CNN을 활용한 OLED 디스플레이 결함 검출 시스템 구현

조국한; 허영욱; 조현우; 송영준

doi:10.14801/jkiit.2022.20.6.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조국한 (금오공과대학교) 허영욱 (에이피솔루션) 조현우 (금오공과대학교) 송영준 (금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제6호(JKIIT, Vol.20, No.6)

발행연도: 2022.6

수록면: 1 - 8 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.6.1

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최근에는 머신러닝 기술이 발전함에 따라 다양한 산업에서 이를 적용한 기술들이 개발되고 있다. 하지만 패널을 생산하는 공정에서는 아직 머신러닝을 결합하여 Mura를 검출하는 방법이 보편화되어 있지 않다. 현재 생산 공정에서 주로 사용되고 있는 AOI(Automated Optical Inspection) 기법은 사전에 입력된 Mura를 검출하는데 효과적이지만 새로운 Mura가 입력되면 검출하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 CNN(Convolutional Neural Networks)을 이용한 Mura 검출 시스템을 구현하였다. 패널의 이미지 데이터들은 29M 카메라와 Frame Grabber를 이용하여 수집하고 총 5단계로 구성된 데이터 가공 기법을 적용하여 정형화된 데이터를 생성하였다. 이후 생성된 데이터들을 CNN 모델의 입력으로 사용하여 Mura 검출을 수행하였다. 실험 결과 50개의 테스트 데이터에서 100%의 정확도를 얻을 수 있었다.

#machine learning #mura #AOI #CNN

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