In this paper, we design and implement the Film Defect Inspection System (FDIS) that detects film defects and determines their types which can be used for producing polarized films of TFT-LCD. The proposed system is designed to detect film defects from polarized film images using image segmentation techniques and to determine defect types through the image analysis of detected defects. To determine defect types, we extract features such as shape and texture of defects, and compare those features with corresponding features of referential images stored in a template database. Experimental results using FDIS show that the proposed system detects all defects of test images effectively (Precision 1.0, Recall 1.0) and efficiently (within 0.64 second in average), and achieves the considerably high correctness in determining defect types (Precision 0.96 and Recall 0.95 in average). In addition, our system shows the high robustness for rotated transformation of images, achieving Precision 0.95 and Recall 0.89 in average.
Hahn, Jong Woo;Mahmood, Muhammad Tariq;Choi, Young Kyu
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.11
no.2
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pp.45-51
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2012
Multilayer co-extrusion blown film construction is a popular technique for producing plastic films for various packaging industries. Automated detection of defective films can improve the quality of film production process. In this paper, we propose a film inspection system that can detect and classify film defects robustly. In our system, first, film images are acquired through a high speed line-scan camera under an appropriate lighting system. In order to detect and classify film defects, an inspection algorithm is developed. The algorithm divides the typical film defects into two groups: intensity-based and texture-based. Intensity-based defects are classified based on geometric features. Whereas, to classify texture-based defects, a texture analysis technique based on local binary pattern (LBP) is adopted. Experimental results revealed that our film inspection system is effective in detecting and classifying defects for the multilayer co-extrusion blown film construction line.
Automatic defect inspection system is composed of the step in the pre-processing, defect candidate detection, and classification. Polarizing films containing various defects should be minimized over-detection for classifying defect blobs. In this paper, we propose a defect detection algorithm using a skewness of histogram for minimizing over-detection. In order to detect up defects with similar to background pixel, we are used the characteristics of the local region. And the real defect pixels are distinguished from the noise using the probability density function. Experimental results demonstrated the minimized over-detection by utilizing the artificial images and real polarizing film images.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.10a
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pp.164-169
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2002
Recently, LCD(Liquid Crystal Display) is the display product widely used on various fields of industry. This is generally composed of many parts. Among many parts, polarizer film control the intensity of the transmitted light according to the degree of rotation of the polarizer axis. Therefore, this film must be free from defects. But it contains many defects such as the defects caused by dust or different thing, adhesive badness, scratch. Presently, the inspection of these defects is depending on the sight of operator. In this paper, we propose the vision system composed of telecentric lens and optical mirror. This system use the coaxial illumination and the light is specularly reflected on the optical mirror. And we develop the image processing algorithm using the threshold and morphological technique.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.6
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pp.743-748
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2009
In this paper, we propose an effective method to extract background components in automated vision inspection system for polarized film used in TFT LCD display panels. The test image signals are typically composed of three components such as ununiform background, random noises and target defect signals. It is important to analyze the background signal for accurate extraction of defect components. Two dimensional continuous wavelets with first derivative gaussian is used. This methods can be applied for reliable extraction of defect signal by elimination of the background signal from the original image. The proposed method outperforms over conventional FFT methods.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.6
no.1
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pp.78-82
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2010
The feeder pipe of Main Primary Heat Transfer System in Wolsong Nuclear Power Plant was inspected by the Ultrasonic Phase Array technique in 2010. It is the first time to apply this method to the construction at Nuclear Power Plant in Korea. The time required for UT technique is less than RT method. The UT method doesn't need to evacuate personnel who works nearby inspecting area and doesn't need to wait developing of film. For these reasons, the UT method is the fastest method among the volumetric inspections. As a result of the examination, it became clear that main defect of the feeder pipe is the Lack of fusion in the welded area. Moreover, the rate of defect was reduced gradually as improvement of welder's skill. If welding machine has problem, the defect has tended to same pattern(occurred same position in the welding area) but these defects were founded without specific rules. For these reasons, the creation of defect is dependent on the skill of worker not on the automatic welding machine. This evaluation of defect signal and collecting data would be useful to further examination in ISI.
