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KR101046106B1 - How to shape resin stain defect on color filter - Google Patents

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KR101046106B1
KR101046106B1 KR1020090040312A KR20090040312A KR101046106B1 KR 101046106 B1 KR101046106 B1 KR 101046106B1 KR 1020090040312 A KR1020090040312 A KR 1020090040312A KR 20090040312 A KR20090040312 A KR 20090040312A KR 101046106 B1 KR101046106 B1 KR 101046106B1
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Abstract

본 발명은 컬러필터 수지 얼룩 결함 형상화 방법으로서, 컬러필터의 수지 얼룩 결함 라인 영역을 스펙트럼 이미지로 보여주기 위한 분광카메라와, 조명 광원을 송출하기 위한 광케이블과, 상기 광케이블에 연결되어 컬러필터 표면을 라인 광 조명하기 위한 할로겐 라인 조명부재와, 상기 컬러필터가 놓인 LCD 글래스 하부에 구비되는 형광라인조명을 포함하여 구성되는 라인 검사 방식의 광학 시스템을 이용하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a color filter resin smear defect shaping method, comprising: a spectroscopic camera for showing a resin smear defect line region of a color filter as a spectral image, an optical cable for transmitting an illumination light source, and a surface of the color filter connected to the optical cable. It is characterized by using an optical system of a line inspection method comprising a halogen line illumination member for light illumination, and fluorescent line illumination provided under the LCD glass on which the color filter is placed.

이에 따르면, 포인트 영역 검사가 아닌 라인 형태로 검사 가능한 광학 시스템을 이용하므로 수지 얼룩 결함 검사 시간 및 비용을 절감할 수 있게 된다.According to this, an optical system that can be inspected in the form of a line rather than the point area inspection can reduce the time and cost of defect inspection.

컬러필터, 분광, 조명, 라인, 수지, 형상화Color filter, spectroscopy, lighting, line, resin, shaping

Description

컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법{Configuration method for resin spots of color filter}Configuration method for resin spot defects of color filter

본 발명은 컬러필터 수지 얼룩 결함 형상화 방법으로서, 더욱 상세하게는 포인트 검사 방식 광학 시스템을 개선한 라인 검사 방식 광학 시스템을 이용한 컬러필터 수지 얼룩 결함 형상화 방법에 관한 것이다.  The present invention relates to a color filter resin spot defect shaping method, and more particularly, to a color filter resin spot defect shaping method using a line inspection method optical system that has improved the point inspection method optical system.

현재 디스플레이 시장은 CRT(cathode-ray tube)의 생산 감소 및 FPD(Flat Panel Display) 증가 추세를 보이고 있고, 특히 TFT-LCD의 시장 규모가 증가하고 있어 현재 시장을 선도하고 있는 표시장치라 볼 수 있다.The display market is showing a decrease in production of cathode ray tubes (CRT) and an increase in flat panel display (FPD). In particular, the market size of TFT-LCD is increasing, which is the leading display device. .

이에 따라서, 최근에는 평판 디스플레이 장비에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 특히 디스플레이 장치 검사 장비의 핵심이 되는 AOI(Automated Optical Inspect) 장비의 설계 및 제작에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 실제 라인에 적용되고 있다. 이 중, LCD패널의 마크인식을 위한 새로운 방식의 기술과, 라인 스캔 카메라와 영역 카메라를 효과적으로 조합하여 TFT-LCD 표면을 검사하는 방법, 그리고 얼룩 검출을 위한 방법이 주로 사용되고 있다.   Accordingly, research on flat panel display equipment has been actively conducted in recent years, and research on the design and manufacture of AOI (Automated Optical Inspect) equipment, which is the core of display device inspection equipment, has been actively conducted, and applied to actual lines. It is becoming. Among them, a novel method for mark recognition of LCD panels, a method of effectively inspecting a TFT-LCD surface by combining a line scan camera and an area camera, and a method for spot detection are mainly used.

본 발명에서 검사 대상인 컬러필터는 백색광에서 적색, 녹색, 청색 3가지 색을 추출하여 미세한 화소 단위로 표시 가능하게 하는 박막 필름 형태의 TFT-LCD의 광학 부품이다. 컬러필터의 구조는 유리 기판, BM(black matrix), red, green, blue, 보호층, ITO층으로 구성된다. 도 1은 일반적인 컬러필터의 구조이다.    The color filter to be inspected in the present invention is an optical component of a TFT-LCD in the form of a thin film that extracts three colors of red, green, and blue from white light and displays them in fine pixel units. The color filter has a glass substrate, a black matrix (BM), red, green, blue, a protective layer, and an ITO layer. 1 is a structure of a general color filter.

컬러필터에 생기는 수지 얼룩 결함은 유리 기판에 색상을 도포할 때 균일하게 도포가 되지 않아 생기는 것으로 라인 형태로 발생한다. 수지 얼룩 결함의 특징은 기판에 전극을 가하면 검출이 가능하지만 이 방법은 비용이 많이 들기 때문에 전극을 가하지 않는 상태에서 검출하는 검사가 필요하다. 전극을 가하지 않는 상태에서 검출하는 장비로는 일본에서 출시된 수지 얼룩 장비가 있는데 검출률이 50% 밖에 되지 않아 검출률 90% 이상의 검사 장비의 필요성이 증가하고 있다.  The resin unevenness defect which occurs in a color filter arises in the form of a line because it is not apply | coated uniformly when apply | coating a color to a glass substrate. The characteristic of the resin stain defect can be detected by applying an electrode to the substrate. However, this method is expensive and thus requires inspection to detect the electrode without the electrode. As a device for detecting without an electrode, there is a resin staining device released in Japan, and since the detection rate is only 50%, the need for inspection equipment having a detection rate of 90% or more is increasing.

종래 컬러필터 시스템은 포인트 분광기를 이용하여 검사하는 장비가 개발된 바 있다. 하지만 이 경우에는 검사 가능한 영역이 매우 작기 때문에 검사 시간이 현저하게 느리다는 단점이 있고, 이는 양산 성능에 치명적이다. 이를 보완하고자 본 발명에서는 포인트 분광기와 라인 카메라를 접목한 분광카메라를 이용하여 검사 영역을 라인으로 확장하여 수지 얼룩 결함을 형상화하는 방법을 제안하였다.  Conventional color filter systems have been developed for the inspection equipment using a point spectrometer. However, in this case, there is a disadvantage that the inspection time is remarkably slow because the inspectable area is very small, which is fatal to mass production performance. In order to compensate for this, the present invention proposes a method of shaping a resin stain defect by extending an inspection region to a line by using a spectroscopic camera combining a point spectrometer and a line camera.

일반적인 분광카메라는, 빛의 파장마다 프리즘에 굴절이 달라 한쪽 면으로 들어간 빛이 다른 면으로 나올 때 파장 영역에 따라 편각이 달라진다. 이러한 원리를 이용하여 렌즈에서 들어온 빛을 프리즘에 분광 시켜 카메라로 영상을 취득한다. 영상에서 화소 값은 파장 영역마다의 세기를 나타낸다.In general spectroscopic cameras, the refraction of the prism is different for each wavelength of light, and when the light entering one side comes out to the other side, the angle of declination varies according to the wavelength range. Using this principle, the light from the lens is spectroscopically acquired by the camera to acquire an image. The pixel value in the image represents the intensity for each wavelength region.

기존 광학 시스템 구조는 도 2와 같이 포인트 분광기를 사용하여 구성하였다. 사용된 조명은 할로겐 조명으로 가시 영역 파장에서 빛의 강도가 LED 조명보다 세기 때문에 사용되었다.    The existing optical system structure was constructed using a point spectrometer as shown in FIG. The lighting used is halogen lighting, which is used because the intensity of light at the visible wavelength is stronger than that of LED lighting.

동작 순서는 할로겐 조명에서 빛을 방출하면 검사 샘플인 컬러필터를 투과하여 수광부에 빛이 입사하게 된다. 입사된 빛은 광섬유를 통하여 분광기에 입력된다. 분광기에서는 입력된 빛을 회절 결자를 통하여 특정한 파장 대역으로 분리 후 검출기에서 분리된 빛을 입력 받아 데이터를 출력하게 된다.    In the operation sequence, when light is emitted from halogen light, light passes through a color filter, a test sample, and light is incident on a light receiving unit. The incident light is input to the spectrometer through the optical fiber. In the spectrometer, the input light is separated into a specific wavelength band through the diffraction defect and then the separated light is input to output the data.

