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저자정보
구자명 (한국기술교육대학교) 조태훈 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
336 - 339 (4page)

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GTC(Golden Template Comparison)는 반도체 등에서 결함이 있는지를 판단하기 위한 이미지 처리 방법으로 결함이 없는 복수의 영상들로 템플릿 영상을 만드는 학습과정과 검사할 영상과 템플릿 영상을 비교하여 차이점을 보여주는 검사과정으로 되어 있다. 이 논문은 보다 정확한 검사를 위한 학습 알고리즘과 검사 알고리즘을 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 검사대상의 수평, 수직방향 위치 변화 및 밝기 변화에 대응하기 위해, 매 학습영상을 좌우, 상하로 이동하여 학습하고, 밝기 변동을 하여 학습함으로써 학습영상의 개수를 효율적으로 증가시키는 효과를 가져 온다. 또한 일반적인 GTC에서는 템플릿 영상과 검사 영상의 정렬이 필요한 경우, 정렬을 위한 모델 영역에 해당하는 검사영역에 결함이 있으면 부정확한 정렬을 수행하게 된다. 제안된 검사 알고리즘에서는 무결함 모델 영역을 선택하기 위해서 에지 크기가 강한 모델 영역을 자동적으로 선택하여 보다 정확한 정렬을 수행한다.
#Golden Template #Image Translation #Brightness Adjustment #Alignment #Defect Inspection

목차

요약
1. 서론
2. Golden Template Comparison 방법
3. 개선된 학습 및 검사 방법
4. 구현 및 실험 결과
5. 결론 및 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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