TFT-LCD 셀 영상에서 Saliency map 기반 결함 강조 알고리즘
Defect enhancement algorithm based on saliency map in TFT-LCD cell image
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초록
본 논문에서는 TFT-LCD 셀 영상에서 Saliency map을 적용한 결함 강조 방법을 제안한다. 기존 TFT-LCD의 셀 패턴을 제거하고 결함을 검출하기 위한 방법으로 주기적인 셀 패턴의 특성에 기반한 주파수 영역의 처리를 이용하는 방법이 제안되었다. 그러나 이는 셀 패턴을 완전히 억제하지 못하였으며, 이로 인해 결함을 검출하기 위한 임계값 결정에 어려움이 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 Saliency map을 이용하여 결함의 형태학적 특성 및 밝기 특성에 따라 결함을 강조하고 배경의 휘도는 억제함으로써 신뢰 있는 결함검출 방법을 제안한다. 제안 방법의 타당성을 검증을 위해 얼룩성 결함을 포함한 TFT-LCD 셀 영상에 대한 실험을 진행하였다. Saliency map을 이용한 결함 강조 영상이 결함과 패턴간의 휘도차가 높아 임계값의 변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
Abstract
In this paper, we propose a defect enhancement method using a saliency map in a TFT-LCD cell image. As a method for removing the cell pattern of a conventional TFT-LCD and detecting a defect, a method using frequency domain processing based on the characteristics of a periodic cell pattern has been proposed. However, this did not completely suppress the cell pattern, which made it difficult to determine the threshold value for detecting a defect. In this paper, we propose a reliable defect detection method using a saliency map to emphasize the defects. To verify the feasibility of the proposed method, we conducted experiments on TFT-LCD cell images, including Mura defects. The defect-enhanced image using the saliency map showed that the difference in intensity between the defect and the pattern was large enough to change the threshold value.
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