KR20190031295A - 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법 및 탐지 장치 - Google Patents

디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법 및 탐지 장치 Download PDF

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Abstract

디스플레이 패널 자동 광학 탐지 중의 배경 억제 방법 및 탐지 장치에 관한 것으로서, 상기 배경 억제 방법은: 디스플레이 패널의 순색 이미지를 수집하는 단계 S1; 순색 이미지에 대하여 멀티레벨 웨이브릿(wavelet) 분해(decomposition)를 수행한 후 일련의 고주파수 부대역과 저주파수 부대역을 획득하는 단계 S2; 각 레벨 복수의 방향의 고주파수 부대역에 대하여 계수 평활 처리를 수행하고, 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행하는 단계 S3; 처리된 고주파수 부대역과 처리된 저주파수 부대역에 대하여 웨이브릿 재구성하여 배경이 억제된 결함 이미지를 획득하는 단계 S4;를 포함한다. 이미지에 대하여 멀티스케일 다해상도 분해를 수행함으로써, 분해된 고주파수 및 저주파수 부대역에 각각 텍스처 억제 및 이미지 증강을 수행하고, 배경 텍스처를 억제하는 동시에 원래 존재하는 결함의 대비도를 유지할 수 있어 텍스처 억제 효과가 우수하다.

Description

디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법 및 탐지 장치
본 개시는 자동광학 결함 탐지 분야에 해당하는 것으로서, 보다 구체적으로는 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법 및 탐지 장치에 관한 것이다.
TFT-LCD(박막 트랜지스터 액정 디스플레이) 등 신형 디스플레이 패널은 낮은 에너지 소모율, 높은 선명도, 적은 복사량 등의 특징으로 현재 주류를 이루는 디스플레이 장치이며, 이차원 및 삼차원 정보 전송 과정에서 대체 불가능한 역할을 하고 있다.
TFT-LCD 등 신형 디스플레이 패널의 생산 과정은 매우 복잡하여, 실제 제조 과정에서 불가피하게 각종 결함이 발생하게 되며, 그 중 Mura 결함의 탐지가 가장 어렵다. 종래의 육안을 이용한 탐지 방법에는 여러 가지 단점이 있으며, 비용이 많이 들고, 안정적이지 않으며 효율이 낮다는 등의 문제가 있다. 최근 몇 년 간, 머신 비전 (machine vision) 결함 탐지 방법이 높은 자동화 정도와 우수한 강건성 등으로 광범위하게 주목 받고 있다.
Mura 결함은 대비도가 낮고 경계가 비교적 모호하며 디스플레이 패널 자체의 물리적 구조의 영향을 받아, CCD 카메라 등 고해상도 장비로 수집된 결함 이미지는 규칙적으로 배열된, 상호 수직의 텍스처 배경 정보를 생산할 수 있으며, 이로써 머신 비전의 탐지 난이도를 보다 증가시켰다. Mura 결함의 본래 특징에 영향을 끼치지 않으면서 텍스처 배경에 대한 억제를 수행하는 것은 이미 Mura 결함 탐지 진행에 있어 성공의 관건이 되었다.
특허문헌(발명의 명칭: 디스플레이 패널의 자동광학 탐지에 있어서의 필터링 방법, 공개번호 CN201310004940.3)에서, Gabor 필터로써 텍스처 배경을 억제하는 방법을 사용하고 있다. 본 방법은 균일하게 분포하는 텍스처 배경을 노이즈로 간주하고 필터링 처리를 수행하여, 이미지에 다중 주파수, 다방향 필터링 콘볼루션을 수행함으로써 각 방향에 대한 텍스처 배경을 필터링하고 결함을 증강시키는 목적을 달성한다. 다만, 이 방법은 불균일한 배경을 제거하는 동시에 Mura 결함의 대비도 자체도 감소시킴으로써 이미지 후처리 중 결함에 대한 분해 및 분류 판단에 심각한 영향을 미친다.
