 제 1 및 제 2 이미지 각각에 응답하여, 서브-픽셀들의 제 1 및 제 2 그룹 각각에 대해 상기 디스플레이 상의 상기 좌표들(m,n)에 맵핑하는, 이미지 센서 상의 좌표들의 제 1 및 제 2 세트를 결정하는 단계;

상기 서브-픽셀들의 제 1 그룹 및 제 2 그룹 각각에 대해 디스플레이 상의 픽셀과 R×S 센서들의 어래이 사이의 제 1 및 제 2 정렬 오류 각도를 결정하는 단계;

상기 서브-픽셀들의 제 1 그룹 및 제 2 그룹에 대해 이미지 센서 내의 센서들에 대한 상기 디스플레이 내 픽셀들의 제 1 및 제 2 x 배율을 결정하는 단계;

상기 제 1 및 제 2 정렬 오류 각도 및 상기 제 1 및 제 2의 x 배율 각각에 응답하여, 상기 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 조합되는 제 1 및 제2의 다수의 가중 인자들(W_ij)(여기서 i는 1부터 R, j는 1부터 S)을 결정하는 단계;

상기 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 조합되는 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들(L_ij)(여기서 i는 1부터 R, j는 1부터 S)을 결정하는 단계;

상기 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들, 및 상기 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들 각각에 응답하여, 관계식 (Imn=∑(W_ij*L_ij))(여기서 i=1부터 R, j=1부터 S)에 따라 제 1 및 제 2 휘도 값(Imn)을 결정하는 단계;

다수의 픽셀들을 포함하는 제 1 및 제 2의 감소된 스케일 이미지를 형성하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2의 감소된 스케일 이미지 내의 좌표(m,n)에서의 픽셀에 대한 휘도값은 상기 제 1 및 제 2 휘도 값(Imn) 각각에 응답하여 결정됨 -; 및

디스플레이 상의 픽셀의 잠재 결함들을 식별하기 위해 상기 제 1 및 제 2의 감소된 스케일 이미지를 검사하는 단계

를 포함하는, 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 R=S 이고, 상기 R 및 S는 그룹(5, 6, 7)으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들(W_ij)(여기서 i는 1부터 R, j는 1부터 S)은 상기 이미지 센서 상의 상기 제 1 및 제 2 좌표 세트들에 응답하여 결정되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 서브-픽셀들의 제 1 및 제 2의 그룹에 대해 이미지 센서 내의 센서들에 대한 디스플레이 내 픽셀들의 제 1 및 제 2의 y 방향 배율을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 4 항에 있어서,

상기 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들(W_ij)(여기서 i는 1부터 R, j는 1부터 S)은 상기 제 1 및 제 2의 y 방향 배율 각각에 응답하여 결정되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 제 1 및 제 2 휘도 값(Imn) 각각은 다수의 휘도 값들(L_ij)로부터의 상기 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들보다 더 큰 비트-깊이 해상도를 가지는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 서브-픽셀들의 제 1 그룹 및 제 2 그룹은 그룹(: 레드 서브-픽셀들, 그린 서브-픽셀들, 및 블루 서브-픽셀들)으로부터 재배치 없이 선택되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
평면-패널 디스플레이의 일부분의 제 1 및 제 2의 이미지를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서 - R×S 센서들의 적어도 하나의 어래이는 상기 평면-패널 디스플레이에서 적어도 하나의 디스플레이 픽셀의 제 1 및 제 2의 이미지를 캡쳐하도록 구성됨 -; 및

상기 평면-패널 디스플레이의 일부분의 적어도 제 1 및 제 2의 이미지에 응답하여 상기 평면-패널 디스플레이에서의 결함을 결정하도록 구성되고 적어도 하나의 센서에 결합된 처리 장치를 포함하는 검사 시스템으로서,

상기 처리 장치는, 일반적으로 적어도 하나의 센서로 하여금 R×S 센서들의 어래이를 이용하여 디스플레이 픽셀의 제 1 및 제 2의 이미지를 캡쳐하도록 지시하도록 구성된 프로세서를 포함하는데, 상기 프로세서는 또한 상기 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 대해 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 조합된 제 1 및 제 2의 다수의 가중 인자들(W_ij)(여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)을 결정하도록 구성되고, 상기 하나의 디스플레이 픽셀의 제 1 이미지 및 제 2 이미지에 응답하여 R×S 센서들의 어래이로부터의 센서들과 각각 조합된 제 1 및 제 2의 다수의 휘도 값들(L_ij)(여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)을 결정하도록 구성되며, 상기 Wij 및 L_ij(여기서 i=1에서 R, j=1에서 S)에 응답하여 제 1 및 제 2의 휘도 값(Imn)을 결정하도록 구성되고, 다수의 픽셀들을 포함하는 제 1 및 제 2의 하향-스케일 이미지를 결정하도록 구성되며(상기 제 1 및 제 2의 하향-스케일 이미지에서의 하나의 디스플레이 픽셀과 조합된 휘도 값은 상기 제 1 및 제 2의 휘도 값(Imn) 각각에 응답하여 결정됨), 디스플레이 상의 잠재적 픽셀 결함들을 식별하기 위해 상기 제 1 및 제 2의 하향-스케일 이미지를 검사하도록 구성되는, 검사 시스템.
제 8 항에 있어서,

