Abstract
In this paper, an algorithm for detecting defects in thin-film-transistor liquid-crystal display (TFT-LCD) cell images is presented. TFT-LCD cell images typically contain periodic cell patterns that make it difficult to detect defects. We propose an efficient and powerful algorithm for eliminating the cell patterns using magnitude spectrum analysis. The first step was to obtain a spectrum for a cell image using the Fourier transform while eliminating larger coefficients using an adaptive filter. Next, an image without the cell pattern was obtained by using the inverse Fourier transform. Finally, the defect pixels were detected using the STD algorithm. The validity of the proposed method was investigated using real TFT-LCD cell images. The experimental results indicate that the proposed technique is extremely effective for detecting defects in TFT-LCD cell images.
본 논문에서는 TFT-LCD 셀 영상에서 퓨리에 변환을 이용한 주기적인 셀 패턴 제거에 기반한 결함검출 방법을 제안한다. 셀 영상은 결함검출을 어렵게 하는 주기적인 셀 패턴을 포함하므로 패턴 제거가 중요하다. 먼저 셀 영상에 대해 퓨리에 변환을 이용하여 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼에서 큰 값의 계수는 셀 패턴에 관련된 계수이므로 적응적 필터를 이용하여 큰 값의 계수를 제거한다. 그리고 필터링된 스펙트럼을 역 퓨리에 변환을 이용하여 셀 패턴이 제거된 영상을 얻는다. 다음으로 셀 패턴이 제거된 영상에서 STD 방법으로 결함을 검출한다. TFT-LCD 셀 영상에 대해 제안 방법의 타당성을 검증한 결과, 제안 방법이 우수한 결함검출 성능을 가짐을 확인하였다.