• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.422-424
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• 2006

This paper suggests an automatic spot-inspection algorithm for LCD modules. Usually, LCD module testing is classified by two categories. One is for uniform pattern testing and the other is Non-uniform testing. The uniform pattern testing is well defined and also fully automated in the factory. However non-uniform pattern testing is not defined well yet, so non-uniform testing is conducted by human operators. In this paper a spot-pattern, which is one of non-uniform pattern, inspection algorithms are proposed. The performance of the proposed algorithm is tested by extensive simulations using artificial slot-patterns and real ones in the LCD modules.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.6
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• pp.640-647
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• 2001

In this paper, a noise-tolerant generalized symmetry transform(NTGST) is proposed as an effective attention operator for the spot detection in BLU inspection, in which various spots with variable sizes, shapes, gray levels, and low contrast, should be detected from the complex, noisy background with lattice shaped shading. The proposed NTGST takes into account the polarity of convergence and divergence of the radial orientation of the intensity gradient as well as it's magnitude and symmetry, and thereby can detect only the BLU spots from the noisy and lattice shaped shadows of background. Experiments are conducted on the BLU inspection image obtained by CCD camera, and the proposed NTGST is Proved to be effectively used in BLU inspection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.426-430
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• 2006

TFT-LCD의 생산 과정에서 나오는 불량 제품의 검출은 자동화 과정에 의해 선택된 잠재적 불량 제품의 선택에 이은 인간의 목시검사에 의한 판단을 통해 이루어진다. 이러한 목시검사를 자동화하기 위해서는 불량의 식별성에 영향을 미치는 각 요소들에 대한 정량적인 분석, 그리고 각 요소들과 실제 최종적인 불량 판단 여부 사이의 체계적인 함수 관계의 파악이 필요하다. 본 논문에서는 TFT-LCD의 영역형 얼룩을 구성하는 특징적인 요소들을 정의하고, 이를 통해 불량 수준을 정의하는 수치화 함수를 유도하는 과정과, 이를 영역형 얼룩의 불량 수준 수치화에 적용한 결과를 보여 준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.482-485
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• 2012

본 논문은 평면 디스플레이 패널 외관 검사의 무인 자동화를 위한 전처리 단계의 알고리즘으로 패널 외관 검사 영역의 정합성 향상 및 자동 설정하는 알고리즘 기술에 관한 것이다. 평면디스플레이 패널의 제조 공정 중, 점등 검사 공정 단계에서는 Line 불량, Point 불량, 얼룩 불량, 외관 불량, Pol 불량 등 다양한 불량들을 검출한다. 이중 외관 불량 검사를 자동화하기 위한 전처리 단계로써 획득한 영상 내에서의 검사 영역을 설정함에 있어서 영상에서의 패널 위치의 변화, 패널의 Rotation/tilt, 패널 에지에 불량이 결부될 경우에도 실제 절단면을 정확하게 추출하여 불량 측정 오차를 최소화하는 알고리즘 을 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.525-534
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• 2013

Recently, mura defect inspection techniques are receiving attention in LCD production procedure since demands of TFT-LCD are growing. In this paper, we propose an automatic mura defect inspection method using gabor wavelet transform and DCT. First, we generate a reference panel image using DCT based method. For original panel image and generated reference panel image, we apply a gabor wavelet transform to eliminate texture information in images. Then, we extract mura defect regions from the difference image between gabor wavelet transform image of original panel and generated reference panel image. Finally, all mura defect regions are quantified to detect accurate mura defects. Experimental results show that our method is more accurate and efficient than previous methods.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.24 no.4 s.193
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• pp.29-35
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• 2007

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.10b
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• pp.127-129
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• 2005

본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.

• Journal of Veterinary Clinics
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• v.28 no.4
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• pp.442-445
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• 2011

Macrocyclic lactone resistance has been reported in populations of Parascaris equorum from several countries. A Grant's zebra (Equus burchelli bohmi) was admitted to the Equine Hospital at Jeju Race Park with signs of chronic weight loss and severe depression. Clinical examination revealed tachycardia and dehydration. Over the course of a day, the zebra suffered from severe abdominal pain and subsequently died. Prior to admission, the zebra had received prophylactic anthelmintic treatment with ivermectin 3 times at 3-month intervals and was dewormed with ivermectin 30 days prior to the onset of depression. At necropsy, there were masses of ascarids in the stomach and small intestine, and intestinal perforation. There are many reports of ivermectin-resistant P. equorum in horses. However, anthelmintic resistance has not been formally demonstrated in zebras. This report describes diagnosed case of gastrointestinal impaction and intestinal perforation by P. equorum in an adult zebra. We suspect that ivermectin-resistant P. equorum larvae were the cause.

• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.1
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• pp.16-24
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• 2011

In this paper, we developed a auto sorting system for T type welding nut using a vision inspector. We used edge and thread detection with histogram of image which is captured by machine vision camera. We also used a binary morphology operation for a detection of spot. As a result we performed numeric inspection of 0.1mm accuracy. This is impossible in old sorting system and inspector with naked eye. Also, we reduced the manufacturing unit cost to 25% and improved a production efficiency to 330%.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.347-350
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• 2003

In this paper, a new automated defects detection method for a TFT-LCD panel is presented. An input image is preprocessed to lessen small abnormal noises and non-uniformity of the image. The adaptive multi-thresholds are used to detect Muras, which are the major defects occurred on TFT-LCD panels. Those are determined adaptively depending on the brightness and the brightness distribution of a local block. For the synthetic images and real Mura images, the proposed algorithm can effectively detect Muras in a reasonable time.