[논문]TFT-LCD 패널 검사를 위한 지역적 분별에 기반한 결함 영역 분할 알고리즘

정건희; 정창도; 윤병주; 이준재; 박길흠

doi:10.9717/kmms.2012.15.2.204

TFT-LCD 패널 검사를 위한 지역적 분별에 기반한 결함 영역 분할 알고리즘
Segmentation of Defective Regions based on Logical Discernment and Multiple Windows for Inspection of TFT-LCD Panels 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.15 no.2, 2012년, pp.204 - 214

정건희 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부) , 정창도 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) , 윤병주 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) , 이준재 (계명대학교 게임모바일콘텐츠학과) , 박길흠 (경북대학교 전자전기공학부)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

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.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이진 문자 추출에 사용되었던 공간필터링 알고리즘인 Kamel과 Zhao의 방법은 불균일한 배경 휘도를 가지는 배경에서 이진문자 추출에 관한 알고리즘이다[1]. TFT-LCD의 영상도 불균일한 배경 휘도를 가지므로 본 논문에서는 이 방법을 TFT-LCD 패널의 불량 검출에 적용하기 위해서 기존에 Kamel과 Zhao가 제안한 방법의 윈도우와 이진화 로직을 기반으로하여 기존 연구되어진 방법들이 가지는 과검출을 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다.
본 논문에서 TFT-LCD 결함 검출에 적용하고자 각도를 이용한 윈도우 선택과 논리적 단계화 기법을 중간값 선택으로 대체한 알고리즘을 제안한다. 먼저 각도를 θ(360의 약수)로 정하고 윈도우 크기를 n×n 로 정한다.

제안 방법

본 논문의 구성은 Ⅱ장에서 TFT-LCD 패널 영상의 특징 및 결함에 관해 설명하고, Ⅲ장에서는 이진문자 추출에서 적용한 Kamel과 Zhao의 알고리즘을 설명하고, 이에 기반을 둔 제안하는 알고리즘을 설명한다. Ⅳ장에서 실제 결함영상을 이용하여 대표적으로 많이 사용하는 주파수 영역 상에서 푸리에변환을 이용한 버터워스 대역 필터링 방법과 기존에 제안되어진 Kamel과 Zhao의 방법을 TFT-LCD에 적용한 것과 본 논문에서 제안한 방법들을 비교하고 실험 결과와 고찰을 통해 제안하고자 하는 알고리즘의 성능을 증명하고자 한다. 그리고 Ⅴ장에서 결론을 맺는다.
또한 기존에 이진 문자 추출에 사용되었던 Kamel과 Zhao의 알고리즘을 TFT-LCD영상에 적용하여 결함을 이진 문자 추출에 대응하여 실험을 실시하였다. 변수값은 윈도우 사이즈=3, 밝은 문턱값 = 169, 어두운 문턱값 = 163으로 설정하였으며 문턱치 값설정은 제안 알고리즘과 같은 STD방식을 사용하였다.
거리와 각도를 통해 처리하고자 하는 참조영역의 윈도우 크기와 검출할 수 있는 결함의 크기를 정함으로써 결함의 종류 및 크기에 따라 맞추어 분할 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 이 알고리즘에 기반하여 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 패널 영상을 실험 및 비교를 하였다. 주로 많이 사용되는 방법 중 하나로써 주파수 영역에서 버터워스 밴드 패스 필터링 결과에서 생길 수 있는 과검출을 최소한으로 줄임으로써 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 우수한 성능을 증명하였다.
또한 기존에 이진 문자 추출에 사용되었던 Kamel과 Zhao의 알고리즘을 TFT-LCD영상에 적용하여 결함을 이진 문자 추출에 대응하여 실험을 실시하였다. 변수값은 윈도우 사이즈=3, 밝은 문턱값 = 169, 어두운 문턱값 = 163으로 설정하였으며 문턱치 값설정은 제안 알고리즘과 같은 STD방식을 사용하였다. 방향성은 기존의 문자 추출과 같이 8방향으로 설정하였다.
영상위에 나타나는 결함을 본 논문에서는 크게 다음의 작은 영역 결함, 큰 영역 결함, 선결함, 부정형 결함으로 분류하고 다음과 같이 정의하였다.
위에서 본 가상 결함을 가지는 TFT-LCD패널 영상을 언급된 조건으로 각각 FFT한 뒤 버터워스 대역통과 필터링을 통해 결함 영역을 분할한 영상, 기존의 Kamel과 Zhao의 알고리즘, 그리고 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용한 최종 결함 영역 분할영상은 아래와 같다.
제안한 방법의 적합성을 증명하기 위하여 TFTLCD 영상과 유사한 영상을 생성하여 결과를 분석하고, 이후 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 검증하였다. 실험용 PC는 Intel Core i5 CPU와 4G Byte memory의 사양이며, Visual Studio 2008 컴파일러를 사용하였다.
5로 설정하였다. 제안한 알고리즘의 변수는 각도=30도, 너비=15로 설정했으며, 윈도우 사이즈 크기는 3으로 하였다. 제안한 알고리즘의 문턱치 값은 50바이스를 주어 음의 값이 없도록 한 다음 47이하는 암결함, 53이상은 휘결함으로 설정하였다.

대상 데이터

제안한 알고리즘의 변수는 각도=30도, 너비=15로 설정했으며, 윈도우 사이즈 크기는 3으로 하였다. 제안한 알고리즘의 문턱치 값은 50바이스를 주어 음의 값이 없도록 한 다음 47이하는 암결함, 53이상은 휘결함으로 설정하였다.

