기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
영상 세그멘테이션 및 템플리트 매칭 기술을 응용한 필름 결함 검출 시스템
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • 영상 세그멘테이션 및 템플리트 매칭 기술을 응용한 필름 결함 검출 시스템
저자명
윤영근,이석룡,박호현,정진완,김상희,Yoon. Young-Geun,Lee. Seok-Lyong,Park. Ho-Hyun,Chung. Chin-Wan,Kim. Sang-Hee
간행물명
정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스
권/호정보
2007년|34권 2호|pp.99-108 (10 pages)
발행정보
한국정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.

기타언어초록

In this paper, we design and implement the Film Defect Inspection System (FDIS) that detects film defects and determines their types which can be used for producing polarized films of TFT-LCD. The proposed system is designed to detect film defects from polarized film images using image segmentation techniques and to determine defect types through the image analysis of detected defects. To determine defect types, we extract features such as shape and texture of defects, and compare those features with corresponding features of referential images stored in a template database. Experimental results using FDIS show that the proposed system detects all defects of test images effectively (Precision 1.0, Recall 1.0) and efficiently (within 0.64 second in average), and achieves the considerably high correctness in determining defect types (Precision 0.96 and Recall 0.95 in average). In addition, our system shows the high robustness for rotated transformation of images, achieving Precision 0.95 and Recall 0.89 in average.