KR101946581B1 - Panel Inspection Method - Google Patents

Panel Inspection Method Download PDF

Info

Publication number
KR101946581B1
KR101946581B1 KR1020120138831A KR20120138831A KR101946581B1 KR 101946581 B1 KR101946581 B1 KR 101946581B1 KR 1020120138831 A KR1020120138831 A KR 1020120138831A KR 20120138831 A KR20120138831 A KR 20120138831A KR 101946581 B1 KR101946581 B1 KR 101946581B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
value
panel
modulation
image
tone
Prior art date
Application number
KR1020120138831A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20140071016A (en
Inventor
김태호
Original Assignee
엘지디스플레이 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지디스플레이 주식회사 filed Critical 엘지디스플레이 주식회사
Priority to KR1020120138831A priority Critical patent/KR101946581B1/en
Publication of KR20140071016A publication Critical patent/KR20140071016A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101946581B1 publication Critical patent/KR101946581B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G02—OPTICS
    • G02F—OPTICAL DEVICES OR ARRANGEMENTS FOR THE CONTROL OF LIGHT BY MODIFICATION OF THE OPTICAL PROPERTIES OF THE MEDIA OF THE ELEMENTS INVOLVED THEREIN; NON-LINEAR OPTICS; FREQUENCY-CHANGING OF LIGHT; OPTICAL LOGIC ELEMENTS; OPTICAL ANALOGUE/DIGITAL CONVERTERS
    • G02F1/00—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics
    • G02F1/01—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour 
    • G02F1/13—Devices or arrangements for the control of the intensity, colour, phase, polarisation or direction of light arriving from an independent light source, e.g. switching, gating or modulating; Non-linear optics for the control of the intensity, phase, polarisation or colour  based on liquid crystals, e.g. single liquid crystal display cells
    • G02F1/1306—Details
    • G02F1/1309—Repairing; Testing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Nonlinear Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

본 발명은 검사 대상 패널에 표시되는 다양한 영상 패턴 각각의 변조 계조 값 산출하고 상기 각각의 변조 계조 값의 차이 값을 이용한 패널 검사 방법 및 상기 검사 대상 패널의 영상 패턴과 정상 패널의 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 비교한 패널 검사 방법을 제공하여 패널의 불량 유무를 판정할 수 있다.The present invention relates to a panel inspection method for calculating modulation gradation values of various image patterns displayed on a panel to be inspected and using difference values of the modulation gradation values and a Gaussian blending of image patterns of the panel to be inspected and image patterns of the normal panel (Gaussian Mixture Model) is provided to determine whether a panel is defective or not.

Description

패널 검사 방법{Panel Inspection Method}{Panel Inspection Method}

패널 검사 방법에 관한 것이다.Panel inspection method.

최근 들어 다양하고 우수한 화질을 가진 디스플레이(Display)장치가 많이 개발되고 있다. 우수한 화질을 위하여 디스플레이장치 내에서 화면을 표시하는 패널의 불량 유무를 검사하는 것이 중요하다. 결함이 없는 화질을 표현하는 상기 패널을 생산하기 위하여 상기 패널의 제조 공정 과정 중에 상기 패널의 화질 검사를 수행한다. 특히 제조공정 과정 중 상기 패널에 포함된 필터에 이물질이 들어가게 되고 상기 이물질로 인하여 상기 패널에 얼룩이 포함된 화면이 나타날 수 있다. 뿐만 아니라 제조 공정과정 중 상기 패널의 충격 등에 의하여 구성품의 미스얼라인(Miss Align)이 발생할 수 있고 그에 따라 상기 패널에 얼룩이 포함된 화면이 나타날 수 있다. 이러한 이유 외에도 패널 내의 필름의 눌림 현상으로 인하여 상기 패널에 자국이 생길 수 있다. 얼룩이 시인되는 패널을 검출하기 위하여 종래에는 검사자가 패턴(Pattern)을 변경하여 패널의 이상 유무를 육안으로 검사하였다. 그러나 얼룩 결함의 특징이 일정하지 않기 때문에 검사 기준이 모호하고, 검사자 간의 개인차로 인하여 패널의 질이 일정하지 않은 문제가 있었다.In recent years, many display devices having various excellent image qualities have been developed. It is important to check the presence or absence of defects in the panel displaying the screen in the display device for an excellent image quality. The image quality of the panel is inspected during the manufacturing process of the panel to produce the panel that exhibits defect-free image quality. Particularly, a foreign substance is contained in the filter included in the panel during the manufacturing process, and a screen including the panel may be displayed due to the foreign substance. In addition, a misalignment of the component may occur due to the impact of the panel during the manufacturing process, and thus a screen including the unevenness may appear on the panel. In addition to these reasons, marks may be formed on the panel due to the pressing of the film in the panel. Conventionally, the inspector changed the pattern in order to detect the panel in which the stain was visually observed, and visually checked the panel for abnormality. However, because the characteristics of the stain defect are not constant, the inspection standard is ambiguous and there is a problem that the quality of the panel is not constant due to individual differences among the inspectors.

본 발명은 검사 대상 패널의 다양한 패턴 각각의 변조 계조 값 산출하고 상기 각각의 변조 계조 값의 차이 값을 분석하여 패널을 검사하는 방법을 제공한다.The present invention provides a method of calculating a modulation tone value of each of various patterns of a panel to be inspected and analyzing a difference value of each of the modulation tone values to inspect the panel.

본 발명은 검사 대상 패널의 영상 패턴과 정상 패널의 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 비교한 결과를 이용하여 패널을 검사하는 방법을 제공한다.The present invention provides a method of inspecting a panel using a result of comparing a Gaussian Mixture Model of an image pattern of a panel to be inspected and an image pattern of a normal panel.