종래 기술의 결함을 해결하기 위하여, 본 개시는 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법 및 탐지 장치를 제공하는 것을 목적으로 하며, 이는 종래 기술이 배경 억제를 실시하는 동시에 결함 대비도를 약화시켜 텍스처 억제 효과를 상대적으로 감소시키는 기술적 과제를 해결하기 위함이다.
본 개시는 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법으로서, 하기와 같은 단계를 포함한다:
S1: 디스플레이 패널의 이미지를 수집하는 단계;
S2: 상기 이미지에 대하여 멀티레벨 웨이브릿(wavelet) 분해(decomposition)를 수행한 후 일련의 고주파수 부대역과 저주파수 부대역을 획득하는 단계;
S3: 각 레벨 복수의 방향의 고주파수 부대역에 대하여 계수 평활 처리를 수행하고, 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행하는 단계;
S4: 상기 처리된 고주파수 부대역과 상기 처리된 저주파수 부대역에 대하여 웨이브릿 재구성을 실시하여 배경이 억제된 결함 이미지를 획득하는 단계.
나아가, 상기 이미지는 순색 이미지이다.
더 나아가, 상기 순색 이미지는 순백색의 이미지, 또는 순회색의 이미지, 또는 순홍색의 이미지, 또는 순녹색의 이미지, 또는 순청색의 이미지이다.
더 나아가, 단계 S1 후 단계 S2 실시 전에, 하기와 같은 단계가 더 포함된다: 웨이브릿 분해 급수 J를 획득하는 단계로서, 웨이브릿 분해 급수
Figure pct00001
또는
Figure pct00002
이며, TW는 포인트 스크린 이미지의 수평 텍스처 주기이고, TH는 수직 텍스처 주기이며, ceil은 임의의 수 이상의 최소 정수이다.
더 나아가, 단계 S2에서, 이미지에 대하여 J레벨의 웨이브릿 분해를 수행하여 고주파수 부대역과 저주파수 부대역 총 3*J+I 개를 획득하며; 고주파수 부대역은 수평 부대역 H, 수직 부대역 V 및 대각 부대역 D를 포함하고; 저주파수 부대역은 근사 부대역 A를 포함한다. 여기서 제j레벨 웨이브릿 부대역은
Figure pct00003
,
Figure pct00004
,
Figure pct00005
,
Figure pct00006
이고, Φ와 Ψ은 각각 스케일링 함수 및 웨이브릿 함수이며, f는 j-1레벨의 웨이브릿 근사 부대역이고, 근사 부대역은 저주파수 부대역으로 지칭될 수도 있으며,
Figure pct00007
，
Figure pct00008
，
Figure pct00009
，
Figure pct00010
는 각각 제j레벨 웨이브릿 분해의 근사 부대역, 수평 부대역, 수직 부대역 및 대각 부대역이고, j= 1, 2, ?, J이다.
더 나아가, 단계 S3에서, 가우시안 블러 필터 방법을 이용하여 상기 고주파수 부대역에 계수 평활 처리를 수행하며; 여기서, 상이한 급수의 고주파수 부대역은 상이한 가우시안 필터 코어 매개변수를 사용하고, 상기 가우시안 필터 코어 매개변수는:
Figure pct00011
,
Figure pct00012
,
Figure pct00013
,
Figure pct00014
이며,
Figure pct00015
이다.
여기서, imgW와 imgH는 원본 이미지의 너비와 높이이며, size W (j) 와 sizeW (j) 는 제j레벨 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 필터 코어의 너비와 높이를 나타내는 매개변수이고, sigmaW (j) 와 sigmaH (j) 는 제j레벨 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 필터 코어의 수평 및 수직 방향 상에서의 표준편차 매개변수이다.
더 나아가, 가우시안 필터 처리된 이미지인
Figure pct00016
)를 사용하며, 여기서,
Figure pct00017
이고, Gaussian (j) 는 제j레벨 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 블러 필터이며, **은 필터의 콘볼루션 작업이다.
더 나아가, 단계 S3에서, 히스토그램 평활화 방법을 통하여 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행한다.
