본 연구에서는 적절한 배경 재구축 (background reconstruction)과 정확한 무라 (mura)에 대한 색인 (index)의 평가를 통해 무라결함을 자동적으로 검출하기 위한 방법이 개발되었다. 이러한 목적을 위해, 우선 디스플레이 판넬 (display panels)의 휘도 인텐시티 (brightness intensity)를 표현하기 위한 효과적인 배경 재구축방법이 개발되었다. 그 결과, 어떠한 불균일한 휘도를 가지는 배경도 효과적으로 제거될 수 있었다. 그런 다음, ...
본 연구에서는 적절한 배경 재구축 (background reconstruction)과 정확한 무라 (mura)에 대한 색인 (index)의 평가를 통해 무라결함을 자동적으로 검출하기 위한 방법이 개발되었다. 이러한 목적을 위해, 우선 디스플레이 판넬 (display panels)의 휘도 인텐시티 (brightness intensity)를 표현하기 위한 효과적인 배경 재구축방법이 개발되었다. 그 결과, 어떠한 불균일한 휘도를 가지는 배경도 효과적으로 제거될 수 있었다. 그런 다음, LCD 판넬을 대체적인 방법으로 등급을 책정하기 위해 해당 무라의 레벨이 인간의 시각 감도 (human eyes' sensitivity)를 기초로 정량화 되었다. 본 연구의 주된 촛점은 'display under test (DUT)' 이미지로부터 배경을 재구축하는 것에 맞추어져 있다. 본 연구에서 제안한 방법은 저주파통과 필터링 (low-pass filtering), 이산 코사인 변환 (discrete cosine transform), 그리고 다항 표면 적합 (polynomial surface fitting)의 세가지 방법들의 장점을 최대한 이용한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 이용하여 몇가지 예제를 통한 무라결함의 검측과정을 수행함으로써 이 방법이 이전에 이미 알려진 다양한 종류의 무라결함을 검측하는 방법들에 비해 더 효과적이라는 것을 입증하였다.
본 연구에서는 적절한 배경 재구축 (background reconstruction)과 정확한 무라 (mura)에 대한 색인 (index)의 평가를 통해 무라결함을 자동적으로 검출하기 위한 방법이 개발되었다. 이러한 목적을 위해, 우선 디스플레이 판넬 (display panels)의 휘도 인텐시티 (brightness intensity)를 표현하기 위한 효과적인 배경 재구축방법이 개발되었다. 그 결과, 어떠한 불균일한 휘도를 가지는 배경도 효과적으로 제거될 수 있었다. 그런 다음, LCD 판넬을 대체적인 방법으로 등급을 책정하기 위해 해당 무라의 레벨이 인간의 시각 감도 (human eyes' sensitivity)를 기초로 정량화 되었다. 본 연구의 주된 촛점은 'display under test (DUT)' 이미지로부터 배경을 재구축하는 것에 맞추어져 있다. 본 연구에서 제안한 방법은 저주파통과 필터링 (low-pass filtering), 이산 코사인 변환 (discrete cosine transform), 그리고 다항 표면 적합 (polynomial surface fitting)의 세가지 방법들의 장점을 최대한 이용한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 이용하여 몇가지 예제를 통한 무라결함의 검측과정을 수행함으로써 이 방법이 이전에 이미 알려진 다양한 종류의 무라결함을 검측하는 방법들에 비해 더 효과적이라는 것을 입증하였다.
An automatic detection of mura defects is introduced based on the reconstruction an appropriate background and evaluation of the index on mura level. First, an effective background reconstruction method is developed to represent the brightness intensity of a display panel. Therefore, the nonuniform ...
An automatic detection of mura defects is introduced based on the reconstruction an appropriate background and evaluation of the index on mura level. First, an effective background reconstruction method is developed to represent the brightness intensity of a display panel. Therefore, the nonuniform brightness of background can be effectively removed. And then, the mura level is quantified based on the human eyes’ sensitivity in order to alternatively grade the LCD panels. The main part of this study is to reconstruct the background from the 'display under test (DUT)' image. The proposed method takes the full advantage of the following three methods: low-pass filtering, discrete cosine transform, and polynomial surface fitting. Several mura defects detection processes using the proposed method are represented through case studies to show that the proposed method is more effective than the other existing methods in detecting various categories of the mura defects.
An automatic detection of mura defects is introduced based on the reconstruction an appropriate background and evaluation of the index on mura level. First, an effective background reconstruction method is developed to represent the brightness intensity of a display panel. Therefore, the nonuniform brightness of background can be effectively removed. And then, the mura level is quantified based on the human eyes’ sensitivity in order to alternatively grade the LCD panels. The main part of this study is to reconstruct the background from the 'display under test (DUT)' image. The proposed method takes the full advantage of the following three methods: low-pass filtering, discrete cosine transform, and polynomial surface fitting. Several mura defects detection processes using the proposed method are represented through case studies to show that the proposed method is more effective than the other existing methods in detecting various categories of the mura defects.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.