본 발명은 제 1 내지 제 3 영상 패턴(Pattern)을 각각 검사 대상 패널에 디스플레이(Display)하는 단계; 상기 검사 대상 패널에 디스플레이된 상기 제1 내지 제3 영상 패턴을 각각 촬영하여 제1 내지 제3 촬영 영상을 구현하는 단계; 상기 제1 촬영 영상의 제1 계조 값, 상기 제2 촬영 영상의 제2 계조 값 및 상기 제3 촬영 영상의 제3 계조 값을 제1 내지 제3 설정 계조 값만큼 가감하여 상기 제1 촬영 영상의 제1 변조 계조 값, 상기 제2 촬영 영상의 제2 변조 계조 값 및 상기 제3 촬영 영상의 제3 변조 계조 값을 산출하는 단계; 상기 제2 촬영 영상의 제2 변조 계조 값 및 상기 제3 촬영 영상의 제3 변조 계조 값 중 적어도 하나의 촬영 영상의 변조 계조 값과 상기 제1 촬영 영상의 제1 변조 계조 값 사이의 차이 값을 산출하는 단계; 및 상기 차이 값을 분석하여 검사 대상 패널의 불량 유무를 검사하는 단계를 포함하는 패널 검사 방법을 제공한다.The method includes displaying first through third image patterns on a panel to be inspected; Photographing the first to third image patterns displayed on the panel to be inspected, respectively, to implement first to third photographed images; The second gradation value of the second photographed image, and the third gradation value of the third photographed image by the first to third set gradation values, Calculating a first modulation gradation value, a second modulation gradation value of the second captured image, and a third modulation gradation value of the third captured image; A difference value between the modulation gradation value of at least one of the second modulation gradation value of the second captured image and the third modulation gradation value of the third captured image and the first modulation gradation value of the first captured image is Calculating; And analyzing the difference value to check whether the panel to be inspected is defective or not.

본 발명은 검사 대상 패널에서 표시되는 다양한 패턴 변조 계조 값 산출하고 상기 각각의 변조 계조 값의 차이 값을 이용한 패널 검사 방법 및 상기 검사 대상 패널의 영상 패턴과 정상 패널의 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 비교한 패널 검사 방법을 제공하여 신뢰성이 높은 패널의 불량 유무 판정을 할 수 있다.The present invention relates to a panel inspection method for calculating various pattern modulation tone values displayed on a panel to be inspected, a panel inspection method using difference values of the modulation tone values, a Gaussian blending model of image patterns of the panel to be inspected, Mixture Model) is provided to determine whether there is a defect in the panel with high reliability.

도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 패널 검사 방법의 블록도.
도 2a는 127계조 영상 패턴을 이용하여 제1 변조 계조 값으로 표현한 영상.
도 2b는 화이트 영상 패턴을 이용하여 제2 변조 계조 값으로 표현한 영상.
도 2c는 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 산출하고 상기 차이 값의 레벨을 변조한 영상.
도 3a는 127계조 영상 패턴을 이용하여 제1 변조 계조 값으로 표현된 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 표현한 도면.
도 2b는 화이트 영상 패턴을 이용하여 제2 변조 계조 값으로 표현한 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 표현한 도면.
도 2c는 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 산출하고 상기 차이 값의 레벨을 변조한 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 패널 검사 방법에 관한 블록도.
도 5a는 정상 패널의 가우시안 혼합 모델에 관한 그래프.
도 5b는 검사 대상 패널의 가우시안 혼합 모델에 관한 그래프.1 is a block diagram of a panel inspection method according to a first embodiment of the present invention;
2A shows an image expressed by a first modulation gray level value using a 127 gray level image pattern.
FIG. 2B shows an image expressed by a second modulation gray value using a white image pattern. FIG.
FIG. 2C is a diagram for calculating a difference value between the first modulation gradation value and the second modulation gradation value and modulating the level of the difference value. FIG.
FIG. 3A is a diagram showing tone values of respective pixels of an image represented by a first modulation gray level value using a 127 gray level image pattern; FIG.
FIG. 2B is a graph illustrating tone values of respective pixels of an image represented by a second modulation tone value using a white image pattern. FIG.
FIG. 2C is a diagram showing a gray level value of each pixel of an image obtained by calculating a difference value between the first modulation gray level value and the second modulation gray level value and modulating the level of the difference value. FIG.
4 is a block diagram of a panel inspection method according to a second embodiment of the present invention;
5A is a graph relating to a Gaussian mixture model of a normal panel.
5B is a graph relating to a Gaussian mixture model of a panel to be inspected.

이하 도면을 참조하면 본 발명에 따른 패널 검사 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a panel inspection method according to the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 패널 검사 방법의 블록도이다.1 is a block diagram of a panel inspection method according to a first embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 제1 실시 예에 따른 패널 검사 방법은 검사 대상 패널의 제1 내지 제3 영상 패턴을(Pattern) 디스플레이(Display)하는 단계, 디스플레이된 제1 내지 제3 영상 패턴을 촬영하여 제1 내지 제3 촬영 영상을 생성하는 단계, 제1 내지 제3 촬영 영상의 계조 값을 제1 내지 제3 변조 계조 값으로 변환하는 단계, 제2 변조 계조 값과 제1 또는 제3 변조 계조 값과의 차이 값을 산출하는 단계, 차이 값의 레벨을 변조하는 단계 및 검사 대상 패널의 불량 영역을 추정 단계를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, a panel inspection method according to a first embodiment of the present invention includes displaying first to third image patterns of a panel to be inspected, displaying first to third image patterns Converting the gradation values of the first to third photographed images into the first to third modulation gradation values, and outputting the second modulation gradation value and the first or third Calculating a difference value from the modulation gradation value, modulating a level of the difference value, and estimating a defective area of the panel to be inspected.

상기 검사 대상 패널의 제1 내지 제3 영상 패턴을(Pattern) 디스플레이(Display)하는 단계에서는 상기 제2 영상 패턴은 화이트(White) 패턴이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니고, 상기 화이트 패턴은 패널이 지닌 고유한 특성을 반영할 수 있어 본 발명에서 레퍼런스(Reference) 영상 패턴으로 이용될 수 있다.In the step of displaying the first to third image patterns of the panel to be inspected, the second image pattern may be a white pattern, but the present invention is not limited thereto, It can be used as a reference image pattern in the present invention.