하지만 기존의 광학 시스템을 보면 점 영역을 검사하는 방법으로 검사 시간이 오래 걸린다는 단점이 있어 양산성에 문제가 있었다.   However, the conventional optical system has a drawback in that it takes a long time to inspect a point area, which has a problem in mass productivity.

상기한 종래 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 포인트 영역 검사가 아닌 라인 형태로 검사 가능한 광학 시스템을 이용하여 수지 얼룩 결함 검사 시간 및 비용을 절감하고자 하는 데 있다.    An object of the present invention for solving the above-mentioned conventional problems is to reduce the time and cost of defect inspection defects by using an optical system that can be inspected in the form of lines rather than point area inspection.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위하여 제안된 본 발명에 따른 컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법에서 이용되는 광학 시스템은 컬러필터의 수지 얼룩 결함 라인 영역을 스펙트럼 이미지로 보여주기 위한 분광카메라와; 조명 광원을 송출하기 위한 광케이블과; 상기 광케이블에 연결되어 컬러필터 표면을 라인 광 조명하기 위한 할로겐 라인 조명부재; 상기 컬러필터가 놓인 LCD 글래스 하부에 구비되는 형광라인조명; 및 상기 분광카메라 및 할로겐 라인 조명부재의 Input 데이터와 컬러필터의 수지 라인 영역의 촬영된 Output 데이터를 저장 관리하기 위한 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The optical system used in the resin spot defect shaping method of the color filter according to the present invention proposed in order to achieve the above technical problem is a spectroscopic camera for showing the resin spot defect line region of the color filter as a spectral image; An optical cable for transmitting an illumination light source; A halogen line illumination member connected to the optical cable for linearly illuminating a color filter surface; Fluorescent line illumination provided under the LCD glass on which the color filter is placed; And a controller for storing and managing input data of the spectroscopic camera and the halogen line lighting member and photographed output data of the resin line region of the color filter.

또한, 본 발명에 따른 컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법에서 이용되는 광학 시스템은 컬러필터의 수지 얼룩 결함 라인 영역을 스펙트럼 이미지로 보여주기 위한 분광카메라와; 조명 광원을 송출하기 위한 광케이블과; 상기 광케이블에 연결되어 컬러필터 표면을 라인 광 조명하기 위한 할로겐 라인 조명부재; 상기 분광카메라 및 할로겐 라인 조명부재의 Input 데이터와 컬러필터의 수지 라인 영역의 촬영된 Output 데이터를 저장 관리하기 위한 제어부;를 포함하고, 상기 컬러필터가 놓인 LCD 글래스 하부에 위치되는 동축 백색 LED 라인 조명, 녹색 LED 조명, 적색 LED 조명 중 선택된 어느 하나의 조명 또는 이들의 결합 조명; 이 추가되는 것을 특징으로 한다.In addition, the optical system used in the method for shaping the resin spot defect of the color filter according to the present invention comprises a spectroscopic camera for showing the resin spot defect line region of the color filter as a spectral image; An optical cable for transmitting an illumination light source; A halogen line illumination member connected to the optical cable for linearly illuminating a color filter surface; And a controller for storing and managing the input data of the spectroscopic camera and the halogen line lighting member and the photographed output data of the resin line region of the color filter, wherein the coaxial white LED line lighting is located under the LCD glass on which the color filter is placed. Any one selected from among green LED lights and red LED lights, or a combination thereof; It is characterized by the addition.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위하여 제안된 본 발명에 따른 수지 얼룩 결함 형상화 방법은 정확한 빛의 특성을 분석하기 위하여 분광축, 공간축, 초점, 축 교정을 수행하는 광학 시스템 교정 과정; 조명 불균일을 최소화하기 위하여 영상 데이터를 스케일하며, 고주파 성분에 의한 왜곡을 최소화하기 위하여 저역 통과 필터를 사용하고, 색차에 대한 검출 시 Contrast를 높게 하기 위하여 분광 영역의 색 데이터를 정규화하여 비교 분석하는 전처리 과정, 및 비교 분석 기 기준 데이터를 조명 영상의 색상 데이터와 검사 영역 색상 데이터 차이를 결과로 취하는 Difference와 max-difference 방식과, 두 가지 데이터 분포 차이 정도를 나타내기 위한 KLD(Kullback leibler distance) 방식, 및 수지 얼룩 결함 영역에서의 데이터와 정상 영역에서의 1차원 푸리에 변환 값의 절대값을 이용하여 결과값을 취하는 푸리에 변환 방식을 각각 이용하여 수지 얼룩 결함을 형상화하는 수지 얼룩 결함 형상화 과정; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above technical problem, the resin spot defect shaping method according to the present invention includes an optical system calibration process for performing a spectral axis, a spatial axis, a focus, and an axis correction to analyze accurate light characteristics; Preprocessing to scale image data to minimize illumination unevenness, to use low pass filter to minimize distortion caused by high frequency components, and to normalize and compare color data of spectral region to increase contrast when detecting color difference Difference and max-difference methods that use the process and the comparator baseline data as a result of the difference between the color data of the illumination image and the inspection area color data, and the Kull Back Leibler Distance (KLD) method to indicate the difference between the two data distributions, And a resin stain defect shaping step of shaping a resin stain defect using a Fourier transform method that takes a result value using data of the resin stain defect region and an absolute value of the one-dimensional Fourier transform value in the normal region, respectively. Characterized in that it comprises a.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법은 포인트 영역 검사가 아닌 라인 형태로 검사 가능하도록 하여 컬러필터 표면의 수지 얼룩 결함 검사 시간 및 비용을 절감하고자 하는 데 있다. As described above, the method for shaping the resin stain defect of the color filter according to the present invention is to reduce the time and cost of inspecting the resin stain defect on the surface of the color filter by enabling inspection in the form of lines rather than point area inspection.

이하, 첨부되는 도면, 사진, 그래프, 수학식을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시 예에 대하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.  Hereinafter, various embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings, photos, graphs, and equations.

도 3은 본 발명에 따른 분광카메라를 이용한 광학 시스템 구성도이다.3 is a block diagram of an optical system using a spectroscopic camera according to the present invention.

도시된 바와 같이, 본 발명에 이용되는 광학 시스템(100)의 구성은 컬러필터(200)와, 컬러필터(200) 검사를 위하여 이를 배치 정렬하기 위한 LCD 글래스(300)와, 컬러필터의 수지 얼룩 결함 라인 영역을 스펙트럼 이미지로 보여주기 위한 분광카메라(110)와, 광원발생장치(190)로부터 생성된 조명 광원을 송출하기 위한 광케이블(120)과, 상기 광케이블(120)에 연결되어 상기 컬러필터(200) 표면을 라인 광 조명하기 위한 할로겐 라인 조명부재(130)와, 상기 컬러필터(200)가 놓인 LCD 글래스(300) 하부에서 비추어주는 형광라인조명(140)과, 상기 분광카메라(110) 및 할로겐 라인 조명부재(130)의 Input 데이터와 컬러필터의 수지 라인 영역의 촬영된 Output 데이터를 저장 관리하고 프리즘 및 분광기 제어를 위한 제어부(150)를 포함하여 구성한다. 이 경우 상기 LCD 글래스(300) 상면의 컬러필터(200) 정렬 위치에는 일직선 형상의 라인 기준 플레이트(180)를 더 구성할 수 있다. 여기에서 분광기는 분광카메라(100)를 가리킨다.
이때, 상기 광학 시스템(100)은 상기 형광라인조명(140) 대신 상기 컬러필터(200)가 놓인 LCD 글래스(300) 하부에서 동축 백색 LED 라인 조명(131), 녹색 LED 조명(132), 적색 LED 조명(133) 중 선택된 어느 하나의 조명 또는 이들의 결합 조명을 이용할 수 있다.
As shown, the configuration of the optical system 100 used in the present invention includes a color filter 200, an LCD glass 300 for arranging and arranging them for inspection of the color filter 200, and a resin stain of the color filter. A spectroscopic camera 110 for showing a defect line region as a spectral image, an optical cable 120 for transmitting an illumination light source generated from the light source generator 190, and an optical cable 120 connected to the color filter ( 200, a halogen line illumination member 130 for illuminating a line light on the surface, a fluorescent line illumination 140 illuminating under the LCD glass 300 on which the color filter 200 is placed, the spectroscopic camera 110 and The control unit 150 stores and manages input data of the halogen line lighting member 130 and photographed output data of the resin line region of the color filter and controls the prism and the spectroscope. In this case, a line reference plate 180 having a straight line shape may be further configured at the alignment position of the color filter 200 on the upper surface of the LCD glass 300. The spectrometer here refers to the spectrophotometer 100.
At this time, the optical system 100 is coaxial white LED line light 131, green LED light 132, red LED under the LCD glass 300, the color filter 200 is placed instead of the fluorescent line light 140 Any one of the lights 133 selected or a combination of these lights may be used.

