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저자정보
조국한 (금오공과대학교) 조현우 (금오공과대학교) 허영욱 (금오공과대학교) 송영준 (금오공과대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
1,992 - 1,995 (4page)

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There are direct visual and machine vision methods to detect MURA in LCD panels. The direct visual method shows inconsistent results depending on the status of testers and poor MURA detection performance. The machine vision detection method is not good at detection of various forms of MURA. To solve these problems, this paper uses a representative model of machine learning, that is CNN(Convolutional Neural Network), to detect MURA. The CNN model used in this paper consists of five convolution layers and two fully connected layers. As a result of the experiment using the proposed method shows the 96% accuracy of MURA detection and takes 0.145 seconds for one panel test.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
Ⅲ. CNN 모델
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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