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최호형 (경북대학교) 이건희 (엘지 디스플레이) 김자근 (엘지 디스플레이) 주영복 최병재 박길흠 윤병주 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제6호
발행연도
2009.12
수록면
852 - 859 (8page)

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TFT-LCD 자동 검사 시스템에서 결함 검출을 위한 영상은 라인 스캔 카메라(line scan camera)나 에어리어 스캔 카메라(area scan camera)에 의해서 획득하게 된다. 그러나 임펄스 잡음과 가우시안 잡음, CCD 혹은 CMOS 센서의 한계, 조명등의 영향으로 열화된 영상이 획득되며, 한도성 결함 영역을 인간의 육안으로 구분하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 효율적인 결함 검출을 위해 특징 추출 방법과 결함 검출 방법을 제안한다. 특징 벡터로 웨버의 법칙을 이용한 결함 영역과 주변 배경 영역의 평균 밝기 차와 주변 배경 영역의 밝기 변화를 이용한 표준편차를 이용하며, 결함 영역 검출를 위해 추출된 특징 벡터를 이용하여 비선형 SVM을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
#TFT-LCD #LS-SVM #결함 검출 #경험적 데이터 학습 #특징 벡터 추출 #Defect Detection #Empirical Data Training #Feature Vector Extraction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안한 방법
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (7)

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1. [학술지(정기간행물)] - Woo-Seob Kim / 2007 / Image Enhancement for Automated TFT-LCD Inspection System Using Estimation of Intensity Flow / IEICE Trans. Electron E90-C (11) google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Liang-Chia, Chen / 2008 / Automatic TFT-LCD mura defect inspection using discrete cosine transform-based background filtering and 'just noticeable difference' quantification strategies / Meas. Sci. Technol. 19 : 1 ~ 10 google schola 3. [단행본] - Rafael C. Gonzalez / 2002 / Digital Image Processing, second edition / Addison Wesley google schola 4. [단행본] - Vladimir N. Vapnik / 1998 / Statistical learning theory / John Wiley & Sons google schola 5. [단행본] - Bernhard E. Boser / 1992 / A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers / In COLT : 144 ~ 152 google schola

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