더 나아가, 단계 S4에서, 결함 이미지는 다음과 같다:
Figure pct00018
여기서
Figure pct00019
는 저주파수 부대역 증강 후의 이미지이며,
Figure pct00020
는 고주파수 부대역 계수 억제 후의 이미지이고, m 및 n은 제j레벨 웨이브릿 부대역 이미지의 너비와 높이이다.
본 개시는 또한 디스플레이 패널 자동광학 탐지 장치를 제공하였으며, 이는 광원, 카메라 그룹 및 상기 카메라 그룹과 교호적으로 작용하는 이미지 수집 및 처리 장치를 포함하고, 상기 이미지 수집 및 처리 장치는 디스플레이 패널의 이미지 데이터를 수집한 후, 상기 이미지 데이터의 결함 정보를 추출하기 전에 전술한 기술적 해결 방안을 사용하여 상기 이미지 데이터에 배경 억제 처리를 수행한다.
나아가, 상기 이미지 수집 및 처리 장치는:
상기 이미지 데이터에 멀티레벨 웨이브릿 분해(decomposition)를 수행한 후 일련의 고주파수 부대역과 저주파수 부대역을 획득하며, 각 레벨의 여러 방향의 저주파수 부대역에 대하여 계수 평활 처리를 실시하고 각 레벨의 저주파수 부대역에 대비도 증강 처리를 실시하는 웨이브릿 분해 및 처리 모듈;
처리된 고주파수 부대역과 처리된 저주파수 부대역에 대하여 웨이브릿 재구성을 실시함으로써 배경이 억제된 결함 이미지 데이터를 획득하는 웨이브릿 재구성 모듈을 포함한다.
본 개시가 구상한 상기의 기술적 해결 방안을 통하여, 종래 기술과 비교하면 본 개시는 하기와 같은 장점을 가진다:
(1) 본 개시는 액정 디스플레이 분야의 현재 시중에 있는 모든 규격 사이즈와 다양한 형태의 Mura 결함 탐지에 이용될 수 있어 범용성이 비교적 강하다.
(2) 본 개시는 어떠한 참고 샘플도 필요하지 않으며, 방법 매개 변수는 자기적응적으로 조정될 수 있고, 자기적응성과 강건성이 비교적 강하다.
(3) 본 개시는 이미지에 대하여 멀티스케일 다해상도 분해를 실시하고, 분해된 고주파수 부대역과 저주파수 부대역에 각각 텍스처 억제와 이미지 증강을 실행하여, 배경 텍스처를 억제하는 동시에 원래의 결함을 가지는 대비도를 유지할 수 있어 텍스처 억제 효과가 우수하다.
도 1은 본 개시에서 제시한 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법의 구현 흐름도이다.
도 2는 본 개시에서 제시한 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법 중 웨이브릿 분석을 나타낸 개략도이다.
도 3(a)는 적락 Mura 결함을 가지는 원본 이미지이다.
도 3(b)는 도 3(a)가 본 개시에서 제공되는 배경 억제 방법으로 배경 억제를 수행한 후의 이미지이다.
도 4(a)는 수평 라이트 라인 결함을 가지는 원본 이미지이다.
도 4(b)는 도 4(a)가 본 개시에서 제공되는 배경 억제 방법으로 배경 억제를 수행한 후의 이미지이다.
본 개시의 목적, 기술적 해결 방안 및 장점을 보다 분명히 하기 위해, 도면 및 실시예를 참고하여 본 개시를 보다 상세히 설명한다. 본 명세서에서 서술된 구체적 실시예는 본 개시를 설명하기 위한 것일 뿐 본 개시를 한정하기 위한 것이 아님은 이해되어야 할 것이다.
본 개시는 디스플레이 패널 자동광학 탐지에서의 배경 억제 방법을 공개하였으며，본 방법은 디스플레이 패널 이미지에 대하여 멀티스케일 다방향 웨이브릿 분해를 수행하고 웨이브릿 분해된 고주파수 및 저주파수 부대역에 각각 억제와 증강을 수행하여, 최종적으로는 웨이브릿 재구성을 통하여 텍스처 배경이 억제된 결함 이미지를 획득하고, 이로써 종래 필터링 방법이 배경 억제를 수행하는 동시에 결함 대비도를 감소시키는 문제를 해결한다.
