In this Paper we show the LCD simulator for defect inspection using image processing algorithm and neural network. The defect inspection algorithm of the LCD consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. Preprocess removes noise from LCD image, using morphology operator and neural network is used for the defect classification. Sample images with scratch, pinhole, and spot from real LCD color filter image are used. The proposed algorithms show that defect detected and classified in the ratio of 92.3% and 94.6 respectively.
The Apartment Defect Dispute Mediation Committee of the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport received as many as 7,686 complaints regarding defects in 2021, and the conflict caused by these disputes on the defects is worsening. A quality inspection team system was established in January 2021 to address the deepening conflict, and this system prevented the emergence of defects in apartment houses before the residents moved in. Quality inspections were conducted based on the Housing Act standards, but the reality is that the standards for the ordinances are not systematic. Based on the analysis of the ordinances by the apartment quality inspection team, 23 out of 226 local governments utilized the quality inspection teams, and they had different standards for the quality inspection subjects and inspection periods. In addition, the inspection standards for the defect checklists used by the apartment quality inspection teams operated by local governments varied. A survey was conducted by apartment quality experts to tackle this problem and proposed improvement plans for the defect checklists used for the quality inspection of apartment houses.
This paper deals with the algorithm development that inspects defects such as Lens Focus, Black Defect, Dim Defect, Color Defect, White Balance, and Line Defect caused by the process of Compact Camera Module (CCM). These days the demand of CCM goes on increasing in various types like PDA, a cellular phone and PC camera every year. However, owing to the defect inspection of CCM by the semiskilled work the average inspection time of CCM takes about 40 to 50 seconds. As time goes by the efficiency takes a sudden turn for the worse because workers must inspect with seeing a monitor directly. In this paper, to solve these problems, we developed the imaging processing algorithm to inspect the defects in captured image of assembled CCM. The performances of the developed inspection system and its algorithm are tested on many samples. Experimental results reveal that the proposed system can focus the lens of CCM within 5s and we can recognize various types of defect of CCM modules with good accuracy and high speed.
This study is on the application the image processing algorithm for inspection of the aluminium mill strip surface defect. The image of surface defect data was obtained using the CCD camera with the digital signal board. The edge was found from the difference of pixel intensity between the normal image and defect image. Two step were taken to find the edge in the image processing algorithm. First, noise was removed by using the median filter in the image. Second, the edge was sharpened in detail by using the sharpening convolution filter in the image. Canny algorithm was used to defect the exact edge. The defect section was separated from the original image is to find the coordination point p1 and p2 which include the defect image
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
This paper presents an overall image processing approach of defect inspection of patterned TFT-LCD panels for the real manufacturing process. A prototype of AOI(Automatic Optical Inspection) system which is composed of air floating stage and multi line scan cameras is developed. Adjacent pattern comparison algorithm is enhanced and used for pattern elimination to extract defects in the patterned image of TFT-LCD panels. New region merging algorithm which is based on border expansion is proposed to identify defects from the pattern eliminated defect image. Experimental results show that a developed AOI system has acceptable performance and the proposed algorithm reduces environmental effects and processing time effectively for applying to the real manufacturing process.
Mobile용 TFT-LCD는 근거리에서, 세밀한 관찰 작업용으로 사용되는 경우가 많아 높은 수준의 품질관리가 요구되고 있으나, 높은 휘도값, 큰 휘도편차, 높은 검사 정밀도 등의 특징을 가지고 있어 동일한 검사기준을 적용하여도 작업자 혹은 제조라인에 따라 판단의 차이가 있으며 정량적인 품질관리가 어렵다. 또한, 다품종 대량생산 추세에 따라 검사 속도, 작업자의 피로도, 검사 시야의 한계 등 육안검사의 문제점이 대두되고 있다. 본 논문은 Mobile용 TFT-LCD 화면의 품질관리 및 검사기준과 동일한 기준에 의거하여 현장에 적용하기 쉬운 탁상형의 Mobile용 TFT-LED 화면 검사 장비를 개발하였다. 그리고 개발된 장비를 사용한 실험에서, 육안검사에 비하여 개선된 결과를 기반으로 안정적이고 수치화된 Mobile용 TFT-LCD 화면 품질 검사의 표준화 가능성을 제시한다.
AVI (Automatic Vision Inspection) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. AVI systems usually report different measurements on the same defect with some variations on position or rotation mainly because different images are provided. This is caused by possible variations from the image acquisition process including optical factors, nonuniform illumination, random noises, and so on. For this reason, conventional area based defect measuring methods have problems of robustness and consistency. In this paper, we propose a new defect size measuring method to overcome this problem, utilizing volume information that is completely ignored in the area based defect measuring method. The results show that our proposed method dramatically improves the robustness and consistency of defect size measurement.
Sewer condition assessment involves the determination of defective points and status of aged sewers by a CCTV inspection according to the standard manual. Therefore, it is important to establish a reliable and effective standard manual for identifying the sewer defect. In this study, analytic reviews of the CCTV inspection manuals of the UK, New Zealand, Canada and South Korea were performed in order to compare the defect codes and the protocols of condition assessment. Through this, we also established the standardized method for defect code and revised the calculation method of assigning the condition grade. Analyses of the types and frequencies of sewer defects that obtained by CCTV inspection of 7000 case results, showed that the joint defect and lateral defect were the most frequent defects that occurred in Korea. Some defect codes are found to be modified because those did not occur at all. This study includes a proposed new sewer defect codes based on sewer characteristics.
동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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