Suk Ju Ko;Ji Woo Kim;Ji Su Woo;Sang Jeen Hong;Garam Kim
반도체디스플레이기술학회지
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제22권2호
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pp.81-86
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2023
Recently, there has been an increased demand for light-emitting diode (LED) due to the growing emphasis on environmental protection. However, the use of GaN-based sapphire in LED manufacturing leads to the generation of defects, such as dislocations caused by lattice mismatch, which ultimately reduces the luminous efficiency of LEDs. Moreover, most inspections for LED semiconductors focus on evaluating the luminous efficiency after packaging. To address these challenges, this paper aims to detect defects at the wafer stage, which could potentially improve the manufacturing process and reduce costs. To achieve this, image processing and deep learning-based defect detection techniques for Sapphire Epi-Wafer used in Green LED manufacturing were developed and compared. Through performance evaluation of each algorithm, it was found that the deep learning approach outperformed the image processing approach in terms of detection accuracy and efficiency.
The number of pixel defects including bright and black dots on a panel is one of the critical factors determining the quality of TFT-LCD. Since pixel defects on the TFT-LCD panels are sometimes unavoidable, manufacturers have to inspect the panels so that any panel with an unacceptable number of defects will not be delivered to the buyers. However, the buyers demand for the manufacturers to meet different pixel defects tolerances (acceptable number of pixel defects on a TFT-LCD panel) around central(tight) and peripheral(loose) inspection zones. The disagreement in quality standard among different buyers also cause confusions in screening non-confirmative products and unstable yield of production. Few research has focused on the effects of defect locations on a TFT-LCD panel on their detection probabilities and the rational division of defect inspection zones. In this research, experiments were conducted to find the detection probabilities of black dot defects with respect to their varying locations on a TFT-LCD. It is proposed a rational division of inspection zone on a TFT-LCD panel on the basis of detection probabilities of the defects. With these division of inspection zones and the mean defect detection probability within each zone, it is expected to establish a more reasonable pixel defects tolerances.
RFID 태그 생산 분야에서 RFID 칩 본딩 과정 이후에 RFID 태그 불량 검출 기능을 수행하는 불량 검출 시스템 개발이 요구되어 왔다. 그러나 RFID 태그의 특징을 이해하면서 제대로 된 설계 개념을 가지고 구현된 시스템을 설계하기가 어렵고 사소한 기능의 변화에도 시스템을 처음부터 설계를 해야 하는 어려움이 있었다. 이 논문에서는 RFID 태그 불량 검출 기능을 수행하는 불량검출 시스템을 UML을 이용하여 객체지향 기법으로 설계하고 UML로 설계된 모델링을 객체지향을 지원하는 비주얼 언어인 LabVIEW OOP로 적용하는 방법을 제시한다. UML과 LabVIEW OOP로 설계되고 구현된 불량검출 시스템에 대한 성능과 시스템의 기능 변화에 따른 재설계 기법에 대한 기법도 제안한다.
LCD 모니터의 백라이트로 CCFL 형광체를 많이 사용하고 있으나 그 불량여부는 육안에 의존하고 있다. 육안 검사를 함으로써 부품에 대한 일관성 있는 검사가 결여되고, 노동집약적인 검사로 인해 산업적 재해가 발생할 수 있다. 따라서, CCFL 불량유무를 판별하기 위해서 물리적 촬영 환경과 영상처리 알고리즘은 중요하다. 본 논문에서는 CCFL 형광체를 검사하기 위한 촬영환경에 대하여 설명하고, 촬영환경 중 돔 근거리 조명과 점원거리 조명에서의 몇 가지 불량판별 알고리즘을 제시하였다. 불량을 포함한 CCFL 형광체를 사용하여 실험을 수행하였고, 그 결과 제안한 촬영환경과 알고리즘은 불량 판별율 98.32 %와 과검율 4.88 %의 성능을 나타내었다.