이 경우 상기 분광카메라(110) 및 할로겐 라인 조명부재(130)는 필요에 따라 적정한 각도를 유지하도록 하는데, 이는 이하 다양한 실시 예에서 기술하기로 한다.In this case, the spectroscopic camera 110 and the halogen line lighting member 130 to maintain an appropriate angle as necessary, which will be described in various embodiments below.

광학 시스템(100)에서 조명 균일도와 분광 특성은 매우 중요하다. 가장 이상적인 것은 조명 균일도가 모든 위치에서 균일하게 나타나는 것이 가장 좋고 분광 특성도 모든 파장에서 빛의 강도가 균일한 것이다. 도 7a 내지 도 7c와 도 8a 내지 도 8c는 각각 도 4 내지 도 6에서 제안한 본 발명에 따른 광학 시스템의 조명 균일도와 분광 특성이다. 도 7a 내지 도 7c는 본 발명에 따른 광학 시스템의 조명 균일도를 보여주는 그래프, 도 8a 내지 도 8c는 본 발명에 따른 광학 시스템의 분광 특성을 보여주는 그래프이다.Illumination uniformity and spectral characteristics are very important in optical system 100. Ideally, the illumination uniformity would be uniform at all positions and the spectral characteristics would be uniform in light intensity at all wavelengths. 7A to 7C and 8A to 8C are illumination uniformity and spectral characteristics of the optical system according to the present invention proposed in FIGS. 4 to 6, respectively. 7A to 7C are graphs showing illumination uniformity of the optical system according to the present invention, and FIGS. 8A to 8C are graphs showing spectral characteristics of the optical system according to the present invention.

먼저, 도 4는 본 발명에 따른 광학 시스템(100)의 제1 실시 예이다. 여기에서 광학 시스템(100)은 형광라인조명(140)을 사용하였기 때문에 조명 균일도는 중심 영역에서 균일하지만 끝으로 갈수록 균일도가 떨어지는 것을 알 수 있다. 분광 특성은 일반적인 형광 조명 분포가 나타난다.
도 4의 실시예에서 상기 분광카메라(110)는 상기 LCD 글래스(300) 수평축과 90도를 유지하고, 상기 할로겐 라인 조명부재(130)는 상기 LCD 글래스(300) 수평축과 30 내지 60도를 유지하도록 하는 것이 바람직하다.
First, FIG. 4 is a first embodiment of an optical system 100 according to the present invention. Here, since the optical system 100 uses the fluorescent line illumination 140, the illumination uniformity is uniform in the center area, but the uniformity decreases toward the end. The spectral characteristics show a general fluorescence illumination distribution.
In the embodiment of FIG. 4, the spectroscopic camera 110 maintains 90 degrees with the horizontal axis of the LCD glass 300, and the halogen line lighting member 130 maintains 30 to 60 degrees with the horizontal axis of the LCD glass 300. It is desirable to.

도 5의 광학 시스템(100)은 제2 실시 예를 도시한다. 여기에서는 동축 백색 LED 라인 조명(131)을 사용하였다. 동축 백색 LED 라인 조명(131)의 균일도는 일반적인 형광 조명보다 균일도가 떨어져서 사용하는데 문제가 있다. 분광 특성은 백색 LED 라인 조명 특징을 보인다. The optical system 100 of FIG. 5 shows a second embodiment. Here, a coaxial white LED line light 131 was used. The uniformity of the coaxial white LED line light 131 has a problem in that the uniformity is lower than that of a general fluorescent light. Spectral characteristics show white LED line illumination characteristics.

마지막으로 도 6의 광학 시스템(100)은 본 발명에 따른 광학 시스템(100)의 제3 실시 예이다. 균일도가 도 5의 광학 시스템(100)과 유사하게 나타나지만 분광 특성은 녹색(132), 적색(133), 백색 LED 조명(131)을 사용하였기 때문에 3가지의 분광 특성을 합쳐 놓은 특성을 나타낸다.
도 5 및 도 6의 실시예에서 상기 분광카메라(110)는 상기 LCD 글래스(300) 수평축과 70 내지 85도를 유지하고, 상기 할로겐 라인 조명부재(130)는 상기 LCD 글래스(300) 수평축과 40 내지 85도를 유지하도록 하는 것이 바람직하다.
상기 광학 시스템(100)을 이용한 본 발명의 컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법은 정확한 빛의 특성을 분석하기 위하여 분광축, 공간축, 초점, 축 교정을 수행하는 광학 시스템 교정 과정; 조명 불균일을 최소화하기 위하여 영상 데이터를 스케일하며, 고주파 성분에 의한 왜곡을 최소화하기 위하여 저역 통과 필터를 사용하고, 색차에 대한 검출시 콘트라스트(Contrast)를 높게 하기 위하여 분광 영역의 색 데이터를 정규화하여 비교 분석하는 전처리 과정; 및 비교 분석 기준 데이터를 조명 영상의 색상 데이터와 검사 영역 색상 데이터 차이를 결과로 취하는 Difference와 max-difference 방식과, 두 가지 데이터 분포 차이 정도를 나타내기 위한 KLD(Kullback leibler distance) 방식 및 컬러필터의 수지 얼룩 결함 영역에서의 데이터와 정상 영역에서의 1차원 푸리에 변환값의 절대값을 이용하여 결과값을 취하는 푸리에 변환 방식을 각각 이용하여 수지 얼룩 결함을 형상화하는 수지 얼룩 결함 형상화 과정; 으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
Finally, the optical system 100 of FIG. 6 is a third embodiment of the optical system 100 according to the present invention. The uniformity is similar to that of the optical system 100 of FIG. 5, but the spectral characteristics are the sum of the three spectral characteristics because green 132, red 133, and white LED illumination 131 are used.
5 and 6, the spectroscopic camera 110 maintains 70 to 85 degrees with the horizontal axis of the LCD glass 300, and the halogen line lighting member 130 is 40 with the horizontal axis of the LCD glass 300. It is desirable to maintain to 85 degrees.
Resin spot defect shaping method of the color filter of the present invention using the optical system 100 includes an optical system calibration process for performing the spectral axis, spatial axis, focus, axis correction in order to analyze accurate light characteristics; Scale image data to minimize illumination unevenness, use low pass filter to minimize distortion caused by high frequency components, normalize color data of spectral region to increase contrast when detecting color difference Pretreatment process to analyze; And Difference and max-difference methods that compare the comparative analysis reference data as the difference between the color data of the illumination image and the inspection area color data, and the KLD (Kullback leibler distance) method and color filter to indicate the difference between the two data distributions. A resin stain defect shaping process of shaping a resin stain defect using a Fourier transform method that takes a result value using data in the resin stain defect region and an absolute value of the one-dimensional Fourier transform value in the normal region; Characterized in that consists of.

여기에서 정확한 빛의 특성을 분석하기 위해서는 정확한 촬영 위치, 촬영 각도, 분광에 대한 교정이 필요하다. 본 발명에서는 분광 영역과 공간 영역에 대한 교정 방법을 제시한다. 이하, 교정 방법을 상세하게 설명하면 다음과 같다.In order to accurately characterize the light, it is necessary to calibrate the exact location, angle, and spectroscopy. In the present invention, a calibration method for spectral and spatial domains is presented. Hereinafter, the calibration method will be described in detail.

