• 제목/요약/키워드: Image defect detection

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Multispectral Wavelength Selection to Detect 'Fuji' Apple Surface Defects with Pixel-sampling Analysis

  • Park, Soo Hyun;Lee, Hoyoung;Noh, Sang Ha
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제39권3호
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    • pp.166-173
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    • 2014
  • Purpose: In this study, we focused on the image processing method to determine the external quality of Fuji apples by identifying surface defects such as scabs and bruises. Method: A CCD camera was used to capture filter images with 24 different wavelengths ranging between 530 nm and 1050 nm. Image subtraction and division operations were performed to distinguish the defect area from the normal areas including calyx, stem, and glaring on the apple surface image. All threshold values of the image were examined to reveal the defect area of pretreated filter images. Results: The developed operation methods were [image (720 nm) - image (900 nm)]/image (700 nm) for bruise detection and [image (740 nm) - image (900 nm)]/image (590 nm) for scab detection, which revealed 81% and 90% recognition ratios, respectively. Conclusions: Our results showed several optimal wavelengths and image processing methods to detect Fuji apple surface defects such as bruises and scabs.

초음파 서모그라피를 이용한 용접 결함 검사 (A Welding Defect Inspection using an Ultrasound Excited Thermography)

  • 조재완;정진만;최영수;정승호;정현규
    • 대한용접접합학회:학술대회논문집
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    • 대한용접접합학회 2006년도 춘계 학술대회 개요집
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    • pp.148-150
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    • 2006
  • In this paper, the applicability of an UET(ultrasound excited thermography) for a defect detection of the welded receptacle is described. An UET(ultrasound excited thermography) is a defect-selective and fast imaging tool for damage detection. A high power ultrasound-excited vibration energy with pulse durations of 280ms is injected into the outer surface of the welded receptacle made of Al material. An ultrasound vibration energy sent into the welded receptacle propagate inside the sample until they are converted into the heat in the vicinity of the defect. The injection of the ultrasound excited vibration energy results in heat generation so that the defect is turned into a local thermal wave transmitter. Its local heat emission is monitored by the thermal infrared camera. And they are processed by the image recording system. Measurement was performed on aluminum receptacle welded by using Nd:YAG laser. The observed thermal image revealed two area of defects along the welded seam.

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액정 표시 장치 표면 영상에서 히스토그램 비대칭도 기반의 적응적 결함 검출 (Adaptive Defect Detection Method based on Skewness of the Histogram in LCD Image)

  • 구은혜;박길흠
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권1호
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    • pp.107-117
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    • 2016
  • TFT-LCD 영상에서 평균과 표준편차를 이용한 STD 결함 검출 방법은 실제 많은 검사 시스템에 활용되고 있다. STD방법은 문턱 값에 따라 검출 결과가 매우 의존적인 문제가 있다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 결함 검출을 위해 영상에 따른 적응적 문턱 값을 사용한 STD 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 문턱 값을 영상의 휘도 분포와 정규 분포의 유사도를 나타내는 비대칭도(Skewness)를 이용하여 적응적으로 결정한다. 실험을 통해 적응적 문턱 값을 사용한 STD 방법은 다양한 결함을 포함한 영상에 대해 일관성 있는 검출 결과를 나타내어 제안한 방법의 타당성을 확인할 수 있었다.

CNN 기반 딥러닝을 이용한 인공지지체의 외형 변형 불량 검출 모델에 관한 연구 (A Study on Shape Warpage Defect Detecion Model of Scaffold Using Deep Learning Based CNN)

  • 이송연;허용정
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.99-103
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    • 2021
  • Warpage defect detecting of scaffold is very important in biosensor production. Because warpaged scaffold cause problem in cell culture. Currently, there is no detection equipment to warpaged scaffold. In this paper, we produced detection model for shape warpage detection using deep learning based CNN. We confirmed the shape of the scaffold that is widely used in cell culture. We produced scaffold specimens, which are widely used in biosensor fabrications. Then, the scaffold specimens were photographed to collect image data necessary for model manufacturing. We produced the detecting model of scaffold warpage defect using Densenet among CNN models. We evaluated the accuracy of the defect detection model with mAP, which evaluates the detection accuracy of deep learning. As a result of model evaluating, it was confirmed that the defect detection accuracy of the scaffold was more than 95%.