상기 제1 또는 제3 영상 패턴은 127계조 패턴, 200계조 패턴, 모자이크 패턴, 블랙(Black) 패턴 등이 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 특히 200계조의 패턴과 127계조의 패턴의 경우 비교적 얼룩이 잘 시인되는 특성을 가지고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고 얼룩의 종류에 따라서 시인 여부가 달라질 수 있다. The first or third image pattern may be a 127-gradation pattern, a 200-gradation pattern, a mosaic pattern, or a black pattern, but is not limited thereto. In particular, in the case of a 200-gradation pattern and a 127-gradation pattern, relatively stained is visually recognized. However, the present invention is not limited to this, and visibility may vary depending on the type of stains.

상기 디스플레이된 제1 내지 제3 영상 패턴을 촬영하여 제1 내지 제3 촬영 영상을 생성하는 단계에서는 상기 검사 대상 패널에 표시되는 패턴을 변경하면서 상기 검사 대상 패널을 카메라로 촬영한다. 상기 카메라는 화면 전 영역을 촬영하는 에어리어 카메라(Area Camera), 화면의 라인별로 촬영하는 라인 카메라(Line Camera)를 쓸 수 있으나 이에 대해서는 한정하지 않는다.In the step of photographing the displayed first through third image patterns and generating the first through third photographic images, the inspection target panel is photographed by the camera while changing patterns displayed on the inspection target panel. The camera may use an area camera for photographing the entire area of the screen, and a line camera for photographing the entire area of the screen, but the present invention is not limited thereto.

상기 제1 내지 제3 촬영 영상의 계조 값을 제1 내지 제3 변조 계조 값으로 변환하는 단계에서는 상기 제1 촬영 영상의 제1 계조 값, 상기 제2 촬영 영상의 제2 계조 값 및 상기 제3 촬영 영상의 제3 계조 값을 기준 계조 값과 비교하여 제1 내지 제3 설정 계조 값만큼 가감한다.Wherein the step of converting the gradation values of the first to third photographed images into the first to third modulation gradation values includes: a first gradation value of the first photographed image, a second gradation value of the second photographed image, The third gradation value of the photographed image is compared with the reference gradation value and added or subtracted by the first to third set gradation values.

예를 들어 상기 기준 계조 값이 130계조, 제1 촬영 영상의 제1 계조 값이 127계조, 제2 촬영 영상의 제2 계조 값이 255계조 및 제3 촬영 영상의 제3 계조 값이 200계조인 경우, 상기 제1 계조 값인 127계조 값과 상기 기준 계조 값인 130계조 값과의 차이는 제1 설정 계조 값에 해당하고 그 값은 3계조 값이 된다. 이 경우 상기 제1 설정 계조 값인 3계조 값을 상기 제1 계조 값에 더한다. 다시 말해 상기 제1 촬영 영상의 각 픽셀의 계조 값은 근사적으로 127계조 값에 근접하고 상기 각 픽셀에서 제1 설정 계조 값인 3계조 값을 더하면 상기 각 픽셀의 계조 값은 근사적으로 130계조 값을 가지는 제1 변조 계조 값으로 변환될 수 있다.For example, if the reference tone value is 130 tones, the first tone value of the first shot image is 127 tones, the second tone value of the second shot image is 255 tones, and the third tone value of the third shot image is 200 tones The difference between the 127th gray level value as the first gray level value and the 130th gray level value as the reference gray level value corresponds to the first set gray level value and the value becomes 3 gray level value. In this case, the third tone value, which is the first setting tone value, is added to the first tone value. In other words, when the gradation value of each pixel of the first captured image approximates to the 127th gradation value and the third gradation value which is the first set gradation value is added to each pixel, the gradation value of each pixel is approximated to the 130th gradation value To the first modulation gradation value.

그리고 상기 제2 계조 값인 255계조 값과 상기 기준 계조 값인 130계조 값의 차이는 제2 설정 계조 값에 해당하고, 그 값은 125계조 값에 해당한다. 이 경우 상기 제2 설정 계조 값인 125계조 값을 상기 제2 계조 값에서 뺀다. 다시 말해 상기 제2 촬영 영상의 각 픽셀의 계조 값은 근사적으로 255계조 값에 근접하고 상기 각 픽셀에서 제2 설정 계조 값인 125계조 값을 빼면 상기 각 픽셀의 계조 값은 근사적으로 130계조 값을 가지는 제2 변조 계조 값으로 변환될 수 있다.The difference between the second tone value 255 tone value and the reference tone value 130 tone value corresponds to the second set tone value, and the value corresponds to the 125 tone value. In this case, the second set tone value 125 is subtracted from the second tone value. In other words, if the tone value of each pixel of the second shot image approximates 255 tone values and subtracts 125 tone values as the second set tone value in each pixel, the tone value of each pixel is approximately 130 tone value To the second modulation gradation value.

또한 상기 제3 계조 값인 200계조 값과 상기 기준 계조 값인 130계조 값의 차이는 제3 설정 계조 값에 해당하고, 그 값은 70계조 값에 해당한다. 이 경우 상기 제3 설정 계조 값인 70계조 값을 상기 제3 계조 값에서 뺀다. 다시 말해 상기 제3 촬영 영상의 각 픽셀의 계조 값은 근사적으로 200계조 값에 근접하고 상기 각 픽셀에서 제3 설정 계조 값인 70계조 값을 빼면 상기 각 픽셀의 계조 값은 근사적으로 130계조 값을 가지는 제3 변조 계조 값으로 변환될 수 있다.The difference between the third gradation value 200 gradation value and the reference gradation value 130 gradation value corresponds to the third set gradation value, and the value corresponds to 70 gradation value. In this case, the third tone value 70 is subtracted from the third tone value. In other words, if the gradation value of each pixel of the third photographic image approximates 200 gradation values and the third gradation value of 70 pixels is subtracted from each pixel, the gradation value of each pixel is approximately 130 gradations To the third modulation gradation value.