본 개시의 실시예는 디스플레이 패널 자동광학 탐지 장치를 제공하며, 상기 장치는 광원, 카메라 그룹 및 상기 카메라 그룹과 교호적으로 작용하는 이미지 수집 및 처리 장치를 포함하고, 상기 이미지 수집 및 처리 장치는 디스플레이 패널의 이미지 결함 정보를 추출하기 전에 수집한 이미지에 대하여 배경 억제 처리를 수행하는 과정을 더 포함하고, 상기 과정은 하기와 같은 단계를 포함한다:
(1) 디스플레이 패널의 상이한 포인트 스크린 모드에서의 이미지를 수집하는 단계(즉, 어느 한 가지 스크린 모드에서의 이미지).
(2) 이미지에 대하여 멀티레벨 (multilevel) 웨이브릿 분해(decomposition)를 수행하여 일련의 웨이브릿 고주파수 및 저주파수 부대역을 획득하는 단계.
(3) 고주파 웨이브릿 계수 억제: 각 레벨의 여러 방향의 고주파수 부대역에 대하여 가우시안 블러 필터 방법을 이용하여 계수 평활을 수행하는 단계.
(4) 저주파 부대역 계수 억제: 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강을 실시하는 단계.
(5)계수를 억제한 고주파수 부대역과 계수를 증강한 저주파수 부대역에 대하여 웨이브릿 재구성을 수행하여 배경 억제된 결함 이미지를 얻는 단계.
상기 실시예에서, 상기 이미지 수집 및 처리 장치는 웨이브릿 수집 및 처리 모듈과 웨이브릿 재구성 모듈을 포함한다. 상기 웨이브릿 수집 및 처리 모듈은 상기 이미지 데이터에 대하여 멀티레벨 웨이브릿 분해를 수행하여 일련의 고주파수 부대역과 저주파수 부대역을 획득하고; 각 레벨의 여러 방향의 고주파수 부대역에 대하여 계수 평활 처리를 수행하며, 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행하고; 상기 웨이브릿 재구성 모듈은 처리된 고주파수 부대역과 처리된 저주파수 부대역에 대하여 웨이브릿 재구성을 수행함으로써 배경 억제된 결함 이미지 데이터를 획득한다.
본 개시는 간단하고 효과적인 디스플레이 패널 배경 억제 방법을 제공하였으며, 배경 텍스처를 억제하는 동시에 본래 결함의 대비도를 유지할 수 있어, 종래의 필터링 방법 또는 배경 근사 방법에서 배경 억제와 결함 유지를 함께 고려할 수 없다는 문제점을 극복할 수 있다. 동시에, 멀티스케일 다해상도 처리를 통하여 종래 방법의 단일스케일 단일해상도에서만 처리되어 텍스처 억제도가 비교적 낮았던 결함을 해결할 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시예에서 제공하는 디스플레이 패널 자동광학 탐지 중의 배경 억제 방법의 흐름도를 나타낸 것으로, 상기 방법은 하기와 같은 단계를 포함한다:
단계 S101: 디스플레이 패널의 포인트 스크린 모드에서의 이미지, 예를 들면 백색, 회색, 홍색, 녹색, 청색 등 모드에서의 포인트 스크린 이미지를 수집하는 단계로서, 도 3(a) 및 도 4(a)에 도시한 바와 같이, 수집된 디스플레이 패널의 스크린 포인트 이미지는 규칙적으로 배열된 텍스처 배경 형태를 보이고, 텍스처 사이의 주기는 기본적으로 늘 일정하다.