먼저, 분광축 교정은 입력된 영상이 빛의 어떤 파장을 나타내고 있으며 1pixel당 주파수의 분해능을 분석해야 하고 이에 맞게 교정해야 한다. 분광 교정 시 기준이 되는 광원이 필요하다. First, the spectral axis calibration requires that the input image represents some wavelength of light and that the resolution of the frequency per pixel must be analyzed and corrected accordingly. A reference light source is required for spectroscopic calibration.

도 9는 분광카메라(110) 데이터 시트와 분광카메라(110)에서 추출한 데이터 그리고 분광기에서 추출한 데이터를 비교한 그래프이다. 분석 결과 분광카메라(110)에서 추출한 데이터를 fitting한 데이터와 분광기로 측정한 데이터를 비교한 결과 동일하다는 것을 알 수 있었으나 분광카메라(110)의 데이터 시트와 비교하면 다른 데이터를 같는 것을 알 수 있다. 9 is a graph comparing the data extracted from the spectroscopic camera 110 data sheet and the spectroscopic camera 110 and the data extracted from the spectroscope. As a result of the analysis, the data extracted from the spectroscopic camera 110 was compared with the data measured by the fitting data and the data measured by the spectrophotometer. However, when comparing with the data sheet of the spectroscopic camera 110, it can be seen that the other data is the same.

공간축 교정은 영상을 통한 데이터 분석의 필수 조건이 양질의 영상을 얻기 위해 촬영 각, 촬영 위치 등 정확한 교정이 필요하다. 이에 따라 3단계의 공간 축 교정 방법을 제안하였다. Spatial axis calibration requires accurate calibration such as shooting angle, shooting position, etc. in order to obtain high quality images. Accordingly, a three-step method for calibrating the spatial axis is proposed.

초점 교정은 일반적인 초점 거리를 구할 때 얇은 렌즈 공식을 적용하여 초점 거리를 구한다. 하지만 분광카메라(110)는 앞 단에 분광하는 프리즘이 부착되어 얇은 렌즈 공식에 적용이 불가능하다. 본 발명에서는 실험적으로 초점 거리를 구하여 적용하였다. 흑과 백이 있는 시료를 분광카메라(110)로 영상을 취득한다. 취득한 영상을 보면 도 10a와 같다. 취득된 영상에서 색의 경계와 수직한 방향으로 라인프로파일 데이터를 추출한다. 추출한 데이터를 근접 미분 값을 영역마다 구한 후 도 10b와 같이 미분 값이 최대값일 때 초점 거리가 최적이라 결정하였다.Focus correction uses a thin lens formula to find the focal length when calculating the general focal length. However, the spectrophotometer 110 is not applicable to the thin lens formula because the prism is attached to the front end. In the present invention, a focal length was experimentally obtained and applied. Black and white sample is obtained by the spectroscopic camera 110. The acquired image is as shown in FIG. 10A. The line profile data is extracted from the acquired image in the direction perpendicular to the boundary of the color. After the extracted differential data were obtained for each region, it was determined that the focal length was optimal when the derivative value was the maximum value as shown in FIG. 10B.

그리고 카메라가 검사 대상을 검사할 때 검사 방향과 정확히 수직 방향으로 고정되어 있어야 하므로 X, Z축 교정을 수행하여야 한다. 교정 방법은 X축 교정 시 그림 11a와 같은 시편을 사용하며 Z축 교정 시 도 11b를 사용한다.And when the camera inspects the object to be inspected, the X- and Z-axis should be calibrated because it must be fixed in the direction perpendicular to the test direction. The calibration method uses the specimen shown in Figure 11a for the X-axis calibration and Figure 11b for the Z-axis calibration.

X축 교정 시 시편의 중심 라인을 따라 검사하고 있지 않다면 도 12a와 같은 영상이 취득될 것이고 정확한 방향을 촬영하고 있을 경우 도 12b와 같은 영상이 취득된다.If the X axis is not inspected along the center line of the specimen, an image as shown in FIG. 12A is acquired, and an image as shown in FIG. 12B is obtained when the correct direction is taken.

Z축 교정 시 도 11b와 같은 시편을 이용한다. 영상에서 슬릿 간의 거리를 측정하여 가장 정확한 간격을 나타내는 Z축 각을 결정한다. For Z-axis calibration, use the specimen as shown in Figure 11b. The distance between the slits in the image is measured to determine the Z-axis angle that represents the most accurate distance.

이어서, 본 발명에서 제안된 수지 얼룩 결함 형상화 방법의 다음 공정에 대하여 상세하게 설명한다. 이를 뒷받침하기 위하여 첨부된 도면은 다음과 같다. 도 12a와 도 12b는 등간격 시편을 촬영한 영상, 도 13a와 도 13b는 LPF(저역통과필터) 적용 전후 비교를 위한 영상, 도 14는 도 4의 제1 실시 예에서의 알고리즘별 테스트 도면, 도 15a 내지 도 15d는 도 14의 테스트에서 파장대에 따른 2DdiffLPF 적용 결과 영상, 도 16은 도 5의 제2 실시 예에서의 알고리즘별 테스트 도면, 도 17a 내지 도 19d는 도 16의 테스트에서 파장대에 따른 2DdiffLPF 적용 결과 영상, 도 20은 도 6의 제3 실시 예에서의 알고리즘별 테스트 도면, 도 21a 내지 도 21d는 도 20의 테스트에서 파장대에 따른 2DdiffLPF 적용 결과 영상, 도 22는 본 발명에서 제안한 제1 내지 제3 실시 예에서의 알고리즘 테스트 결과를 나타내는 그래프이다.Next, the following process of the resin spot defect shaping | molding method proposed by this invention is demonstrated in detail. The accompanying drawings are as follows to support this. 12A and 12B are images of equally spaced specimens, FIGS. 13A and 13B are images for comparison before and after applying LPF (low pass filter), FIG. 14 is a test diagram for each algorithm in the first embodiment of FIG. 4, 15A to 15D are images of 2DdiffLPF application results according to the wavelength band in the test of FIG. 14, FIG. 16 is a test diagram for each algorithm in the second embodiment of FIG. 5, and FIGS. 17A to 19D are corresponding to wavelength bands in the test of FIG. 16. 2DdiffLPF application result image, FIG. 20 is a test diagram for each algorithm in the third embodiment of FIG. 6, FIGS. 21A to 21D are 2DdiffLPF application result images according to wavelength bands in the test of FIG. 20, and FIG. 22 is a first image proposed by the present invention. It is a graph which shows the algorithm test result in a 3rd Example.

대면적의 글라스를 검사하기 위해 본 발명에서는 대상을 라인 스캔 방식의 분광 분석 방법을 제안한다. 이 방법을 사용함으로써 검사 시간의 단축과 시각 검사가 어려운 불량에 대한 신뢰성 높은 검사를 기대할 수 있다. 즉, 대상의 라인영역을 스펙트럼 이미지로 보여주는 분광카메라(110)를 사용하여 대상의 분광 영상을 취득한 후 여러 알고리즘에 적용한다. 결과 데이터를 재조합하여 2D 이미지 형태의 결과 영상을 얻는 방법을 사용하였다. 결국 생성한 이미지는 스캔 영역의 2D 영역이고 시각으로 분결이 어려운 작은 색의 차이에 대해서도 가시성이 좋도록 표시된 영상을 생성할 수 있게 된다. 본 발명은 크게 전처리 과정과 형상화 과정 2가지를 포함한다. In order to inspect a large area of glass, the present invention proposes a method of spectroscopic analysis of a target by a line scan method. By using this method, it is possible to expect a shorter inspection time and a reliable inspection for defects that are difficult to visually inspect. That is, the spectral image of the target is acquired using the spectral camera 110 showing the line region of the target as a spectral image and then applied to various algorithms. The result data was recombined to obtain a result image in the form of a 2D image. As a result, the generated image is a 2D area of the scan area, and the displayed image can be generated to have good visibility even for a small color difference that is difficult to see visually. The present invention largely includes two types of pretreatment and shaping.