제2 변조 계조 값과 제1 또는 제3 변조 계조 값과의 차이 값을 산출하는 단계에서는 상기 제2 변조 계조 값과 상기 제1 변조 계조 값과의 차이 값을 구하고, 상기 제2 변조 계조 값과 상기 제3 변조 계조 값과의 차이 값을 구할 수 있다.Calculating a difference value between the second modulation gradation value and the first or third modulation gradation value, calculating a difference value between the second modulation gradation value and the first modulation gradation value, The difference value with the third modulation gradation value can be obtained.

예를 들어 얼룩이 있는 패널에서 디스플레이된 제2 영상 패턴이 화이트 패턴인 경우 상기 얼룩이 잘 시인되지 않을 수 있다. 그러므로 상기 패널을 카메라로 촬영하면 상기 촬영된 영상 내의 각 픽셀은 255계조 근방의 값을 가질 수 있다. 따라서 255계조 값에서 제1 설정 계조 값인 125계조 값을 뺀 경우 상기 촬영된 영상 내의 각 픽셀 전부는 130계조 근방의 값을 가질 수 있다.For example, if the second image pattern displayed on the speckled panel is a white pattern, the speckle may not be well visible. Therefore, when the panel is photographed by a camera, each pixel in the photographed image can have a value in the vicinity of 255 gradations. Therefore, if the 125th gray scale value is subtracted from the 255th gray scale value, all pixels in the photographed image can have a value in the vicinity of 130 gray scales.

그러나 상기 얼룩이 있는 패널에 127계조인 제1 영상 패턴이 디스플레이되는 경우 얼룩이 잘 시인될 수 있다. 그러므로 상기 패널을 카메라로 촬영하면 상기 촬영된 영상 내의 픽셀 중에서 얼룩이 없는 부분은 127계조 근방의 값을 가질 수 있고 얼룩이 있는 부분은 127계조와 큰 차이가 있는 계조 값을 가질 수 있다. 따라서 상기 각 픽셀의 계조 값에서 제2 설정 계조 값인 3계조 값을 더한 경우 상기 촬영된 영상 내의 픽셀 중 얼룩이 없는 부분만 130계조 근방의 값을 가질 수 있고 얼룩이 있는 부분은 130계조와는 큰 차이가 나는 계조 값을 가질 수 있다. 이때 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 산출하면 얼룩이 있는 부분은 근사적으로 0계조 값을 가질 수 있고, 얼룩이 없는 부분은 근사적으로 0이 아닌 계조 값을 가질 수 있다.However, when the first image pattern having 127 gradations is displayed on the uneven panel, the unevenness can be visually recognized. Therefore, when the panel is photographed with a camera, a portion of the pixels in the photographed image that does not have an unevenness can have a value in the vicinity of 127 gradations, and a portion with unevenness can have a gradation value that is greatly different from 127 gradations. Therefore, when the third tone value, which is the second setting tone value, is added to the tone value of each pixel, only the unevenness-free portion of the pixels in the photographed image can have a value in the vicinity of 130 tones, I can have a tonal value. At this time, if the difference value between the first modulation gradation value and the second modulation gradation value is calculated, the uneven portion can have the approximate 0 gradation value, and the portion without the unevenness can have the non-zero gradation value have.

상기 차이 값의 레벨을 변조하는 단계에서는 얼룩이 있는 영역의 차이 값과 얼룩이 없는 영역의 차이 값의 레벨을 변조하여 그 차이가 커지도록 할 수 있다.In the step of modulating the level of the difference value, it is possible to modulate the difference value of the speckled area and the difference value of the speckled area so that the difference becomes large.

상기 검사 대상 패널의 불량 영역 추정 단계에서는 레벨이 변조된 차이 값을 분석하여 검사 대상 패널의 불량 영역을 추정할 수 있다.In the defective area estimation step of the inspection target panel, the defective area of the inspection target panel can be estimated by analyzing the difference value in which the level is modulated.

상기 레벨이 변조된 차이 값을 분석하는 방법으로는 특정 영역에서 계조 값이 주변 영역의 계조 값과 비교해 설정 범위 이상의 차이가 나는 경우에는 상기 특정 영역을 불량 영역으로 추정할 수 있다. 상기 설정 범위는 검사에 사용되는 패널의 해상도에 따라 달라질 수 있다.As a method of analyzing the difference value in which the level is modulated, when the gray level value in the specific area is compared with the gray level value of the surrounding area and the difference is larger than the setting range, the specific area can be estimated as a defective area. The setting range may vary depending on the resolution of the panel used for the inspection.

한편 제1 변조 계조 값과 제2 변조 계조 값과의 차이 값을 분석하여 검사 대상 패널의 불량 영역을 추정하고 상기 제2 변조 계조 값과 제3 변조 계조 값의 차이 값을 분석하여 상기 검사 대상 패널의 불량 영역을 추정한다. 그리고 두 가지 경우 모두 불량 영역이 나타나지 않는 경우에는 상기 검사 대상 패널을 정상품으로 간주할 수 있다. 그리고 검사의 신뢰성을 높이기 위하여 제1 내지 제3 영상 패턴에 한하지 않고 그 이상의 다양한 패턴의 변조 계조 값을 산출하여 검사 대상 패널의 불량 영역을 추정할 수 있다.Meanwhile, by analyzing the difference value between the first modulation gradation value and the second modulation gradation value, the defective area of the panel to be inspected is estimated, and the difference value between the second modulation gradation value and the third modulation gradation value is analyzed, Of the defective area. In both cases, if the defective area does not appear, the panel to be inspected can be regarded as a regular product. In order to increase the reliability of the inspection, it is possible to estimate the defective area of the panel to be inspected by calculating modulation gradation values of various patterns not limited to the first to third image patterns.