An automated circuit repair system was developed for enhancing the yield of nondefective liquid crystal panels, focusing on the resist patterns on the circuit material layer of thin-film transistor (TFT) substrates prior to etching. The developed system has an advantage over the parallel conventional system: In the former, the repair conditions depend on the type of resist whereas in the latter, the repair parameters must be fine-tuned for each circuit material. The developed system consists of a resist pattern defect inspection system and a pattern repair system for short and open defects. The repair system performs fine corrections of abnormal areas of the resist pattern. The open-repair system is equipped with a syringe to dispense resist. To maintain a stable resist diameter, a thermal insulator was installed in the syringe system. As a result, the diameter of the dispensed resist became much more stable than when no thermal insulator was used. The resist diameter was kept within the target of $400{\pm}100{\mu}m$. Furthermore, a prototype system was constructed, and using a dummy pattern, it was confirmed that the system worked automatically and correctly.
This paper proposes an image segmentation for a vision-based automated defect inspection system on surface image of TFT-LCD(Thin Film Transistor Liquid Crystal Display) panels. TFT-LCD images have non-uniform brightness, which is hard to finding defective regions. Although there are several methods or proposed algorithms, it is difficult to divide the defect with high reliability because of non-uniform properties in the image. Kamel and Zhao disclosed a method which based on logical stage algorithm for segmentation of graphics and character. This method is a one of the local segmentation method that has a advantage. It is that characters and graphics are well segmented in an image which has non-uniform property. As TFT-LCD panel image has a same property, so this paper proposes new algorithm to segment regions of defects based on Kamel and Zhao's algorithm. Our algorithm has an advantage that there are a few ghost objects around the defects. We had experiments to prove performance in real TFT-LCD panel images, and comparing with the FFT(Fast Fourier Transform) method which is used a bandpass filter.
Kim, Sang-Ji;Hwang, Yong-Hyeon;Lee, Byoung-Gook;Lee, Joon-Jae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.10
no.10
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pp.1271-1283
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2007
To detect defect of FPD(flat panel displays) is very difficult due to uneven illumination on FPD panel image. This paper presents a method to detect various types of defects using the approximated image of the uneven illumination by B-spline. To construct a approximated surface, corresponding to uneven illumination background intensity, while reducing random noises and small defect signal, only the lowest smooth subband is used by wavelet decomposition, resulting in reducing the computation time of taking B-spline approximation and enhancing detection accuracy. The approximated image in lowest LL subband is expanded as the same size as original one by wavelet reconstruction, and the difference between original image and reconstructed one becomes a flat image of compensating the uneven illumination background. A simple binary thresholding is then used to separate the defective regions from the subtracted image. Finally, blob analysis as post-processing is carried out to get rid of false defects. For applying in-line system, the wavelet transform by lifting based fast algorithm is implemented to deal with a huge size data such as film and the processing time is highly reduced.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.19
no.5
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pp.369-377
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1999
Recently, it is gradually raised necessity that thickness of thin film is measured accuracy and managed in industrial circles and medical world. Ultrasonic signal processing method is likely to become a very powerful method for NDE method of detection of microdefects and thickness measurement of thin film below the limit of ultrasonic distance resolution in the opaque materials, provides useful information that cannot be obtained by a conventional measuring system. In the present research. considering a thin film below the limit of ultrasonic distance resolution sandwiched between three substances as acoustical analysis model, demonstrated the usefulness of ultrasonic signal processing technique using information of ultrasonic frequency for NDE of measurements of thin film thickness. Accordingly, for the detection of delamination between the junction condition of boundary microdefect of thin film sandwiched between three substances the results from digital image processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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