먼저, 전처리 과정을 설명한다. 본 발명에서 사용된 전처리 과정은 조명 불균일을 제거하는 방법, 컬러필터 패턴 제거 방법, 마지막으로 색에 대한 데이터 정규화하는 방법을 사용하였다. 조명 불균일 제거 방법은 어떤 조명을 사용하여도 약간의 조명 불균일이 존재하기 때문에 조명 불균일을 제거하기 위해 스케일 방법을 적용하여 불균일을 제거하였다. 컬러필터 패턴 제거 방법은 저역 통과 필터를 사용하여 패턴을 제거하였다. 마지막으로 색에 대한 정규화 방법은 색차에 대한 contrast를 높게 하기 위해 사용되었다.First, the pretreatment process will be described. The pretreatment process used in the present invention used a method for removing illumination unevenness, a method for removing color filter patterns, and finally a method for normalizing data on color. The illumination nonuniformity elimination method removes the nonuniformity by applying a scale method to remove the illumination nonuniformity because some illumination nonuniformity exists in any illumination. The color filter pattern removal method used a low pass filter to remove the pattern. Finally, the normalization method for color was used to increase the contrast for the color difference.

또한, 명도차에 의해 검사하는 방법을 적용할 경우 사용하는 조명에 따라 많은 부분이 달라질 수 있다. 따라서 영상 취득 시 조명의 불균형과 같은 영향을 최소화 하여야 한다. 조명의 불균일을 최소화하기 위해 영상 데이터를 스케일 하는 방법을 사용하였다. 우선 사용되는 조명에 대한 분광 영상을 취득한 후 영상의 공간 축 방향으로 projection을 적용하여 데이터를 취득 후 공간 축의 픽셀 개수로 나누면 각 라인 데이터 별 평균값을 구한다. 마지막으로 입력된 영상에 곱하기 연산을 함으로 조명에 대한 불균일을 최소화할 수 있다.In addition, when applying the method of inspection by the brightness difference, many parts may vary depending on the illumination used. Therefore, the effects such as unbalance of lighting should be minimized when acquiring images. In order to minimize the unevenness of lighting, a method of scaling image data was used. First, obtain a spectroscopic image of the lighting used, apply projection in the direction of the spatial axis of the image, and then divide the data by the number of pixels on the spatial axis. Finally, the multiplication operation on the input image can minimize the unevenness of lighting.

또한, 분광카메라(110)를 이용하여 컬러필터(200)를 촬영하면 도 13a와 같이 컬러필터(200)의 패턴에 의해 고주파 성분이 나타난다. 고주파 성분에 대한 영향은 매우 작은 차이를 갖는 컬러필터의 수지 얼룩 결함 검사시 큰 영향을 주게 되므로 모든 검사 전 저역 통과 필터를 적용하여 도 13b와 같이 왜곡을 최소화하였다.In addition, when the color filter 200 is photographed using the spectroscopic camera 110, high frequency components appear by the pattern of the color filter 200 as shown in FIG. 13A. Since the influence on the high frequency component has a great influence in inspecting the defects of the resin stain of the color filter having a very small difference, the low pass filter is applied before all inspection to minimize distortion as shown in FIG. 13B.

그리고 색차에 대한 검출 시 contrast를 높게 하기 위한 방법으로 분광 영상의 색 데이터를 정규화하여 비교 분석하는 방법을 사용하였다. 적용 방법은 입력된 분광 영상에서 분광 축 방향으로 projection을 적용 후, 모든 projection 데이터의 총합을 projection 데이터로 나누어 NF(normalize factor)를 구한다. 구한 NF를 해당 라인의 원본 값들을 나누었을 때 불량이 없을 시 라인의 데이터 값이 모두 유사하게 분포한다. 하지만 불량이 있는 영역에서는 데이터 값이 차이를 보이게 되며 불량으로 인식이 가능해진다. 이 방법은 명도차 분석을 위해 사용한 scaling 방법과는 달리 색차를 분석할 경우 적용하였다.As a method for increasing the contrast when detecting the color difference, a method of normalizing color data of a spectroscopic image and comparing and analyzing it was used. The application method applies projection in the direction of the spectral axis from the input spectral image, and then divides the total of all projection data by the projection data to obtain NF (normalize factor). When the obtained NF is divided by the original values of the line, when there is no defect, all data values of the line are similarly distributed. However, in the defective area, the data values show a difference and can be recognized as bad. Unlike the scaling method used for the brightness difference analysis, this method is applied when analyzing the color difference.

이어서 보이지 않는 수지 얼룩 결함을 검출하기 위해서는 전처리 과정 후 형상화 과정을 거쳐야된다. 본 발명에서는 수지 얼룩 결함을 형상화하기 위해서 제안한 4가지 방법을 각각 적용하였다.Subsequently, in order to detect invisible resin stain defects, the shaping process must be performed after the pretreatment process. In the present invention, the four proposed methods were applied to shape the resin stain defects.

먼저, 적용되는 Difference와 max-difference의 원리는 비교 분석 시 기준 데이터를 조명 영상의 색상 데이터와 검사 영역 색상 데이터의 차이를 결과로 취하는 방법을 말한다. 단지 difference 방법은 수학식1과 같이 두 데이터 간의 차이 값을 모두 더한 뒤 평균을 구하는 방법을 말하며 max-difference는 수학식 2와 같이 두 데이터 간의 차이 값 중 가장 큰 값을 결과로 취하는 방법을 말한다.First, the applied principle of difference and max-difference refers to a method of taking the reference data as a result of the difference between the color data of the illumination image and the inspection area color data in the comparative analysis. The difference method is a method of obtaining an average after adding all the difference values between two data as in Equation 1, and max-difference is a method of taking the largest value of the difference between two data as in Equation 2 as a result.

Figure 112009027776349-pat00001
(수학식 1)
Figure 112009027776349-pat00001
(Equation 1)

Figure 112009027776349-pat00002
: reference color data N : number of data
Figure 112009027776349-pat00002
: reference color data N: number of data

Figure 112009027776349-pat00003
: object color data
Figure 112009027776349-pat00003
: object color data

Figure 112009027776349-pat00004
(수학식 2)
Figure 112009027776349-pat00004
(Equation 2)

Figure 112009027776349-pat00005
: reference color data N : number of data
Figure 112009027776349-pat00005
: reference color data N: number of data

Figure 112009027776349-pat00006
: object color data
Figure 112009027776349-pat00006
: object color data

두 번째 사용되는 KLD방식은 두 가지 데이터 분포의 차이 정도를 나타낼 때 가장 널리 사용하는 방법이다. 이 방법을 적용해 얻어진 값은 클수록 두 데이터 간의 분포가 다르게 나타나며, 작을수록 분포가 비슷하다는 것을 의미한다. 본 발명에서는 이 방법을 색차 분석에 사용하였다. 임의의 데이터 A의 PDF(probability density function)를 P(x), 임의의 데이터 B의 PDF를 Q(x)라 하면 KLD은 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.The second KLD method is the most widely used method to indicate the degree of difference between two data distributions. The larger the value obtained by applying this method, the more different the distribution is between the two data. The smaller the value, the more similar the distribution. In the present invention, this method was used for color difference analysis. If the PDF (probability density function) of the arbitrary data A is P (x), and the PDF of the arbitrary data B is Q (x), KLD can be expressed as Equation (3).

Figure 112009027776349-pat00007
(수학식 3)
Figure 112009027776349-pat00007
(Equation 3)

마지막으로 제안한 검사 방법은 불량 분석 시 이미지의 한 라인 단위 영상을 이용하고 있다. 이때의 한 라인 이미지 데이터는 1차원 푸리에 변환이 가능하다. 그러므로 수지 얼룩 결함 영역에서의 데이터와 정상 영역에서의 1차원 푸리에 변환 값을 구할 수 있다. 이 2가지 데이터의 차이를 이용하여 수지 얼룩 결함 형상화에 적용하였다. 정상 영역에서의 임의의 한 라인 데이터를 1차원 푸리에 변환 후 얻은 값을 RFD라 하고, 검사 대상 영역의 동일 라인의 1차원 푸리에 변환 값을 TFD라 하면 RFD와 TFD의 분광 값은 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.Finally, the proposed inspection method uses a single line image of the image for defect analysis. One-line image data at this time can be a one-dimensional Fourier transform. Therefore, the data in the resin uneven defect area and the one-dimensional Fourier transform value in the normal area can be obtained. The difference between these two data was used to shape the resin stain defects. If the value obtained after one-dimensional Fourier transform of any one line data in the normal region is called RFD, and the one-dimensional Fourier transform value of the same line of the inspection region is called TFD, the spectral values of RFD and TFD are expressed as in Equation 4. Can be represented.