도 2a는 127계조 영상 패턴을 이용하여 제1 변조 계조 값으로 표현한 영상이고, 도 2b는 화이트 영상 패턴을 이용하여 제2 변조 계조 값으로 표현한 영상이고, 도 2c는 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 산출하고 상기 차이 값의 레벨을 변조한 영상을 나타내는 도면이다.FIG. 2A is an image represented by a first modulation gray level value using a 127 gray level image pattern, FIG. 2B is an image expressed by a second modulation gray level value by using a white image pattern, FIG. 2C is an image expressed by a first modulation gray level value, FIG. 8 is a diagram showing an image obtained by calculating the difference value of the second modulation gradation value and modulating the level of the difference value; FIG.

도2a, 2b 및 2c를 참조하면, 각각의 도면에서 점선으로 표시된 부분은 얼룩이 생긴 곳으로 127 패턴을 촬영한 영상은 얼룩이 시인되지만 화이트 계조 영상을 촬영한 영상은 얼룩이 잘 시인되지 않는다. 그리고 상기 차이 값의 레벨을 변조한 영상의 경우에는 얼룩이 가장 잘 시인되고 있다.Referring to FIGS. 2A, 2B, and 2C, dotted lines indicate areas where dots are formed, and images obtained by photographing 127 patterns are not visible. However, white dots are not well visible. In the case of the image in which the level of the difference value is modulated, the unevenness is best seen.

도 3a는 127계조 영상 패턴을 이용하여 제1 변조 계조 값으로 표현된 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 표현한 도면이고, 도 3b는 화이트 영상 패턴을 이용하여 제2 변조 계조 값으로 표현한 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 표현한 도면이고, 도 3c는 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 산출하고 상기 차이 값의 레벨을 변조한 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 나타낸 도면이다.FIG. 3A is a diagram showing tone values of respective pixels of an image expressed by a first modulation tone value using a 127-tone tone image pattern, FIG. 3B is a diagram illustrating tone values of pixels of an image expressed by a second modulation tone value using a white image pattern, FIG. 3C is a graph showing a difference value between the first modulation gradation value and the second modulation gradation value, and a gray level value of each pixel of an image obtained by modulating the level of the difference value.

도 3a를 참조하면, 127계조 영상 패턴의 경우 얼룩이 나타나는 픽셀(Pixel) 영역에서의 계조 값은 주변(130계조)보다 다소 낮은 계조 값(120계조)으로 표현될 수 있다. 도 3b를 참조하면, 화이트 계조 영상 패턴의 경우에는 전체 픽셀의 계조 값이 130계조로 나타날 수 있다. 이는 패널에 얼룩이 있다고 하더라고 상기 패널의 화이트 영상 패턴의 경우 얼룩이 잘 시인되지 않고 이를 촬영한 화이트 패턴 촬영 영상의 픽셀 계조 값은 130계조 근방의 값으로 나타낸다고 볼 수 있다.Referring to FIG. 3A, in the case of the 127 gray image pattern, the gray level value in the pixel area where the smear appears can be represented by a gray level value (120 gray level) which is somewhat lower than the surrounding (130 gray level). Referring to FIG. 3B, in the case of the white gradation image pattern, the gray scale values of all the pixels can be expressed by 130 gray levels. This is because the white image pattern of the panel is not well visible, and the pixel tone value of the white pattern image imaged by the panel is represented by a value in the vicinity of 130 gray scales.

도 3c를 참조하면, 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 산출하면 동일한 계조 값을 나타내는 픽셀은 0계조값이 되고 얼룩이 나타나는 픽셀의 계조 값은 0이 아닌 값인 -10으로 나타난다.Referring to FIG. 3C, when the difference value between the first modulation gradation value and the second modulation gradation value is calculated, the pixel showing the same gradation value becomes the 0 gradation value, and the gradation value of the pixel showing the unevenness becomes -10 .

도 3d를 참조하면, 차이 값 레벨 조정 부에서 상기 차이 값의 게인(Gain)을 10으로 하여 각 픽셀 당 계조 값을 증폭시키고 영상이 잘 시인되도록 하기 위하여 각 픽셀의 오프셋(Offset)을 127만큼 조정하면 도 3d와 같은 계조 값을 가진 픽셀을 구현할 수 있다. 구체적으로 상기 제1 변조 계조 값과 상기 제2 변조 계조 값의 차이 값을 계조 값으로 가지는 픽셀들 중에서 얼룩이 없는 영역의 픽셀은 0계조이다. 게인이 10이므로 0계조 값에서 10을 곱하면 0 계조 값이 나오고 오프셋을 127로 하면 0계조 값에서 127 계조 값을 더한 127계조 값이 최종적으로 각 픽셀의 계조 값이 된다. 그리고 얼룩이 존재하는 영역의 픽셀은 -10계조 값으로 게인을 10으로 하면 -100계조 값이 되고 오프셋을 조정하면 -100+127=27이라는 계조 값이 된다. 결과적으로 상기 차이 값 레벨 조정을 통하여 얼룩이 있는 영역과 얼룩이 없는 영역의 계조 값은 100계조로 차이가 나므로 명암비가 커져서 얼룩이 잘 시인될 수 있다. Referring to FIG. 3D, the difference value level adjusting unit adjusts the offset of each pixel by 127 in order to amplify the tone value of each pixel by setting the gain of the difference value to 10, A pixel having a gray level value as shown in FIG. 3D can be implemented. Specifically, among the pixels having the difference value between the first modulation gradation value and the second modulation gradation value as the tone value, the pixels in the unevenness area are 0 gradations. When the 0 gradation value is multiplied by 10 and the gain is 10, the 0 gradation value is output. If the offset is 127, the 127 gradation value obtained by adding the 127 gradation value from the 0 gradation value finally becomes the gradation value of each pixel. The pixels in the area where the smudges exist are -10 gradation values. When the gain is 10, -100 gradation values are obtained. When the offset is adjusted, -100 + 127 = 27 gradation values. As a result, the gradation values of the uneven area and the uneven area differ by 100 gradations through the difference value level adjustment, so that the contrast ratio becomes large and the unevenness can be visually recognized.