Automatic Defect Detection from SEM Images of Wafers using Component Tree

  • Kim, Sunghyon;Oh, Il-seok
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제17권1호
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    • pp.86-93
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    • 2017
  • In this paper, we propose a novel defect detection method using component tree representations of scanning electron microscopy (SEM) images. The component tree contains rich information about the topological structure of images such as the stiffness of intensity changes, area, and volume of the lobes. This information can be used effectively in detecting suspicious defect areas. A quasi-linear algorithm is available for constructing the component tree and computing these attributes. In this paper, we modify the original component tree algorithm to be suitable for our defect detection application. First, we exclude pixels that are near the ground level during the initial stage of component tree construction. Next, we detect significant lobes based on multiple attributes and edge information. Our experiments performed with actual SEM wafer images show promising results. For a $1000{\times}1000$ image, the proposed algorithm performed the whole process in 1.36 seconds.

다중 스레드를 이용한 실시간 동판 검사 시스템 (A Real-time Copper Foil Inspection System using Multi-thread)

  • 이재광;최동혁
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제10권6호
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    • pp.499-506
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    • 2004
  • 제안된 동판 표면 검사 시스템은 PC-기반으로 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 이용해 동판 표면의 결함을 실시간으로 검사하는 시스템이다. 초고속 라인 스캔 카메라로 영상 취득 보드에 영상을 실시간으로 취득하여 처리할 때, 더블 버퍼링 방법으로 입출력과 처리가 동시에 수행되어 처리 속도를 높인다. 다중 스레드 기법에서는 시스템 자원 활용과 다중 스레드로 CPU의 사용을 최대화하여 실시간 처리하며, 다중 스레드 구조로도 실시간 처리가 어려운 경우에는 다중 CPU를 사용하여 이를 해결한다. 또한 동판 표면 영상에서 결함 검출하여 분류할 때, 실시간 처리를 만족시키기 위해서 결함영상의 공분산 행렬의 고유치 비율, 명암차 등의 연산으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 결함의 검출은 조명 불균형에 대한 보상 처리가 적용된 다음 임계치에 의해 검출된다. 검출된 결함은 제안된 분류 방법으로 특징을 분석한 뒤 결함의 형태를 분류한다. 특징은 결함 너비와 고유치 비율, 명암차 등이 사용되었다. 제시된 방법을 검증하기 위해서 총 141개의 결함을 분류하는 실험이 진행되었고, 결과로는 89.4% 성공률을 보였다.

초음파 서모그라피를 이용한 빠른 PCB 결함 검출 (Fast Defect Detection of PCB using Ultrasound Thermography)

  • 조재완;서용칠;정승호;김승호;정현규
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제55권2호
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    • pp.68-71
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    • 2006
  • Active thermography has been used for several years in the field of remote non-destructive testing. It provides thermal images for remote detection and imaging of damages. Also, it is based on propagation and reflection of thermal waves which are launched from the surface into the inspected component by absorption of modulated radiation. For energy deposition, it use external heat sources (e.g., halogen lamp or convective heating) or internal heat generation (e.g., microwaves, eddy current, or elastic wave). Among the external heat sources, the ultrasound is generally used for energy deposition because of defect selective heating up. The heat source generating a thermal wave is provided by the defect itself due to the attenuation of amplitude modulated ultrasound. A defect causes locally enhanced losses and consequently selective heating up. Therefore amplitude modulation of the injected ultrasonic wave turns a defect into a thermal wave transmitter whose signal is detected at the surface by thermal infrared camera. This way ultrasound thermography(UT) allows for selective defect detection which enhances the probability of defect detection in the presence of complicated intact structures. In this paper the applicability of UT for fast defect detection is described. Examples are presented showing the detection of defects in PCB material. Measurements are performed on various kinds of typical defects in PCB materials (both Cu metal and non-metal epoxy). The obtained thermal image reveals area of defect in row of thick epoxy material and PCB.

EfficientNetV2 및 YOLOv5를 사용한 금속 표면 결함 검출 및 분류 (Metal Surface Defect Detection and Classification using EfficientNetV2 and YOLOv5)

  • ;김강철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.577-586
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    • 2022
  • 철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.

영상처리를 이용한 TFT-LCD의 불량 검출 (Defect detection for TFT-LCD panel using image processing)

  • 이규봉;곽동민;최두현;송영철;박길흠
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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    • pp.1783-1786
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    • 2003
  • In this paper, an automated line-defect detection method for TFT-LCD panel is presented. A DFB(Directional Filter Bank) and line-projection method are used to find line-defect which is one of the major defects occurred in TFT-LCD panel. The experimental results show that the proposed algorithm gave promising results for applying automated inspection technique for TFT-LCD panel.

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LCD표면 검사를 위한 라인스캔 영상의 재구성 (Image Reconstruction Using Line-scan Image for LCD Surface Inspection)

  • 고민석;김우섭;송영철;최두현;박길흠
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권4호
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    • pp.69-74
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    • 2004
  • 본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP: Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST: Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.