Figure 112009027776349-pat00008
(수학식 4)
Figure 112009027776349-pat00008
(Equation 4)

R : R: realreal numbernumber I :  I: imaginaryimaginary numbernumber

Figure 112009027776349-pat00009
: normal data
Figure 112009027776349-pat00010
: prosecuting attorney data
Figure 112009027776349-pat00009
: normal data
Figure 112009027776349-pat00010
: Prosecuting attorney data

이어서 수학식 4에서 얻은 RFD와 TFD를 수학식 5와 같이 절대값을 구하여 결과값으로 취하여 구한다.Subsequently, the RFD and the TFD obtained from Equation 4 are obtained by taking an absolute value as shown in Equation 5 and taking the result.

real data

Figure 112009027776349-pat00011
(수학식 5) real data
Figure 112009027776349-pat00011
(Equation 5)

이하, 본 발명의 수지 얼룩 결함 형상화 과정의 최적 실시 예를 설명하면 다음과 같다. Hereinafter, an optimal embodiment of the resin stain defect shaping process of the present invention will be described.

본 발명에서 제안하는 방법을 평가하기 위해 실제 시각으로 확인이 불가능한 수지 얼룩 결함을 대상으로 실험하였다. 그리고 실험을 통해 수지 얼룩 결함을 형상화하여 검사 가능성을 확인하였다. 실험 환경은 암실 환경에서 테스트 베드를 제작해 분광카메라의 프레임 수와 이동 속도를 교정 하였다. 이 때, 테스트 베드 이동 속도는 2cm/s으로 고정 하였고 FPS는 10으로 고정하였으며, 촬영 라인 수는 500라인으로 결정하였다. In order to evaluate the method proposed in the present invention, the experiment was performed on resin stain defects that cannot be identified in real time. And through the experiments to determine the inspection possibility by shaping the resin stain defects. In the experimental environment, a test bed was made in the dark room to calibrate the frame rate and the moving speed of the spectrophotometer. At this time, the test bed moving speed was fixed at 2cm / s, FPS was fixed at 10, the number of shooting line was determined to be 500 lines.

표 1. 알고리즘 표기 설명Table 1. Algorithm Notation Description

signsign processingprocessing descriptiondescription SS preprocessingpreprocessing 조명 불균일 개선을 위한 영상 스케일(명도차 검사시)Image scale to improve lighting unevenness (when checking brightness difference) NN 데이터 정규화 (색차 검사 시)Normalize data (when color difference is checked) LPFLPF 저역 통과 필터Low pass filter KLDKLD algorithmalgorithm Kullback leibler distanceKullback leibler distance MaxdiffMaxdiff 비교 데이터의 차이를 구한 후 얻어진 데이터 중 최대값으로 결정Determine the maximum value among the data obtained after finding the difference of the comparison data DiffDiff 비교 데이터 차의 평균Mean of the comparison data difference FTFT 정상영역과 검사 영역의 1D 분광 데이터의 FFT 값의 차이를 이용하는 방법How to use the difference between FFT values of 1D spectral data in the normal region and the inspection region

표 1은 본 발명에서 사용한 알고리즘의 표기법을 설명한 것이다. 예를 들면 NLPFMaxdiff는 전처리 과정은 저역 통과 필터를 적용한 다음 정규화한 후 Max-difference 알고리즘을 적용한 것이다.
표 2. 적용한 알고리즘 종류 및 설명
Table 1 describes the notation of the algorithm used in the present invention. For example, NLPFMaxdiff preprocesses the low-pass filter, then normalizes it, and then applies the Max-difference algorithm.
Table 2. Algorithm Types and Descriptions Applied

No.No. algorithmalgorithm descriptiondescription 1One 2DSLPF2DSLPF - low pass filter
- scale
- intensity difference
low pass filter
-scale
intensity difference
22 2DNdiffLPF2DNdiffLPF - normalize
- low pass filter
- spectrum difference
-normalize
low pass filter
spectrum difference
33 2DdiffLPF2DdiffLPF - low pass filter
- spectrum difference
low pass filter
spectrum difference
44 2DSdiffLPF2DSdiffLPF - scale
- low pass filter
- spectrum difference
-scale
low pass filter
spectrum difference
55 2DMaxdiffLPF2DMaxdiffLPF - low pass filter
- spectrum max difference
low pass filter
spectrum max difference
66 2DNMaxdiffLPF2DNMaxdiffLPF - low pass filter
- normalize
- spectrum max difference
low pass filter
-normalize
spectrum max difference
77 2DSMaxdiffLPF2DSMaxdiffLPF - low pass filter
- normalize
- spectrum max difference
low pass filter
-normalize
spectrum max difference
88 2DKLDLPF2DKLDLPF - low pass filter
- KLD algorithm
low pass filter
KLD algorithm
99 2DNKLDLPF2DNKLDLPF - low pass filter
- normalize
- KLD algorithm
low pass filter
-normalize
KLD algorithm
1010 2DSKLDLPF2DSKLDLPF - low pass filter
- scale
- KLD algorithm
low pass filter
-scale
KLD algorithm
1111 2DFTLPF2DFTLPF - low pass filter
- FFT difference
low pass filter
FFT difference
1212 2DNFTLPF2DNFTLPF - low pass filter
- normalize
- FFT difference
low pass filter
-normalize
FFT difference
1313 2DSFTLPF2DSFTLPF - low pass filter
- scale
- FFT difference
low pass filter
-scale
FFT difference

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본 발명에서는 이용되는 3가지 광학 시스템에 대해서 실험을 하였고 취득된 영상에서 표 2와 같이 제안한 형상화 알고리즘을 적용하여 검출 가능 여부를 판단하였다.In the present invention, experiments were conducted on three optical systems used, and it was determined whether the detection was possible by applying the proposed shaping algorithm as shown in Table 2 in the acquired image.

이 중, 첫 번째 실험 환경은 형광 조명과 할로겐 조명을 이용한 첫 번째 광학 시스템을 기반으로 20개의 컬러필터(200)에 대해서 실험하였다. 컬러필터(200)에 대해서 영상 취득 후 표2에서 설명한 13가지의 알고리즘을 적용하여 형상화 하였다. Among them, the first experimental environment was tested for 20 color filters 200 based on the first optical system using fluorescent and halogen lighting. After the image acquisition, the color filter 200 was formed by applying the 13 algorithms described in Table 2.

도 14는 20개의 수지 얼룩 결함 시료에 대해서 실험한 결과이다. 실험 결과 2DdiffLPF을 적용하였을 때 20개 중 8개 정도 형상화가 가능하기 때문에 최대 40%의 검출 용이성을 보였다. 14 shows the results of experiments on 20 resin uneven defect samples. As a result of the experiment, when 2DdiffLPF is applied, it is possible to shape about 8 out of 20, so it showed maximum 40% of the detectability.

다음은 파장 영역에 따라 검사 영역에 대해서 실험하였다. 검사 영역은 300nm ~ 400nm, 400 ~ 500nm, 500nm ~ 600nm, 600nm ~ 700nm로 나누었고, 위의 실험에서 검출에 용이한 2DdiffLPF 알고리즘을 적용하였다. 도 15a 내지 도 15d는 파장 영역별 2DdiffLPF 알고리즘을 적용한 결과이다. Next, the test area was tested according to the wavelength range. The inspection area was divided into 300 nm to 400 nm, 400 to 500 nm, 500 nm to 600 nm, and 600 nm to 700 nm, and the 2DdiffLPF algorithm, which is easy to detect in the above experiment, was applied. 15A to 15D show the result of applying the 2DdiffLPF algorithm for each wavelength region.