상기 127계조 영상 패턴의 경우 패널 내에 얼룩이 시인되기는 하지만 뚜렷하게 나타나지 않을 수 있고, 상기 화이트 영상 패턴의 경우 패널 내에 얼룩이 존재하지만 잘 시인되지 않을 수 있다. 그러나 패널 검사용 카메라로 각 패턴의 영상을 촬영하고, 각 영상의 계조 값을 기준 값과 비교하여 설정 계조 값만큼 가감하고, 이로부터 촬영 영상 각각의 변조 계조 값을 산출하고, 상기 각각의 변조 계조 값의 차이 값을 구하고, 상기 차이 값의 레벨을 조정하면 얼룩이 뚜렷하게 시인되는 것을 확인할 수 있다. In the case of the 127-gray image pattern, although the pattern is visible in the panel, it may not be clearly displayed. In the case of the white image pattern, there may be a spot in the panel but it may not be visually recognized. However, the image of each pattern is photographed with the camera for panel inspection, and the gradation value of each image is compared with the reference value and added / subtracted by the set gradation value, the modulation gradation value of each photographed image is calculated therefrom, It is possible to confirm that the unevenness is visibly recognized by adjusting the level of the difference value.

한편, 상기 도 3a, 3b 및 3c에서 표현된 계조 값은 근사 값으로써 실제로는 각 픽셀이 상기 계조 값 근방의 계조 값을 가질 수 있다.On the other hand, the gray level values represented in FIGS. 3A, 3B, and 3C are approximate values, and in practice, each pixel can have a gray level value near the gray level value.

패널 내에 발생 될 수 있는 얼룩의 형태는 정할 수 없을 정도로 다양할 수 있다. 따라서 상기 얼룩을 검출해내기 위해서는 검사 대상 패널의 패턴을 계속 변경해 나가면서 검사해야 하기 때문에 예측 가능성, 정확도, 신속성이 떨어질 수 있다. 그러나 본 발명의 제1 실시 예에 따른 패널 검사 방법을 이용하는 경우에는 예측 가능성을 높일 수 있고, 정확도와 신속성을 높일 수 있다. The type of stain that can occur within the panel can vary to an indeterminate degree. Therefore, in order to detect the above-mentioned unevenness, the pattern of the panel to be inspected must be continuously inspected while changing, so that the predictability, accuracy, and promptness may be deteriorated. However, when the panel inspection method according to the first embodiment of the present invention is used, the predictability can be increased, and the accuracy and promptness can be increased.

도 4는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 패널 검사 방법에 관한 블록 도이다.4 is a block diagram of a panel inspection method according to a second embodiment of the present invention.

본 발명의 제2 실시 예에서 본 발명의 제1 실시 예에서 설명한 것과 동일한 내용은 동일한 도면 번호를 부여하고 상세한 설명은 생략한다.In the second embodiment of the present invention, the same elements as those described in the first embodiment of the present invention are denoted by the same reference numerals, and a detailed description thereof will be omitted.

도 4를 참조하면, 본 발명의 제2 실시 예에 따른 패널 검사 방법은 검사 대상 패널의 제1 내지 제3 영상 패턴을 디스플레이하는 단계, 디스플레이된 제1 내지 제3 영상 패턴을 촬영하여 제1 내지 제3 촬영 영상을 생성하는 단계, 제1 내지 제3 촬영 영상의 계조 값을 제1 내지 제3 변조 계조 값으로 변환하는 단계, 제2 변조 계조 값과 제1 또는 제3 변조 계조 값과의 차이 값을 산출하는 단계, 차이 값의 레벨을 변조하는 단계, 검사 대상 패널의 불량 영역 추정 단계, 검사 대상 패널의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델 생성 단계, 정상 패널들의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델 생성 단계, 상기 검사 대상 패널의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델과 상기 정상 패널들의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델의 비교 단계 및 패널의 양불 판정 단계를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the panel inspection method according to the second embodiment of the present invention includes displaying first through third image patterns of a panel to be inspected, photographing the first through third image patterns, Converting the gradation values of the first to third photographed images into the first to third modulation gradation values, calculating a difference between the second modulation gradation value and the first or third modulation gradation value, Calculating a Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the panel to be inspected, a Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the normal panels, A comparison step of a Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the panel to be inspected and a Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the normal panels, Can.

상기 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model)은 정상 패널의 계조 값에 대한 픽셀 수를 가우시안 분포로 나타낸다. 그리고 다수의 정상 패널의 가우시안 분포를 나타내고 이를 혼합한 모델링 방법이다. The Gaussian Mixture Model represents the number of pixels of the gray level of the normal panel as a Gaussian distribution. And a Gaussian distribution of a number of normal panels.

불량 패널 추정 단계에서는 패널 내의 화소들 중에서 특정 영역의 화소들이 주변 영역의 화소들과 비교하여 계조 값의 큰 차이가 나는 경우 해당 특정 영역에 얼룩이 있는 것으로 추정할 수 있다. 예를 들어 검사 대상 패널의 상부의 제일 왼쪽의 첫 번째 화소를 좌표로 나타내어 (1,1)이라고 하고, 상기 검사 대상 패널의 하부의 제일 오른쪽의 화소를 좌표로 나타내어 (100.100)이라고 하면 상기 검사 대상 패널의 좌표 (2,10), (2,11), (2,12), (3,10), (3,11), (4,10), (4,11), (4,12)의 픽셀의 계조 값이 20계조 이고 그 주변 좌표에 해당하는 픽셀의 계조 값이 100계조인 경우 상기 (2,10), (2,11), (2,12), (3,10), (3,11), (4,10), (4,11), (4,12) 좌표에 해당하는 픽셀이 있는 영역에 얼룩 결함이 있는 것으로 추정할 수 있다.In the defective panel estimation step, it can be estimated that the pixels in the specific area among the pixels in the panel are blurred in the specific area when there is a large difference between the gray values in comparison with the pixels in the surrounding area. For example, if the first leftmost pixel on the upper left side of the panel to be inspected is expressed as coordinates (1, 1) and the rightmost pixel on the lower side of the panel to be inspected is represented as coordinates (100.100) The panel's coordinates (2,10), (2,11), (2,12), (3,10), (3,11), (4,10), (4,11) (2,10), (2,11), (2,12), (3,10), and (3,10) when the grayscale value of the pixel of the pixel of interest is 20 grayscale and the grayscale value of the pixel corresponding to the surrounding coordinates is 100 grayscale 3, 11), (4, 10), (4, 11), and (4, 12).