단계 S102: 웨이브릿 분해 급수J, 가우시안 필터 코어의 표준편차 계수 sigma 및 필터 코어 사이즈 계수 size를 계산하는 단계로서, 구체적인 계산 방법은 하기와 같다:
(1) 웨이브릿 분해 급수 J의 계산: 포인트 스크린 이미지의 수평 텍스처 주기를 TW로 설정하고, 수직 텍스처 주기를 TH로 설정하며, 수평 또는 수직 텍스처 주기는 직접적으로 스크린 포인트 이미지에서 텍스처 주기에 의하여 결정될 수 있고, 즉 웨이브릿 분해 급수 J는
Figure pct00021
로 표시될 수 있으며, 이 때 ceil은 임의의 수 이상인 최소 정수가 된다. 예를 들어, 도 3(a)의 수평 및 수직 텍스처 주기는 9이며, 즉 웨이브릿 분해 급수 J=4이고, 도 4(a)의 수평 및 수직 텍스처 주기는 6이고, 즉 웨이브릿 분해 급수J=3이 된다. 설명하자면, 웨이브릿 분해 급수 J는 공식
Figure pct00022
을 사용하여 계산될 수도 있다.
(2) 가우시안 필터 코어 분산과 사이즈 변수는 자기적응 계산 방법을 사용하며, 상이한 급수의 웨이브릿 부대역은 상이한 가우시안 필터 코어 매개변수를 사용할 수 있다. 구체적으로:
Figure pct00023
,
Figure pct00024
,
Figure pct00025
,
Figure pct00026
이며,
Figure pct00027
이다.
여기서, imgW와 imgH는 원본 이미지의 너비와 높이이며, sizeW (j) 와 sizeH (j) 는 제j레벨 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 필터 코어의 너비와 높이에 관한 사이즈 매개변수이고, sigmaW (j) 와 sigmaH (j) 는 제j레벨 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 필터 코어가 수평 및 수직 방향에서 가지는 표준편차의 매개변수이다.
단계 S103: 이미지에 J레벨 웨이브릿 분해를 수행하여 웨이브릿 고주파수 및 저주파수 부대역 총 3*J+1개를 획득하는 단계. 각 레벨의 이미지는 웨이브릿 변환을 거친 후 근사 부대역 A, 수평 부대역 H, 수직 부대역 V 및 대각 부대역 D를 포함하는 네 개 부대역으로 구성되며, 근사 부대역은 이미지의 기본 정보를 표시하며 이미지 밝기의 전체적인 변화 추세를 반영하고; H, V 및 D의 세 개의 부대역은 이미지의 고주파수 정보를 표시하며 이미지 밝기의 돌연변이와 세부 정보를 반영하고, 이미지 텍스처 배경은 웨이브릿 주파수 영역에서 일반적으로 고주파수 정보로 표현되며 주로 웨이브릿 고주파수 부대역에 분포하고 웨이브릿 계수값에 비하여 비교적으로 크다. 따라서, 웨이브릿 고주파수 부대역에서 가우시안 블러 필터(필터는 가우시안 블러 필터를 포함하나 이에 제한되지 아니한다)를 사용하여 텍스처 정보를 반영하는 웨이브릿 계수에 대하여 억제를 수행함으로써 텍스처 배경을 제거하는 목적을 달성할 수 있다.
여기서 제j레벨 웨이브릿 부대역은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pct00028
Φ와 Ψ는 각각 스케일링 함수와 웨이브릿 함수로서, f는 j-1레벨 웨이브릿 근사 부대역이고, 근사 부대역은 저주파수 부대역이라고도 지칭할 수 있으며,
Figure pct00029
,
Figure pct00030
,
Figure pct00031
,
Figure pct00032
는 각자 제j레벨 웨이브릿 분해의 근사 부대역, 수평 부대역, 수직 부대역 및 대각 부대역이고,
Figure pct00033
이다.
단계 S104:고주파수 부대역 계수 억제.
제j레벨 웨이브릿 세부 부대역
Figure pct00034
에 대하여 가우시안 블러 필터링을 수행하고, 필터링 후의 이미지는
Figure pct00035
이며;
Figure pct00036
여기서 Gaussian (j) 는 제j레벨 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 블러 필터이고, **는 필터 콘볼루션 작업이다.
단계 S105: 저주파수 부대역 계수 증강.
