KR20140071016A

KR20140071016A - 패널 검사 방법

Info

Publication number: KR20140071016A
Application number: KR1020120138831A
Authority: KR
Inventors: 김태호
Original assignee: 엘지디스플레이 주식회사
Priority date: 2012-12-03
Filing date: 2012-12-03
Publication date: 2014-06-11
Also published as: KR101946581B1

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.

Description

패널 검사 방법{Panel Inspection Method}

패널 검사 방법에 관한 것이다.

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.

본 발명은 검사 대상 패널의 다양한 패턴 각각의 변조 계조 값 산출하고 상기 각각의 변조 계조 값의 차이 값을 분석하여 패널을 검사하는 방법을 제공한다.

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.

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.

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.

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.

이하 도면을 참조하면 본 발명에 따른 패널 검사 방법에 대하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 패널 검사 방법의 블록도이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

상기 차이 값의 레벨을 변조하는 단계에서는 얼룩이 있는 영역의 차이 값과 얼룩이 없는 영역의 차이 값의 레벨을 변조하여 그 차이가 커지도록 할 수 있다.

상기 검사 대상 패널의 불량 영역 추정 단계에서는 레벨이 변조된 차이 값을 분석하여 검사 대상 패널의 불량 영역을 추정할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

도 3a는 127계조 영상 패턴을 이용하여 제1 변조 계조 값으로 표현된 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 표현한 도면이고, 도 2b는 화이트 영상 패턴을 이용하여 제2 변조 계조 값으로 표현한 영상의 각 픽셀 별 계조 값을 표현한 도면이고, 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 도면이다.

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.

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.

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.

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.

한편, 상기 도 3a, 3b 및 3c에서 표현된 계조 값은 근사 값으로써 실제로는 각 픽셀이 상기 계조 값 근방의 계조 값을 가질 수 있다.

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.

도 4는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 패널 검사 방법에 관한 블록 도이다.

본 발명의 제2 실시 예에서 본 발명의 제1 실시 예에서 설명한 것과 동일한 내용은 동일한 도면 번호를 부여하고 상세한 설명은 생략한다.

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.

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.

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.

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.

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.

상기 제4 패턴의 영상에서 제4 패턴은 제1 내지 제3 패턴들 중 어느 하나와 동일 할 수 있고 다를 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 제2 실시 예에 따른 패널 검사 방법은 각 패널의 가우시안 혼합 모델을 비교하여 불량 여부를 판단하는 것으로 더욱 신뢰성을 높일 수 있다.

도 5a 및 도 5b는 정상 패널과 검사 대상 패널들의 가우시안 혼합 모델에 관한 그래프이다.

그래프의 가로 축은 계조 값을 나타내고, 세로 축은 각 계조 당 픽셀 수를 나타낸다.

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.

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.

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.

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.

Claims

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 방법.
제1 항에 있어서,
상기 차이 값의 계조를 변경하여 제4 설정 계조 값을 산출하는 단계를 더 포함하는 패널 검사 방법.
제2 항에 있어서,
상기 제4 설정 계조 값은 불량 영역의 계조 값과 그 외 영역의 계조 값의 차이가 커지도록 설정된 패널 검사 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제1 영상 패턴은 화이트(White) 영상 패턴인 패널 검사 방법.
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.