검사 대상 패널이 불량 패널 추정 단계에서 얼룩 결함이 있는 것으로 추정되는 경우, 상기 검사 대상 패널의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델과 상기 정상 패널들의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델을 비교하게 된다.The Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the panel to be inspected and the Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the normal panels are compared when it is estimated that the subject panel is defective in the defective panel.

상기 검사 대상 패널의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델을 구현하고 상기 정상 패널들의 제4 영상 패턴의 가우시안 혼합 모델을 구현하여 상기 가우시안 혼합 모델 비교 단계에서 각 영상 패턴의 픽셀 별로 계조 값을 비교할 수 있다. 상기 양불 판정 단계에서는 상기 각 픽셀 별로 비교된 계조 값을 통하여 패널의 불량 여부를 판정할 수 있다.A Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the panel to be inspected is implemented and a Gaussian mixture model of the fourth image pattern of the normal panels is implemented so that the Gaussian mixture model comparison step compares the tone values of the respective image patterns with each other . In the monochromatic determination step, it is possible to determine whether the panel is defective based on the gray level values compared for each pixel.

상기 제4 패턴의 영상에서 제4 패턴은 제1 내지 제3 패턴들 중 어느 하나와 동일 할 수 있고 다를 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The fourth pattern in the image of the fourth pattern may be the same as or different from any one of the first through third patterns, but is not limited thereto.

본 발명의 제2 실시 예에 따른 패널 검사 방법은 각 패널의 가우시안 혼합 모델을 비교하여 불량 여부를 판단하는 것으로 더욱 신뢰성을 높일 수 있다.The panel inspection method according to the second embodiment of the present invention compares the Gaussian mixture model of each panel to determine whether the panel is defective, thereby further improving the reliability.

도 5a 및 도 5b는 정상 패널과 검사 대상 패널들의 가우시안 혼합 모델에 관한 그래프이다.5A and 5B are graphs showing a Gaussian mixture model of the normal panel and the inspection target panels.

그래프의 가로 축은 계조 값을 나타내고, 세로 축은 각 계조 당 픽셀 수를 나타낸다.The horizontal axis of the graph represents the tone value, and the vertical axis represents the number of pixels per tone.

도 5a를 참조하면, 정상 패널들의 가우시안 모델을 생성하고 상기 가우시안 모델을 혼합하면 정상 패널들의 가우시안 혼합 모델이 생성된다. 상기 정상 패널들의 가우시안 혼합 모델에서 제1 및 제2 계조 값 근방의 계조 값을 가진 픽셀이 가장 많이 나타나는 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 5A, a Gaussian model of normal panels is generated, and a Gaussian mixture model of normal panels is generated by mixing the Gaussian models. It can be seen that the pixels having the tone values near the first and second tone values appear most in the Gaussian mixture model of the normal panels.

도 5b를 참조하면, 검사 대상 패널의 가우시안 혼합 모델에서는 제1 및 제2 계조 뿐만 아니라 제3 계조 값 근방의 값을 가지는 픽셀도 많이 나타나는 것을 알 수 있다. 이는 정상 패널들의 가우시안 혼합 모델에서는 나타나지 않았던 제3 계조 값을 가지는 다수의 픽셀이 나타난 것으로 상기 검사 대상 패널은 얼룩 결함을 포함하고 있는 패널로 판정할 수 있다.Referring to FIG. 5B, in the Gaussian mixture model of the panel to be inspected, it can be seen that not only the first and second gradation but also many pixels having values near the third gradation value are displayed. This is because a plurality of pixels having a third gray level value not appearing in the Gaussian mixture model of the normal panels are displayed, and the panel to be inspected can be determined as a panel including a blur defect.

한편 상기 검사 대상 패널의 불량 유무 판정에 있어서 신뢰성을 높이기 위하여 정상 패널의 가우시안 모델(Gaussian Model)의 수를 늘려 이를 혼합하여 정상 패널들의 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 사용할 수 있다. On the other hand, in order to increase the reliability in determining whether or not the panel to be inspected is defective, the number of Gaussian models of the normal panel may be increased and used as a Gaussian Mixture Model of the normal panels.

이상에서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술할 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의해 정하여져야만 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the detailed description of the specification, but should be defined by the claims.

Claims (5)