파장 영역에 따른 검출 결과를 보면 600nm ~ 700nm의 파장 영역에서 다른 파장 영역보다 수지 얼룩 결함 검출이 용이하였다. According to the detection result according to the wavelength region, it was easier to detect resin stain defects in the wavelength region of 600 nm to 700 nm than other wavelength regions.

두 번째 실험 환경은 동축 백색 LED 라인 조명(131)과 할로겐 조명을 이용한 2번째 광학 시스템 기반으로 첫 번째 실험 방법과 동일하게 실험하였다. 이 경우, 도 16에서와 같이 테스트 결과 2DdiffLPF, 2DSMaxdiffLPF, 2DNFTLPF 3가지 알고리즘을 적용하였을 때 20개 중 8개 정도 형상화가 가능하기에 최대 40%의 검출 용이성을 보였다.The second experimental environment was tested in the same way as the first experimental method based on the second optical system using coaxial white LED line illumination 131 and halogen illumination. In this case, as shown in FIG. 16, when three algorithms of 2DdiffLPF, 2DSMaxdiffLPF, and 2DNFTLPF were applied, about eight out of twenty shapes could be formed, and thus showed easy detection of up to 40%.

도 17a 내지 도 19d는 파장 영역별로 검출하기 용이한 3가지 알고리즘을 적용한 결과이다. 결과 영상에서 사각형으로 그려진 영역이 수지 얼룩 결함이다. 이 중, 도 17a 내지 도 17d는 2DdiffLPF를 적용한 결과를 나타낸 것으로 500nm ~ 600nm 영역에서 가장 형상화가 잘되었다. 도 18a 내지 도 18d는 2DSMaxdiffLPF를 적용한 결과 영상으로 500nm ~ 600nm 영역에서 가장 형상화가 잘 되었다. 마지막으로 도 19a 내지 도 19d는 2DNFTLPF를 적용한 결과 영상으로 도 17a 내지 도 18d와 마찬가지로 500nm ~ 600nm에서 형상화가 잘 이루어졌다. 17A to 19D show results of applying three algorithms that are easy to detect for each wavelength region. The area drawn in the square in the resulting image is a resin stain defect. Among these, FIGS. 17A to 17D show the results of applying 2DdiffLPF, which is best shaped in the region of 500 nm to 600 nm. 18A to 18D show the results of the application of 2DSMaxdiffLPF, which is best shaped in the region of 500 nm to 600 nm. Finally, FIGS. 19A to 19D are images obtained by applying 2DNFTLPF, and are well formed at 500 nm to 600 nm as in FIGS. 17A to 18D.

마지막 실험 환경은 동축 백색 LED 라인 조명(131), 할로겐 조명, 적색 LED 조명(133) 그리고 녹색 LED 조명(132)을 사용한 3번째 광학 시스템을 기반으로 위의 실험과 동일하게 하였다.The final experimental environment was identical to the above experiment based on a third optical system using coaxial white LED line light 131, halogen light, red LED light 133 and green LED light 132.

도 20에서와 같이 테스트 결과 2DdiffLPF 알고리즘을 적용하였을 때 20개 중 17개 정도 형상화가 가능하기에 최대 85%의 검출 용이성을 보였다.As shown in FIG. 20, when the 2DdiffLPF algorithm was applied, about 17 out of 20 shapes were possible, and thus showed easy detection of up to 85%.

도 21a 내지 도 21d는 검출하기 용이한 2DdiffLPF 알고리즘을 적용 후 파장 영역을 나누어 실험한 결과이다. 파장 영역별 실험한 결과 600nm ~ 700nm에서 형상화가 가장 용이하였다.21A to 21D show results of dividing a wavelength region after applying a 2DdiffLPF algorithm that is easy to detect. As a result of experiment by wavelength region, shaping was the easiest in 600nm ~ 700nm.

위에서 3가지 광학 시스템에서 실험한 데이터를 정리해 보면 도 22와 같은 결과를 나타낸다.A summary of the data experimented in the above three optical systems shows the result as shown in FIG.

도시된 바와 같이, 3가지 환경에서 2DdiffLPF를 적용 시 수지 얼룩 결함 형상화가 용이한 것을 알 수 있다. 또한 검출 용이성을 보면 첫 번째, 두 번째 광학 시스템보다 세 번째 광학 시스템을 적용시 검사 용이성이 높은 것을 알 수 있다. 파장 영역별로 검출 용이성을 보면 첫 번째, 세 번째 광학 시스템에서는 600nm ~ 700nm, 두 번째 광학 시스템에서는 500nm ~ 600nm에서 형상화가 잘 되었다. 즉 검출 용이성을 보면 세 번째 광학 시스템 환경에서도 600nm ~ 700nm의 파장을 이용한 형상화가 가장 잘 이루어지는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.As shown, it can be seen that resin stain defects are easily shaped when 2DdiffLPF is applied in three environments. In addition, the ease of detection shows that inspection is more easy when the third optical system is applied than the first and second optical systems. Easily detectable by wavelength range, it is well formed from 600nm to 700nm in the first and third optical systems and from 500nm to 600nm in the second optical system. In other words, in terms of ease of detection, it was confirmed through experiments that shaping is best performed using a wavelength of 600 nm to 700 nm even in the third optical system environment.

이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.As described above, although the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, the present invention is not limited thereto and is intended by those skilled in the art to which the present invention pertains. Of course, various modifications and variations are possible within the scope of equivalents of the claims to be described.

도 1은 일반적인 컬러필터 구조를 도시한 구성도.1 is a block diagram showing a general color filter structure.

도 2는 종래 포인트 분광기를 이용한 광학 시스템 구성도.2 is an optical system configuration diagram using a conventional point spectrometer.

도 3은 본 발명에 따른 분광카메라를 이용한 광학 시스템 구성도.3 is a block diagram of an optical system using a spectroscopic camera according to the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 광학 시스템의 제1 실시 예.4 shows a first embodiment of an optical system according to the invention.

도 5은 본 발명에 따른 광학 시스템의 제2 실시 예.5 shows a second embodiment of an optical system according to the invention.

도 6은 본 발명에 따른 광학 시스템의 제3 실시 예.6 shows a third embodiment of an optical system according to the invention.

도 7a 내지 도 7c는 본 발명에 따른 광학 시스템의 조명 균일도를 보여주는 그래프.7a to 7c are graphs showing the illumination uniformity of the optical system according to the invention.

도 8a 내지 도 8c는 본 발명에 따른 광학 시스템의 분광 특성을 보여주는 그래프.8a to 8c are graphs showing the spectral characteristics of the optical system according to the invention.

도 9는 여러 측정 방법을 이용한 분광 데이터 그래프.9 is a graph of spectral data using several measurement methods.

도 10a와 도 10b는 각각 초점 교정을 위한 시편 영상 및 데이터 분석 방법을 나타내는 그래프.10A and 10B are graphs illustrating a specimen image and a data analysis method for focus correction, respectively.

도 11a와 도 11b는 축 보정에 쓰이는 시편 도면.11A and 11B are diagrams of specimens used for axis correction.

도 12a와 도 12b는 등간격 시편을 촬영한 영상.12A and 12B are images of the specimens taken at equal intervals.

도 13a와 도 13b는 각각 LPF 적용 전후 비교를 위한 영상.13A and 13B are images for comparison before and after LPF application, respectively.

도 14는 도 4의 제1 실시 예에서의 알고리즘별 테스트 도면.FIG. 14 is a test diagram for each algorithm in the first embodiment of FIG. 4; FIG.

도 15a 내지 도 15d는 도 14의 테스트에서 파장대에 따른 2DdiffLPF 적용 결과 영상.15A to 15D are images of 2DdiffLPF application results according to wavelength bands in the test of FIG. 14.

도 16은 도 5의 제2 실시 예에서의 알고리즘별 테스트 도면.FIG. 16 is a test diagram for each algorithm in the second embodiment of FIG. 5; FIG.

도 17a 내지 도 19d는 도 16의 테스트에서 파장대에 따른 2DdiffLPF 적용 결과 영상.17A to 19D are images of 2DdiffLPF application results according to wavelength bands in the test of FIG. 16.

