To inspect the defects of printed markings on the surface of IC package, the OCV (Optical Character Verification) method based on NCC (Normalized Correlation Coefficient) pattern matching is widely used. In order to detect the micro pattern defects appearing on the small portion of the markings, a Partitioned NCC pattern matching method was proposed to overcome the limitation of the NCC pattern matching. In this method, the reference pattern is first partitioned into several blocks and the NCC values are computed and are combined in these small partitioned blocks, rather than just using the NCC value for the whole reference pattern. In this paper, we proposed a method to decide the proper number of partition blocks and a method to inspect and combine the NCC values of each partitioned block to identify the defective markings.
본 논문에서는 라인스캔 기술을 이용하여 자동차 사출성형 부품의 결함을 검사하는 방법을 제안한다. 검사대상의 결함을 검사하기 위한 검사 알고리즘은 라인 검출 알고리즘, 결함 분석 알고리즘으로 구성된다. 라인 검출 알고리즘은 레이저 선의 중심점에 해당하는 픽셀의 좌표를 결정한다. 검사 알고리즘은 해당 검사대상 모델에 대한 패턴 데이터와 라인 검출 알고리즘으로부터 얻은 데이터를 이용하여 제품의 불량 유무를 결정한다. 검사 정확도, 처리 시간 등의 평가를 통해 제안하는 검사 방법이 유효함을 확인하였다.
The quality of brazing joints is one of the most important factors that have an effect on the performance of the brazing joint-based heat exchangers with the growing use in industry recently. Therefore, it is necessary to inspect the brazing joints in order to guarantee the performance of the heat exchangers. This paper presents a non-destructive method to inspect the brazing joints of the heat exchangers using X-ray. Firstly, X-ray cross-sectional images of the brazing joints are obtained by using CT (Computerized Tomography) technology. Cross-sectional image from CT is more useful to detect the inner defects than the traditional transmitted X-ray image. Secondly, the acquired images are processed by an algorithm proposed for the defect detection of brazing joint. Finally, two types of brazing joint are examined in a series of experiments to detect the defects in brazing joints. The experimental results show that the proposed algorithm is effective for defect detection of the brazing joints in heat exchangers.
X-ray cross-sectional image-based inspection technique is one of the most useful methods to inspect the brazing joints of heat exchanger. Through X-ray cross-sectional image acquisition, image processing, and defect inspection, the defects of brazing joints can be detected. This paper presents a method to judge the type of detected defects automatically, and to display them three-dimensionally. The defect type is classified as unconnected defect, void, and so on, based on location, size, and shape information of defect. Three-dimensional display which is realized using OpenGL (Open Graphics Library) will be helpful to understand the overall situation including location, size, shape of the defects in a test object.
This paper describes the automatic visual inspect ion system of fabric defects based on pattern recognition techniques. To extract features for detection of fabric defects, four different techniques such as SGLDM. GCM, decorrelation method, and Laws' texture measure were investigated. From results of computer simulation, it has been found that GCM and decorrelation techniques provide good features. By employing a simple statistical pattern recognition technique, theaccuracy of classification of defect and nondefect was more than 90%. Some experimental results arm also presented.
DaBin Na;JiMin Gu;JiMin Park;YunSeok Song;JiHun Moon;Sangyul Ha;SangJeen Hong
반도체디스플레이기술학회지
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제23권2호
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pp.135-142
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2024
Cu-Cu bonding, one of the key technologies in advanced packaging, enhances semiconductor chip performance, miniaturization, and energy efficiency by facilitating rapid data transfer and low power consumption. However, the quality of the interface bonding can significantly impact overall bond quality, necessitating strategies to quickly detect and classify in-process defects. This study presents a methodology for detecting defects in wafer junction areas from Scanning Acoustic Microscopy images using a ResNet-50 based deep learning model. Additionally, the use of the defect map is proposed to rapidly inspect and categorize defects occurring during the Cu-Cu bonding process, thereby improving yield and productivity in semiconductor manufacturing.
In this study, we have developed a prototype of the automatic defects detection system for capsule inspection using the computer vision techniques. The subjects for inspection are empty hard capsules of various sizes which are made of gelatine. To inspect both sides of a capsule, 2-stage recognition is performed. Features we have used are various lengths of a capsule, area, linearity, symmetricity, head curvature and so on. Decision making is performed based on average value which is computed from 20 good capsules in training and permission bounds in factories. Most of time-consuming process for feature extraction is computed by hardware to meet the inspection speed of more than 20 capsules/sec. The main logic for control and arithmetic computation is implemented using EPLD for the sake of easy change of design and reduction in time for developement. As a result of experiment, defects on size or contour of binary images are detected over 95%. Because of dead zone in imaging system, detection ratio of defects on surface, such as bad joint, chip, speck, etc, is lower than the former case. In this case, detection ratio is 50-85%. Defects such as collet pinch and mashed cap/body seldom appear in binary image, and detection ratio is very low. So we have to process the gray-level image directly in partial region.
The dark-field laser scattering system has been developed to inspect surface defects in infrared cut-off filters and then laser scattering characteristics against the defects are investigated. The qualitative analysis for the reliable and accurate detection performance is described through the correlation between incident angles of a laser and viewing ones of a camera. In this paper, reliable and important information with laser scattering is given for the surface defect inspection of IR filters. Its performance has been verified through various experiments.
In developing an automated surface inspect algorithm, we have designed a hierarchical classifier using neural network. The defects which exist on the surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. We have considered three major problems, that is preprocessing, feature extraction and defect classification. In preprocessing, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used Especially, Top-hit transform using local minimax operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment, co-occurrence matrix, and histogram ratio features are calculated. The histogram ratio feature is taken from the gray-level image. For defect classification, we suggest a hierarchical structure of which nodes are multilayer neural network classifiers. The proposed algorithm reduced error rate by comparing to one-stage structure.
Nondestructive inspection(NDI) is a testing procedure used to easily inspect an object for internal defects, abnormalities, shape, and structure, etc. without destroying it. Typical candidates for NDI include buildings, railways, aircraft, bridges, underground pipelines and various types of factory equipment. Recent advances in nondestructive evaluation(NDE) technologies have led to improved methods for quality control and in-service inspection, and the development of new options for material diagnostics. This paper introduces the methods of a survey and assessment on NDI applications in Electric Multiple Units(EMU). The main objective of this paper was to obtain information on various applications of NDI technology in EMU.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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