웨이브릿 분해된 마지막 일 레벨의 저주파수 부대역 및 각 레벨의 웨이브릿 재구성된 부대역에 대하여 히스토그램 평활화 증강을 수행하고, 이미지 증강 방법은 히스토그램 평활화 방법을 포함하나 이에 제한되지 아니한다. 웨이브릿 저주파수 부대역은 이미지의 전체적인 밝기 변화 추세를 반영하였으며, Mura 결함 자체의 대비도는 비교적 낮으므로, 직접 재구성 방식을 사용할 경우 텍스처 억제와 동시에 결함 대비도를 낮추어 결함의 분해 및 식별에 대한 후속 방법에 큰 영향을 미칠 것이 명백하다. 웨이브릿 저주파수 부대역에 증강을 수행하면 이미지의 대비도를 보다 높일 수 있고, 이로써 결함 분할 및 식별에 유리해지게 된다.
단계 S106: 계수 억제된 고주파수 부대역 및 계수 증강된 저주파수 부대역에 웨이브릿 재구성을 수행하여 배경 억제된 결함 이미지를 얻는 단계.
Figure pct00037
여기서
Figure pct00038
는 저주파수 부대역 증강 후의 이미지이고,
Figure pct00039
는 고주파수 부대역 계수 억제 후의 이미지이며, m, n은 제j레벨 웨이브릿 부대역 이미지의 너비와 높이이고, 기타 매개변수는 상기한 바와 동일하다.
도3 및 도4를 참조하면, 본 개시의 배경 억제 방법을 통하여 이미지 텍스처 배경이 기본적으로 잘 제거될 수 있는 동시에 결함 부분 또한 증강될 수 있음을 알 수 있다. 도2의 웨이브릿 분해 개략도는 본 개시가 멀티 스케일, 다해상도, 다방향의 웨이브릿 변환을 이용하여 배경 억제를 수행하는 데 있어서의 유효성을 보다 구체적으로 설명하였으며, 이는 배경 텍스처를 이미지로부터 분리해내어 고주파수 부대역의 텍스처 정보를 억제하는 동시에 저주파수 부대역의 이미지의 기본 정보에 영향을 끼치지 않을 수 있다.
본 개시의 실시예에서 제공하는 디스플레이 패널 자동광학 탐지에서의 배경 억제 방법은 점, 선, Mura 결함 등의 많은 결함을 복잡한 텍스처 배경으로부터 추출하여, 결함대비도가 높고 배경 분포도가 균일한 이미지를 획득함으로써 디스플레이 패널 자동광학 탐지에 좋은 기초를 마련하였다.
이상에서 설명한 내용은 본 개시의 비교적 바람직한 실시예일 뿐, 본 개시를 한정하기 위함이 아니며, 본 개시의 사상과 원칙 내에서 행해지는 모든 수정, 균등한 것으로의 대체 및 개선 등은 모두 본 개시의 보호범위 내에 포함되는 점은 본 분야의 당업자들에게 이해될 것이다.

Claims (11)

  1. 디스플레이 패널의 이미지를 수집하는 단계 S1;
    상기 이미지에 대하여 멀티레벨 웨이브릿(wavelet) 분해 (decomposition) 를 수행한 후 일련의 고주파수 부대역과 저주파수 부대역을 획득하는 단계 S2;
    각 레벨 복수의 방향의 고주파수 부대역에 대하여 계수 평활 처리를 수행하고, 각 레벨 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행하는 단계 S3;
    상기 처리된 고주파수 부대역과 상기 처리된 저주파수 부대역웨이브릿 재구성하여 배경이 억제된 결함 이미지를 획득하는 단계 S4를 포함하는 디스플레이 패널 자동과학 탐지 중의 배경 억제 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 이미지는 순색 이미지인 배경 억제 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 순색 이미지는 순백색 이미지, 또는 순회색 이미지, 또는 순홍색 이미지, 또는 순녹색 이미지, 또는 순청색 이미지인 배경 억제 방법.
  4. 제1항에 있어서, 단계 S1 와 단계 S2 사이에 웨이브릿 분해 급수 J를 획득하는 단계를 더 포함하며;
    웨이브릿 분해 급수
    Figure pct00040
    또는
    Figure pct00041
    이고, TW는 상기 이미지의 수평 텍스처 주기이며, TH는 상기 이미지의 수직 텍스처 주기이고, ceil은 임의의 수 이상의 최소 정수인 배경 억제 방법.