제 1 내지 제 3 영상 패턴(Pattern)을 각각 검사 대상 패널에 디스플레이(Display)하는 단계;
상기 검사 대상 패널에 디스플레이된 상기 제1 내지 제3 영상 패턴을 각각 촬영하여 제1 내지 제3 촬영 영상을 구현하는 단계;
상기 제1 촬영 영상의 제1 계조 값에 제1 설정 계조 값을 가감하여 상기 제1 촬영 영상의 제1 변조 계조 값을 산출하고, 상기 제2 촬영 영상의 제2 계조 값에 제2 설정 계조 값을 가감하여 상기 제2 촬영 영상의 제2 변조 계조 값을 산출하며, 상기 제3 촬영 영상의 제3 계조 값에 제3 설정 계조 값을 가감하여 상기 제3 촬영 영상의 제3 변조 계조 값을 산출하는 단계;
상기 제2 변조 계조 값과 상기 제1 변조 계조 값 사이의 차이 값, 및 상기 제2 변조 계조 값과 상기 제3 변조 계조 값 사이의 차이 값을 산출하는 단계; 및
상기 차이 값을 분석하여 검사 대상 패널의 불량 유무를 검사하는 단계를 포함하고,
상기 차이 값을 분석하는 단계는
상기 제1 및 제2 변조 계조 값 사이의 차이 값을 게인 값으로 설정하고, 상기 게인 값과 미리 설정된 오프셋을 상기 제1 및 제2 변조 계조 값의 차이 값과 연산해서 제4 설정 계조 값을 산출하는 단계; 및
상기 제4 설정 계조 값으로 불량 영역의 계조 값과 나머지 영역의 계조 값 차이를 분석하는 단계를 포함하는,
패널 검사 방법.
Displaying the first to third image patterns on an inspection target panel, respectively;
Photographing the first to third image patterns displayed on the panel to be inspected, respectively, to implement first to third photographed images;
The first modulation gradation value of the first photographed image is calculated by adding or subtracting the first setting gradation value to the first gradation value of the first photographed image and the second setting gradation value The third modulation gradation value of the third photographed image is calculated by adding or subtracting the third setting gradation value to or from the third gradation value of the third photographed image, ;
Calculating a difference value between the second modulation gradation value and the first modulation gradation value and a difference value between the second modulation gradation value and the third modulation gradation value; And
And analyzing the difference value to check whether there is a defect in the panel to be inspected,
The step of analyzing the difference value
A difference value between the first and second modulation tone values is set as a gain value and a fourth set tone value is calculated by calculating the gain value and a preset offset with the difference value between the first and second modulation tone values ; And
And analyzing the difference between the tone value of the defective area and the tone value of the remaining area with the fourth set tone value.
Panel Inspection Method.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 제4 설정 계조 값은 불량 영역의 계조 값과 그 외 영역의 계조 값의 차이가 커지도록 설정된 패널 검사 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the fourth set tone value is set such that a difference between the tone value of the defective area and the tone value of the other area becomes larger.
제1 항에 있어서,
상기 제2 영상 패턴은 화이트(White) 영상 패턴인 패널 검사 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the second image pattern is a white image pattern.
제1 항에 있어서,
검사 대상 패널의 제4 영상 패턴의 제1 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 생성하는 단계;
정상 패널의 제4 영상 패턴의 제2 가우시안 혼합 모델을 생성하는 단계; 및
상기 제1 및 제2 가우시안 혼합 모델을 비교하여 상기 검사 대상 패널의 불량 유무를 판정하는 단계를 더 포함하는 패널 검사 방법.
The method according to claim 1,
Generating a first Gaussian mixture model of a fourth image pattern of the panel to be inspected;
Generating a second Gaussian mixture model of a fourth image pattern of the normal panel; And
And comparing the first and second Gaussian mixture models to determine whether the inspection target panel is defective.
KR1020120138831A 2012-12-03 2012-12-03 Panel Inspection Method KR101946581B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120138831A KR101946581B1 (en) 2012-12-03 2012-12-03 Panel Inspection Method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120138831A KR101946581B1 (en) 2012-12-03 2012-12-03 Panel Inspection Method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140071016A KR20140071016A (en) 2014-06-11
KR101946581B1 true KR101946581B1 (en) 2019-04-22

Family

ID=51125616

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120138831A KR101946581B1 (en) 2012-12-03 2012-12-03 Panel Inspection Method

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101946581B1 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110967184B (en) * 2019-12-03 2021-06-11 合肥工业大学 Gearbox fault detection method and system based on vibration signal distribution characteristic recognition
KR102326955B1 (en) * 2020-04-10 2021-11-16 주식회사 뷰웍스 Analysis system for display device and color analysis method thereof
CN112734691B (en) * 2020-12-17 2023-06-16 郑州金惠计算机***工程有限公司 Industrial product defect detection method and device, terminal equipment and storage medium

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101426487B1 (en) * 2008-01-02 2014-08-06 삼성전자주식회사 Apparatus for inspecting of display panel and method thereof
KR20090094694A (en) * 2008-03-03 2009-09-08 엘지디스플레이 주식회사 Test apparatus and method for liquid crystal display
KR20120052767A (en) * 2010-11-16 2012-05-24 한국전자통신연구원 Apparatus and method for separating image

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140071016A (en) 2014-06-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100422295B1 (en) Image quality analysis method and system for display device
KR20160061541A (en) Vision inspection apparatus and method of compensating gamma and mura defect thereof
KR102324238B1 (en) Inspection apparatus of inspecting mura defects and method of driving the same
KR920019182A (en) Defect Detection Method and Device of Display Screen
CN111754906A (en) Method for detecting brightness uniformity of curved surface display screen
US7561751B2 (en) Image processing method
JP2008170325A (en) Stain flaw detection method and stain flaw detection device
CN103927749A (en) Image processing method and device and automatic optical detector
JP2017166942A (en) Testing method of crack on rubber
KR101946581B1 (en) Panel Inspection Method
KR100842616B1 (en) Method and Apparatus For Detecting Flat Panel Display By Vision Model
KR101677070B1 (en) System and Method for Automatically Detecting a Mura Defect using Morphological Image Processing and Labeling
KR102431430B1 (en) Luminance distortion compensating apparatus, method of compensating luminance distortion using the same and display panel inspecting system having the same
JP4244046B2 (en) Image processing method and image processing apparatus
JP2009036582A (en) Inspection method, inspection device and inspection program of plane display panel
KR20140121068A (en) Method and apparatus of inspecting mura of flat display
US9646224B2 (en) Image processing method, image processing device and automated optical inspection machine
KR102454986B1 (en) Spot detecting apparatus and method of detecting spot using the same
JP4610656B2 (en) Inspection device, inspection method, program, and recording medium
KR20140082333A (en) Method and apparatus of inspecting mura of flat display
JP2006226837A (en) Method and apparatus for inspecting stain
JP2004219176A (en) Method and apparatus for detecting pixel irregulality failing
KR100765294B1 (en) Method for detecting muras in lcd panel
JP2004219291A (en) Line defect detection method and device for screen
JP6897291B2 (en) Image evaluation device and image evaluation method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant