TFT-LCD영상은 불균일한 휘도 변화를 어느 정도 허용하고 있으며, 영상 전반에 걸쳐 나타나는 큰 휘도 변화는 국부적으로 주변 영역과 차이가 나는 결함 영역을 찾는데 방해가 된다. SQI(Self Quotient Image)는 얼굴 인식 분야에서 저주파에 해당하는 조명성분을 제거 하는데 사용되어 왔으며, 일종의 High Pass Filter(고주파 통과 필터) 형태이다. 본 논문에서는 SQI가 신호의 저주파 성분을 평활화 하는 효과를 가지면서 국부적인 변화를 유지하는 특성을 가지는데 착안하여, TFT-LCD영상에 존재하는 결함을 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 TFT-LCD영상 전처리 방법들과 비교하였을 때, 평활화 효과 및 결함 영역 강조 효과가 우수함을 확인할 수 있었다.
The reliable detection of the limited defect in TFT-LCD images is difficult due to the small intensity difference with the background. However, the proposed detection method reliably detects the limited defect by enhancing the TFT-LCD image based on the cumulative histogram and then detecting the defect through the mean and standard deviation of the enhanced image. Notably, an image enhancement using a cumulative histogram increases the intensity contrast between the background and the limited defect, which then allows defects to be detected by using the mean and standard deviation of the enhanced image. Furthermore, through the comparison with the histogram equalization, we confirm that the proposed algorithm suppresses the emphasis of the noise. Experimental comparative results using real TFT-LCD images and pseudo images show that the proposed method detects the limited defect more reliably than conventional methods.
일반적으로 TFT-LCD영상은 휘도 분포가 불균일하며, 전체적으로 크게 변화하는 배경신호, 노이즈 신호, 그리고 결함 영역에서만 급격하게 변하는 결함 신호로 이루어져 있다. 본 논문에서는 HVS(human visual system)의 가장 큰 특징인 주파수에 따라 차이를 인지하는 정도가 다르다는 것을 나타내는 MTF(modulation transfer function)를 변형하여 TFT-LCD영상의 결함을 상대적으로 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 1차원 신호를 생성하여 제안한 방법의 유효성을 살펴보고 실제 TFT-LCD영상에 적용하여 제안한 알고리즘이 영상 결함 강조에 우수한 효과를 가짐을 확인하였다.
본 논문은 새로운 형태의 TFT-LCD 자동 화질 최적화 시스템을 제안한다. 또한 참조 감마 곡선과의 6-점 프로그램 정합 기술을 이용한 새로운 알고리즘 및 자동 전압 설정 알고리즘을 제안한다. 이러한 시스템은 평균 감마 오차, 감마 조정 시간 및 플리커 등을 줄이기 위해 모바일 LCD 구동 IC 내의 감마 조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터들을 자동적으로 제어한다. 개발된 알고리즘과 프로그램은 범용 LCD 모듈에 적용 가능하다. 제안된 최적 화질 향상 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성되어 있고, RGB 및 CPU와 같은 다양한 인터페이스들을 지원한다. 개발된 자동 화질 최적화시스템은 기존의 시스템에 비해 현저히 짧은 감마 조정시간, 적은 플리커 및 적은 평균 감마 오차를 보였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 최적 감마 곡선 및 자동 전압 설정을 이용하기 때문에 개발 공정 시간을 단축시키고, 고화질의 TFT-LCD를 제공하는데 아주 유용하다.
본 논문은 비전장비의 결함 검사 시스템을 위한 불균일한 휘도분포를 가지는 TFT-LCD 영상에서 결함 영역을 분할하는 방법을 다룬다. 불균일한 휘도분포 때문에 결함의 영역을 찾기 어려우며 이를 위해 많은 방법들이 제안되었다. Kamel과 Zhoa는 문자 및 그래픽의 분할을 위해 논리적 단계화 방법을 제안하였고, 이 방법은 공간상에서 수행되어지는 지역적 분할 방법으로 불균일한 분포 상에서도 문자가 잘 분할되는 장점이 있다. TFT-LCD의 저해상도 영상도 배경의 분포가 불균일하여 본 논문에서는 Kamel과 Zhoa의 방법을 답습하여 새로운 결함 영역 분할 방법을 제안한다. 제안한 방법은 결함주위에 발생하는 과검출(Ghost object)이 적은 장점이 있으며 제안 방법의 성능을 증명하기위해 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 영상을 이용하여 실험하고, 주파수상에서 많이 사용되는 FFT의 밴드패스 필터를 이용한 분할 방법과 비교하였다.
Defect region segmentation of TFT-LCD images is performed by combining defect pixels detected by a defect detection method into defect region, or by using morphological operations to segment defect region. Therefore, the result of segmentation of the defect region is highly dependent on the defect detection result. In this paper, we propose a method which segments defect regions sequentially according to the possibility of being included in defect regions in TFT-LCD images. The proposed method repeats the process of detecting a seed using the median value and the median absolute deviation of the image, and segments the defect region using the seeded region growing method. We confirmed the superiority of the proposed method to segment defect regions using pseudo-images and real TFT-LCD images.
본 논문에서는 TFT-LCD 편광필름의 결함을 검출하기 위한 새로운 영상처리기법을 제안한다. 레이저 반사광을 이용하여 획득한 편광필름 영상에서 우선 배경잡음을 제거하기 위하여 형태론적 영상처리기법(열림, 닫힘)을 사용한다. 배경잡음이 제거된 영상으로부터 결함을 검출하기 위하여 2차원 LMS 적응 예측기를 사용하여 밝은 결함을 검출하고 통계적 특성을 이용하여 어두운 결함을 검출한다. 산업현장에서 제공된 TFT-LCD 편광필름을 사용하여 제안된 기법의 성능을 평가한다.
최근 다양한 형태의 TFT-LCD의 수요가 증가함에 따라 LCD 생산 과정에서 얼룩결함을 검사하는 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 가버 웨이블렛 변환(Gabor wavelet transform) 및 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용한 TFT-LCD 패널의 얼룩(mura)을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 DCT 변환 기반의 TFT-LCD 패널 영상의 참조 패널 영상을 생성한다. 원 영상과 생성된 참조 패널 영상에 대해서 실수 가버 웨이블렛 변환(real gabor wavelet transform)을 적용하여 패널 영상에 포함되어 있는 얼룩 결함을 검출하는데 방해가 되는 텍스쳐 정보를 제거하고 변환 영상간의 차영상을 이용하여 제거 결함 영역을 추출한다. 추출된 영역에 대해서는 정량적 평가 과정을 통해 보다 정확한 얼룩 검출을 수행한다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하고 효율적으로 얼룩을 검출하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 최근 모바일장치에서 널리 사용되는 TFT-LCD를 제어 할 수 있는 컨트롤러를 하드웨어로 구현하고 FPGA로 검증한 내용을 기술한다. TFT-LCD 컨트롤러는 red, green, blue의 픽셀 정보와 동기화 할 수 있는 Hsync, Vsync 신호를 출력하고 TFT-LCD에 각 픽셀의 RGB 값이 나타나게 된다. 하드웨어 기술 언어로는 verilog-hdl을 사용하였고, 모델심 소프트웨어를 통하여 시뮬레이션을 확인하고 Xilinx FPGA를 통해 올바른 동작을 검증하였다. 프레임 버퍼는 FPGA안에 블록램의 형태로 구성하여 TFT-LCD에 이미지 파일이 출력되도록 설계 하였다.
TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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