  5. 제4항에 있어서, 단계 S2에서，상기 이미지에 대하여 J레벨 웨이브릿 분해를 수행하고 고주파수 부대역 및 저주파수 부대역 총 3*J+1개를 획득하며；
    고주파수 부대역은 수평 부대역 H, 수직 부대역 V 및 대각 부대역 D를 포함하고, 저주파수 부대역은 근사 부대역 A를 포함하며, 제j레벨 웨이브릿 부대역은:
    Figure pct00042
    이고,
    Φ와 Ψ는 각각 스케일링 함수와 웨이브릿 함수이고, f는 j-1레벨 웨이브릿 근사 부대역이고, 근사 부대역은 저주파수 부대역이고,
    Figure pct00043
    ,
    Figure pct00044
    ,
    Figure pct00045
    ,
    Figure pct00046
    는 각각 제j레벨 웨이브릿 분해의 근사 부대역, 수평 부대역, 수직 부대역 및 대각 부대역이고, j=1, 2, ? ,J인 배경 억제 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 S3에서, 가우시안 블러 필터 방법을 이용하여 상기 고주파수 부대역에 대해 계수 평활 처리를 수행하며, 상이한 급수의 고주파수 부대역은 상이한 가우시안 필터 코어 매개변수를 사용하고, 상기 가우시안 필터 코어 매개변수는:
    Figure pct00047
    ,
    Figure pct00048
    ,
    Figure pct00049
    ,
    Figure pct00050
    이고, j=1?J이며; imgW와 imgH는 원본 이미지의 너비와 높이이며, sizeW (j) 와 sizeH (j) 는 제j단 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 필터 코어의 너비와 높이를 나타내는 매개변수이고, sigmaW (j) 와 sigmaH (j) 는 제j단 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 필터 코어의 수평 및 수직 방향 상에서의 표준편차 매개변수인 배경 억제 방법.
  7. 제6항에 있어서, 가우시안 블러 필터를 사용한 후의 이미지
    Figure pct00051
    이며,
    Figure pct00052
    이고, Gaussian (j) 는 제j단 웨이브릿 부대역에 대응하는 가우시안 블러 필터이며, **는 필터 콘볼루션 작업인 배경 억제 방법.
  8. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 S3에서, 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행하는 배경 억제 방법.
  9. 제8항에 있어서, 단계 S4에서, 결함 이미지는:
    Figure pct00053
    이며,
    Figure pct00054
    는 저주파수 부대역 증강 후의 이미지이고,
    Figure pct00055
    는 고주파수 부대역 계수 억제 후의 이미지이며, m, n은 제j단 웨이브릿 부대역 이미지의 너비와 높이인 배경 억제 방법.
  10. 광원, 카메라 그룹 및 상기 카메라 그룹과 교호 작용을 수행하는 이미지 수집 및 처리 유닛을 포함하며, 상기 이미지 수집 및 처리 유닛은 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 이용하여 디스플레이 패널 상에 수집된 이미지 데이터에 대하여 배경 억제 처리를 수행하는 디스플레이 패널 자동광학 탐지 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 이미지 수집 및 처리 유닛은:
    상기 이미지 데이터에 멀티레벨 웨이브릿 분해를 수행한 후 일련의 고주파수 부대역과 저주파수 부대역을 획득하고 각 레벨 복수의 방향의 고주파수 부대역에 대하여 계수 평활 처리를 수행하며 각 레벨의 저주파수 부대역에 대하여 대비도 증강 처리를 수행하도록 구성되는 웨이브릿 분해 및 처리 모듈; 및
    상기 처리된 고주파수 부대역 및 상기 처리된 저주파수 부대역에 대하여 웨이브릿 재구성을 수행하여 배경이 억제된 결함 이미지 데이터를 획득하도록 구성되는 웨이브릿 재구성 모듈;을 포함하는 탐지 장치.
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