상기 R=S이고, 상기 R 및 S는 그룹(5, 6, 7)으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
제 8 항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 대해 하나의 디스플레이 픽셀 사이의 제 1 및 제 2의 수직 오프셋을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
제 8 항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지에 대해 하나의 디스플레이 픽셀 사이의 제 1 및 제 2의 오프셋 각도를 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
제 10 항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 하나의 디스플레이 픽셀과 상기 R×S 센서들의 어래이에 대해 제 1 및 제 2의 수평 피치를 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
제 11 항에 있어서,

상기 프로세서는 상기 제 1 및 제 2 오프셋 각도에 응답하여 상기 센서에 대해 제 2 디스플레이 픽셀 사이의 제 1 및 제 2 수직 오프셋을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
제 8 항에 있어서,

상기 디스플레이는 레드, 그린 및 블루 서브-픽셀들을 포함하는 픽셀들을 갖는 액정 디스플레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 시스템.
디스플레이의 적어도 일부분의 제 1 이미지를 캡쳐링하는 단계 - 상기 디스플레이 픽셀의 제 1 서브-픽셀의 이미지는 이미지 센서 내의 센서 픽셀들의 어래이에 의해 캡쳐됨 -;

디스플레이의 상기 적어도 일부분의 제 2 이미지를 캡쳐링하는 단계 - 상기 디스플레이 픽셀의 제 2 서브-픽셀의 이미지는 이미지 센서 내의 센서 픽셀들의 어래이에 의해 캡쳐됨 -;

상기 제 1 이미지에 응답하여 상기 이미지 센서에 대한 디스플레이의 제 1 위치 및 제 1 배향을 결정하는 단계;

상기 제 2 이미지에 응답하여 이미지 센서에 대한 상기 디스플레이의 제 2 위치 및 제 2 배향을 결정하는 단계;

상기 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해 상기 제 1 위치 및 제 1 배향에 응답하여 상기 디스플레이 픽셀의 상부 상에서의 센서 픽셀 중첩의 제 1 퍼센트를 결정하는 단계;

상기 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해, 상기 제 2 위치 및 상기 제 2 배향에 응답하여 상기 디스플레이 픽셀의 상부 상에서의 센서 픽셀 중첩의 제 2 퍼센트를 결정하는 단계;

상기 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해, 상기 디스플레이 픽셀의 제 1 이미지에 응답하여 제 1 세기 값을 결정하는 단계;

상기 센서 픽셀들의 어래이에서 각각의 센서 픽셀에 대해 상기 스플레이 픽셀의 제 2 이미지에 응답하여 제 2 세기 값을 결정하는 단계;

각각의 센서 픽셀에 대한 중첩의 상기 제 l 퍼센트에 응답하고 각각의 센서 픽셀에 대한 상기 제 1 세기 값에 응답하여 상기 디스플레이 픽셀과 조합된 제 1 가중 세기 값을 결정하는 단계;

각각의 센서 픽셀에 대한 중첩의 상기 제 2 퍼센트에 응답하고 각각의 센서 픽셀에 대한 상기 제 2 세기 값에 응답하여 상기 디스플레이 픽셀과 조합된 제 2 가중 세기 값을 결정하는 단계;

상기 제 1 가중 세기 값에 응답하여 제 1 스케일 이미지를 형성하는 단계;

상기 제 2 가중 세기 값에 응답하여 제 2 스케일 이미지를 형성하는 단계; 및

상기 디스플레이 내의 잠재적 결함들을 결정하기 위해 상기 제 1 및 제 2 스케일 이미지들은 검사하는 단계

를 포함하는, 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 15 항에 있어서,

상기 잠재적 결함들에 응답하여 상기 디스플레이 내의 결함들을 결정하기 위해 상기 디스플레이의 일부분의 제 1 이미지를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 15 항에 있어서,

상기 제 1 위치는 x 및 y 방향 오프셋을 포함하고, 상기 제 1 배향은 회전 각도를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 15 항에 있어서,

상기 제 1 및 제 2 스케일 이미지들을 검사하는 상기 단계는,

제 1 및 제 2의 정규화된 이미지를 형성하기 위해 제 1 및 제 2의 스케일 이미지들을 정규화하는 단계; 및

상기 제 1 및 제 2의 정규화된 이미지에 대해 결함을 검사하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 15 항에 있어서,

상기 제 1 서브-픽셀 및 상기 제 2 서브-픽셀은 그룹(레드 서브-픽셀, 그린 서브-픽셀, 블루-서브 픽셀)로부터 재배치 없이 선택되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.
제 15 항에 있어서,

상기 제 1 서브-픽셀은 레드 서브-픽셀이고, 상기 디스플레이의 적어도 일부분의 제 1 이미지를 캡쳐링하는 상기 단계는 레드-컬러 필터를 통해 상기 디스플레이의 상기 적어도 일부분의 상기 제 1 이미지를 캡쳐링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 위한 방법.