Kim, Sang Chae;Park, Il Cheol;Kang, Chan Geun;Jung, Hyunchul;Chung, Woon Kwan;Kim, Kyeong Suk
Nuclear Engineering and Technology
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제52권4호
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pp.856-862
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2020
Defect inspection system for industrial applications takes the important portion. Non-destructive inspection method has been significantly improved. Infrared thermography, as one of method for non-destructive inspection, can provide relatively precise data and quick inspection time. This study, it was performed to measure defect according to the measurement limit of the non-visible areas such as the back surface of the pipe using reflection plate using reflection plate based on Infrared thermography. The materials of the reflection plate were determined in consideration of the space limitation and the thermal characteristics, and defects were detected by the manufactured reflection plate. Detection of defect in non-visible area using the candidate materials for reflection plate was conducted.
A torsional guided wave was applied to detect a defect in petrochemical pipes. Phase and group velocity dispersion curves for the longitudinal and torsional modes of the inspected pipe were presented for the theoretical analysis. It was found through mode shape analysis that there was mode conversion when torsional wave is incident at an asymmetric defect. An artificial notch was fabricated in the pipe and the detectability was examined from the distance 2m of the end of the pipe by using magnetostrictive sensors. The relativities between the amplitude of the reflected signal and the size of the defect was examined. It was shown that the T(0,1) mode could be used for the long range inspection for the petrochemical pipes.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권6호
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pp.135-144
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2022
In this study, we transformed 4680 type lithium-ion batteries to 3-dimensional CAD models and present a methodology to detect defects using Radon inverse transformation. Transparency was applied to the model to make it look like a CT image when viewed from the front. One normal and three defect models were created and analyzed. The models were saved as image files while rotating at a certain angle. Then, we used the Radon inverse transformation to reconstruct the original 3D geometry from the image files. Finally, we successfully found defects in the defect models for three cases.
The wall thinning defect of nuclear power pipe is mainly occurred by the affect of the flow accelerated corrosion (FAC) of fluid. This type of defect becomes the cause of damage or destruction of in carbon steel pipes. Therefore, it is very important to measure defect which is existed not only on the welding part but also on the whole field of pipe. This study use dual-beam Shearography, which can measure the out-of-plane deformation and the in-plane deformation by using another illuminated laser beam and simple image processing technique. And this study proposes Infrared thermography, which is a two-dimensional non-contact nondestructive evaluation that can detect internal defects from the thermal distribution by the inspection of infrared light radiated from the object surface. In this paper, defect of nuclear power pipe were, measured using dual-beam shearography and infrared thermography, quantitatively evaluated by the analysis of phase map and thermal image pattern.
This paper is concerned with defects detection and evaluation of heat affected zone (HAZ) in austenitic stainless steel type 304 by ultrasonic wave and neural network. In experiment, the reflected ultrasonic defect signals from artificial defects (side hole, vertical hole, notch) of HAZ appears as beam distance of prove-defect, distance of probe-surface, depth of defect-surface on CRT. For defect classification simulation, neural network system was organized using total results of ultrasonic experiment. The organized neural network system was learned with the accuracy of 99%. Also it could be classified with the accuracy of 80% in side hole, and 100% in vertical hole, 90% in notch about ultrasonic pattern recognition. Simulation results of neural network agree fairly well with results of ultrasonic experiment. Thus were think that the constructed system (ultrasonic wave - neural network) in this work is useful for defects dection and classification such as holes and notches in HAZ of austenitic stainless steel 304.
위상잠금 적외선 열화상 기법을 이용하여 원전 배관의 결함 검출 및 각도별 결함 검출 조건에 관한 연구를 수행하였다. 결함의 가공은 감육 길이, 원주방향 각도, 감육 깊이를 변화시켜 결함조건을 가공하였다. 사용된 장비는 적외선 열화상 카메라와 1 kW용량의 halogen lamp 2개를 사용하였으며, halogen lamp와 대상 배관과의 거리는 2 m로 고정시켜 실험을 수행하였다. 실험결과의 분석을 위하여 온도분포, 위상 데이터를 확보하고, 이를 분석하여 결함 길이를 측정하였다. 이 연구를 통해 각도별로 나타나는 감육 결함의 검출 형태를 파악함으로서 실제 발전소의 배관에 나타나는 다양한 각도의 결함의 분석이 가능하다. 적외선 열화상 데이터보다 위상잠금 적외선 열화상 데이터가 측정 결과의 신뢰도가 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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