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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상지 (쓰리비 시스템) 황용현 (동서대학교) 이병국 (동서대학교) 이준재 (계명대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제10권 제10호
발행연도
2007.10
수록면
1,271 - 1,283 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

B-spline 기반의 FPD 패널 결함 검사
김상지 ,  황용현 ,  이병국 외 1명 멀티미디어학회논문지 2007.10 학술저널

2006

B-spline을 이용한 불균일한 휘도보정 방법에 기반한 FPD 결함검출
김상지 ,  이병국 ,  이준재 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2006.05 학술대회자료

초록· 키워드

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평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다. 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.
#B-spline(B-스플라인) #Surface Approximation(표면근사화) #Defect Detection(결함검출) #Mura(무라) #Flat Panel Display(평판디스플레이) #Wavelet Transform(웨이브릿변환)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. FPD 패널 영상의 특징
3. B-spline 근사를 이용한 결함 검출 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - C. J. Lu / 2004 / Defect inspection of patterned thin film transistor-liquid crystal display panels using a fast-image-based singular value decomposition / Int. J. Prod. Res 42 (20) : 4331 ~ 4351 google schola 2. [학술대회논문] - W. K. Pratt / 1998 / Automatic blemish detection in liquid crystal flat panel displays / SPIE Mach. Vision App. in Industrial Inspection 3306 : 2 ~ 13 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - K. Taniguchi / 2004 / A detection method for irregular lightness variation of low contrast / IEEE Systems, Man and Cybernetics 7 : 6401 ~ 6406 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - F. H. Y. Chan / 1998 / Adaptive thresholding by variational method / IEEE Transactions on Image Processing 2 (3) : 168 ~ 174 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - D. M. Tsai / 2003 / Automatic band selection for wavelet reconstruction in the application of defect detection / Image and Vision Computing 21 (5) : 413 ~ 431 google schola

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