데이터처리

그림 10 실험 영상은 실제로 결함을 포함하는 TFT-LCD패널 영상 5개를 대상으로 기존의 알고리즘인 Kamel과 Zhao의 방법과 제안한 알고리즘의 성능을 비교하였다. 그림 10(a)와 그림 10(b)의 영상에서는 유사한 성능을 보이지만 나머지 그림 10(c)와 그림 10(d) 그리고 그림 10(e)영상 결과를 비교하게 된다면 앞에서 보았던 가상 TFT-LCD 결과와 같이 과검출 뿐만 아니라 미검출까지 발생하는 것을 통해 본 알고리즘의 우수한 성능을 확인할 수 있다.
그림 9 실험 영상은 실제로 결함을 포함하는 TFT-LCD패널 영상 5개를 대상으로 FFT뒤 버터워스 필터링 방법과 제안한 알고리즘의 성능을 비교하였다. 그림 9에서 볼 수 있듯이 대부분의 영상이 제안한 방법이 버터워스 필터링 보다 과검출을 최소화시키는 결과를 확인할 수 있다.
간단히 설명하자면 특정 대역 상의 주파수를 통과시켜 해당 주파수의 성분만이 남아있게 만드는 알고리즘으로서 기전선 변동 잡음을 제거하기 위해 쓰는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안하는 알고리즘의 목표가 기저선 잡음을 제거하여 신호의 기저선을 정렬인 만큼 버터워스 대역통과 필터링을 통해 기저선 정렬이 된 신호와 결과를 비교하였다.

이론/모형

본 논문에서는 TFT-LCD 패널상에 존재하는 결함을 찾아내기 위해서 결함 영역 분할 방법으로 Kamel과 Zhao의 알고리즘을 이용하였다. 거리와 각도를 통해 처리하고자 하는 참조영역의 윈도우 크기와 검출할 수 있는 결함의 크기를 정함으로써 결함의 종류 및 크기에 따라 맞추어 분할 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

성능/효과

(a)결과에서 쉽게 볼 수 있듯이 FFT뒤에 버터워스 대역 통과 필터링을 이용한 방법은 최종결함 영역 분할시 영상의 모서리 부분에 과검출이 보이는 것과 더불어 배경과의 밝기 차이가 가장 적은편인 영상의 왼편 영역에 존재하는 결함 영역 분할이 제대로 되지 않음을 눈으로 확인 할 수 있다.
(e)영상 결과를 비교하게 된다면 앞에서 보았던 가상 TFT-LCD 결과와 같이 과검출 뿐만 아니라 미검출까지 발생하는 것을 통해 본 알고리즘의 우수한 성능을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 TFT-LCD 패널상에 존재하는 결함을 찾아내기 위해서 결함 영역 분할 방법으로 Kamel과 Zhao의 알고리즘을 이용하였다. 거리와 각도를 통해 처리하고자 하는 참조영역의 윈도우 크기와 검출할 수 있는 결함의 크기를 정함으로써 결함의 종류 및 크기에 따라 맞추어 분할 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 이 알고리즘에 기반하여 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 패널 영상을 실험 및 비교를 하였다.
또한 이 알고리즘에 기반하여 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 패널 영상을 실험 및 비교를 하였다. 주로 많이 사용되는 방법 중 하나로써 주파수 영역에서 버터워스 밴드 패스 필터링 결과에서 생길 수 있는 과검출을 최소한으로 줄임으로써 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 우수한 성능을 증명하였다. TFT-LCD 패널상의 결함을 정밀히 검출 및 분할 할 수가 있다면 이는 곧 추후에 이를 기반으로 분할된 결함을 몇몇의 객관적 요소들로 정량화함으로써 인간 시각 시스템에 기반을 둔 TFT-LCD 자동결함 검출 시스템 구현에 한 발짝 다가갈 수 있다.
반면에 그림 8(c)결과에서는 영상 상단의 과검출이 최소화 되는 것과 동시에 배경영역과 결함의 밝기차이가 적게 나는 영상의 왼편 부분의 결함이 정확히 검출되는 결과를 볼 수 있다. 즉, 제안한 알고리즘은 그림 7처럼 결함이 불균일한 배경신호와 더불어 있으며, 배경신호와 밝기 차이가 크지 않더라도 결함영역을 우수하게 검출하는 것을 알 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존에 연구되어 온 공간영역 상에서 분할방법의 종류는 무엇인가?	기존 연구되어온 공간영역 상에서 분할방법으로는 배경잡음을 제거하거나 결함을 강조하기 위한 영역 성장 기법[4-6], 배경신호를 평활화하는 B-스프라인 기법[7,8], 다항식 근사 기법[9], MMTF(Modified Modulation Transfer Function)기법[10]등이 있다. 이러한 방법들은 결함의 위치에 따라 배경 잡음과 결함의 차이가 줄어드는 경향이 있으며 배경 잡음의 패턴이 일정하지 않을 경우 그 성능이 저하되는 경향을 보인다.
	TFT-LCD 영상에서 불균일한 휘도 분포와 노이즈 성분이 나타나는 원인은 무엇인가?	TFT-LCD 영상은 BLU(Back Light Unit)의 불균일한 빛 반사, 액정의 불균일한 분포, 미세한 이물, 카메라 노이즈 그리고 공정상의 여러 요인으로 인해 전체적 휘도 분포가 고르지 못하고 노이즈가 혼재한다. 이러한 불균일한 휘도 분포와 노이즈 성분은 TFT-LCD결함 영역 추출에서 과검출을 유발하여 견실성 있는 불량 검사에 저해요인이 된다.
	Kamel과 Zhoa가 문자 및 그래픽의 분할을 위해 제안한 논리적 단계화 방법의 장점은 무엇인가?	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.

참고문헌 (13)

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