도 20은 도 6의 제3 실시 예에서의 알고리즘별 테스트 도면.20 is a test diagram for each algorithm in the third embodiment of FIG. 6;

도 21a 내지 도 21d은 도 20의 테스트에서 파장대에 따른 2DdiffLPF 적용 결과 영상.21A to 21D are images of 2DdiffLPF application results according to wavelength bands in the test of FIG. 20.

도 22는 본 발명에서 제안한 제1 내지 제3 실시 예에서의 알고리즘 테스트 결과를 나타내는 그래프.22 is a graph showing algorithm test results in the first to third embodiments proposed in the present invention.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Main Parts of Drawings>

100: 광학 시스템 110: 분광카메라100: optical system 110: spectroscopic camera

120: 광케이블 130: 할로겐 라인 조명부재120: optical cable 130: halogen line lighting member

131: 동축 백색 LED 라인 조명 132: 녹색 LED 조명131: coaxial white LED line light 132: green LED light

133: 적색 LED 조명 140: 형광 라인 조명 133: red LED light 140: fluorescent line light

150: 제어부 180: 라인 기준 플레이트150: control unit 180: line reference plate

190: 광원발생장치 200: 컬러필터
300: LCD 글래스
190: light source generator 200: color filter
300: LCD glass

Claims (3)

정확한 빛의 특성을 분석하기 위하여 분광축, 공간축, 초점, 축 교정을 수행하는 광학 시스템 교정 과정;Optical system calibration process that performs spectral, spatial, focus, and axis calibration to accurately characterize light; 조명 불균일을 최소화하기 위하여 영상 데이터를 스케일하며, 고주파 성분에 의한 왜곡을 최소화하기 위하여 저역 통과 필터를 사용하고, 색차에 대한 검출시 콘트라스트(Contrast)를 높게 하기 위하여 분광 영역의 색 데이터를 정규화하여 비교 분석하는 전처리 과정; 및Scale image data to minimize illumination unevenness, use low pass filter to minimize distortion caused by high frequency components, normalize color data of spectral region to increase contrast when detecting color difference Pretreatment process to analyze; And 비교 분석 기준 데이터를 조명 영상의 색상 데이터와 검사 영역 색상 데이터 차이를 결과로 취하는 Difference와 max-difference 방식과, 두 가지 데이터 분포 차이 정도를 나타내기 위한 KLD(Kullback leibler distance) 방식 및 컬러필터의 수지 얼룩 결함 영역에서의 데이터와 정상 영역에서의 1차원 푸리에 변환값의 절대값을 이용하여 결과값을 취하는 푸리에 변환 방식을 각각 이용하여 수지 얼룩 결함을 형상화하는 수지 얼룩 결함 형상화 과정; 으로 이루어지는 것으로,Difference and max-difference methods that compare the comparative analysis reference data as the difference between the color data of the illumination image and the inspection area color data; A resin stain defect shaping process for shaping a resin stain defect using a Fourier transform method that takes a result value using data of the spot defect region and an absolute value of the one-dimensional Fourier transform value in the normal region; It consists of, 상기 광학 시스템은 컬러필터의 수지 얼룩 결함 라인 영역을 스펙트럼 이미지로 보여주기 위한 분광카메라와; 조명 광원을 송출하기 위한 광케이블과; 상기 광케이블에 연결되어 컬러필터 표면을 라인 광 조명하기 위한 할로겐 라인 조명부재; 상기 컬러필터가 놓인 LCD 글래스 하부에 구비되는 형광라인조명; 및 상기 분광카메라 및 할로겐 라인 조명부재의 인풋(Input) 데이터와 컬러필터의 수지 라인 영역의 촬영된 아웃풋(Output) 데이터를 저장 관리하고 프리즘 및 분광기 제어를 위한 제어부; 를 포함하고, 상기 분광카메라는 상기 LCD 글래스 수평축과 90도를 유지하고, 상기 할로겐 라인 조명부재는 상기 LCD 글래스 수평축과 30 내지 60도를 유지하도록 하는 것을 특징으로 하는 컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법.The optical system includes a spectroscopic camera for showing a spectral image of a resin stain defect line region of a color filter; An optical cable for transmitting an illumination light source; A halogen line illumination member connected to the optical cable for linearly illuminating a color filter surface; Fluorescent line illumination provided under the LCD glass on which the color filter is placed; And a controller for storing and managing input data of the spectroscopic camera and the halogen line lighting member and photographed output data of the resin line region of the color filter and controlling a prism and a spectroscope. Wherein the spectroscopic camera maintains 90 degrees with the LCD glass horizontal axis, and the halogen line illumination member maintains 30 to 60 degrees with the LCD glass horizontal axis. . 정확한 빛의 특성을 분석하기 위하여 분광축, 공간축, 초점, 축 교정을 수행하는 광학 시스템 교정 과정;Optical system calibration process that performs spectral, spatial, focus, and axis calibration to accurately characterize light; 조명 불균일을 최소화하기 위하여 영상 데이터를 스케일하며, 고주파 성분에 의한 왜곡을 최소화하기 위하여 저역 통과 필터를 사용하고, 색차에 대한 검출시 콘트라스트(Contrast)를 높게 하기 위하여 분광 영역의 색 데이터를 정규화하여 비교 분석하는 전처리 과정; 및Scale image data to minimize illumination unevenness, use low pass filter to minimize distortion caused by high frequency components, normalize color data of spectral region to increase contrast when detecting color difference Pretreatment process to analyze; And 비교 분석 기준 데이터를 조명 영상의 색상 데이터와 검사 영역 색상 데이터 차이를 결과로 취하는 Difference와 max-difference 방식과, 두 가지 데이터 분포 차이 정도를 나타내기 위한 KLD(Kullback leibler distance) 방식 및 컬러필터의 수지 얼룩 결함 영역에서의 데이터와 정상 영역에서의 1차원 푸리에 변환값의 절대값을 이용하여 결과값을 취하는 푸리에 변환 방식을 각각 이용하여 수지 얼룩 결함을 형상화하는 수지 얼룩 결함 형상화 과정; 으로 이루어지는 것으로,Difference and max-difference methods that compare the comparative analysis reference data as the difference between the color data of the illumination image and the inspection area color data; A resin stain defect shaping process for shaping a resin stain defect using a Fourier transform method that takes a result value using data of the spot defect region and an absolute value of the one-dimensional Fourier transform value in the normal region; It consists of, 상기 광학 시스템은 컬러필터의 수지 얼룩 결함 라인 영역을 스펙트럼 이미지로 보여주기 위한 분광카메라와; 조명 광원을 송출하기 위한 광케이블과; 상기 광케이블에 연결되어 컬러필터 표면을 라인 광 조명하기 위한 할로겐 라인 조명부재; 상기 분광카메라 및 할로겐 라인 조명부재의 인풋(Input) 데이터와 컬러필터의 수지 라인 영역의 촬영된 아웃풋(Output) 데이터를 저장 관리하고 프리즘 및 분광기를 제어하기 위한 제어부; 를 포함하고, 상기 컬러필터가 놓인 LCD 글래스 하부에 설치되는 동축 백색 LED 라인 조명, 녹색 LED 조명, 적색 LED 조명 중 선택된 어느 하나의 조명 또는 이들의 결합 조명; 이 추가되되, 상기 분광카메라는 상기 LCD 글래스 수평축과 70 내지 85도를 유지하고, 상기 할로겐 라인 조명부재는 상기 LCD 글래스 수평축과 40 내지 85도를 유지하도록 하는 것을 특징으로 하는 컬러필터의 수지 얼룩 결함 형상화 방법.The optical system includes a spectroscopic camera for showing a spectral image of a resin stain defect line region of a color filter; An optical cable for transmitting an illumination light source; A halogen line illumination member connected to the optical cable for linearly illuminating a color filter surface; A controller for storing and managing input data of the spectroscopic camera and the halogen line lighting member and photographed output data of the resin line region of the color filter and controlling a prism and a spectroscope; And a coaxial white LED line light, a green LED light, a red LED light, or any combination thereof installed below the LCD glass on which the color filter is placed. In this case, the spectroscopic camera maintains 70 to 85 degrees with the LCD glass horizontal axis, and the halogen line lighting member maintains 40 to 85 degrees with the LCD glass horizontal axis. Shaping method. 삭제delete
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