摘要(英) |
In recent years the thin-film transistor liquid crystal display (TFT LCD) has a high demand in the market, the high necessity of the product quality control and the requirements of the various defect detections are more stringent. The high defect detection rate is the basic requirement of the quality control process. The use of the conventional human visual inspection methods to find the defects of the TFT LCD is not accurate, and will consume a large amount of resources. The automatic defect inspection method is necessary to this industry. In addition to find the defects, the types of the defects should be recognized as well.
Here, we propose a method based on the optical interference patterns sensing method to find the interference fringes, and use the image processing to enhance the contrast of the interference fringes, and the recognition rate for the later process could be increased. The neural network method is used to learn the defects and to identify the types of the defects. The paper is to focus on the mura defect inspection and the classification. In the beginning, before the learning process, about 3% of misjudges were happened, if the threshold of the certainty factor is set to be 90%. After neural network retrain these samples, the result of the rest of the images, got a non misjudge level (100% correct). The neural network system gets a non-misjudge level after retraining. The elapse time for the inspection of one panel is less than 1 sec. The inspection procedure is processed before the injection of the liquid crystal (LC) into the lattice panel. The defect panels could be sorted out, so that the later process and the waste of the materials could be avoided, it is called the pretest process of the TFT LCD product.
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參考文獻 |
參考文獻
【1】友達光電,薄膜電晶體液晶顯示器簡介。2011年1月25日,取自http://www.auo.com。
【2】吳木杏,「彩色濾光片表面瑕疵檢測分析」,台灣大學,資訊工程學系研究所碩士論文,民國八十九年。
【3】 中華映管,面板組成示意圖。2011年1月30日,取自http://www.cptt.com.tw。
【4】白暉平,「委外維修服務與品質管理」,中央大學,企業管理學系研究所碩士論文,民國九十五年。
【5】液晶面板MURA缺陷之定義。2011年2月1日,取自http://en.wikipedia.org/wiki/Mura_(Japanese_term)。
【6】Neural network。2011年2月1日,取自http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network。
【7】紀國鐘、鄭晃忠主編,液晶顯示器技術手冊,經濟部技術處,台北市,民國八十九年。
【8】中性密度濾鏡。2011年2月1日,取自http://www.transpecd.com.tw/product1.html
【9】Rafael C. Gonzalez; Richard E. Woods 著,數位影像處理,吳成柯、程湘君、戴善榮、雲立實譯,儒林圖書,台北,民國九十五年。
【10】 J. S. Ryu, J. H. Oh, J. G. Kim, T. M. Koo, and K. H. Park, “TFT-LCD panel Blob-Mura inspection using the correlation of wavelet coefficients", TENCON ,IEEE Region 10 Conference, 2004.
【11】 K. Taniguchi, K. Ueta and S. Tatsumi,“A detection method for irregular lightness variation of low contrast”,IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Hague, Netherlands, pp. 6401-6406, 2004.
【12】 Y Zhang, J Zhang - Neural Networks and Brain,“A fuzzy neural network approach for quantitative evaluation of mura in TFT-LCD,”International Conference on Neural Networks and Brain, Vol. 1, pp. 424-427, 2005.
【13】 K. Taniguchi, K. Ueta and S. Tatsumi, “A detection method of mura on a coated layer using interference light”, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 6, pp. 5047-5052, 2006.
【14】 M. Y. Tsai and H. Y. Chen, “Warpage Measurement and Simulation of Flip-Chip PBGA Package under Thermal Loading”, IMPACT/EMAP2008, Taipei, Taiwan, 2008.
【15】 戴亞翔,TFT-LCD面板的驅動與設計,五南圖書出版公司,台北,民國九十五年。
【16】 瑞儀光電,背光模組產品應用介紹,2011年2月3日,取自http://www.radiant.com.tw/。
【17】 林揚承、李佩熹、童超塵,「決定加速預燒試驗的最佳時間和溫度條件」,品質學報 , Vol. 16, No. 4 ,民國九十八年。
【18】 Max Born and Emil Wolf, Principles of Optics ,7th ,Cambridge Univ Pub,Ch.7,1999.
【19】 不同波源的干涉圖形。2011年2月11日,取自http://203.68.20.65/science/content/1980/00070127/
images/0013a.jpg。
【20】 光的干涉現象。2011年2月11日,取自http://aeea.nmns.edu.tw/2002/0209/ap020906.html
【21】 波的繞射與干涉簡介。2011年2月12日,取自http://cslin.auto.fcu.edu.tw/scteach/diff/wch3.htm
【22】 波的繞射與干涉簡介。2011年2月13日,取自http://www.myoops.org/twocw/nctu/upload/physics/
physics_lecturenotes/Chap.%2012%20Notes.pdf
【23】 Alasdair McAndrew, Jung-Hua Wang, Chun-Shun Tseng, Introduction to Digital Image Processing with MATLAB , Asia Edition, 1st ,Cengage Pub , 2010.
【24】 影像之二值化分析教材。2011年2月14日,取自http://cslin.auto.fcu.edu.tw/scteach/mech/text/yin01.html
【25】 Histogram Equalization。2011年2月14日,取自
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/
OWENS/LECT5/node3.html
【26】 繆紹綱,「數位影像處理:活用Matlab」,2nd ,全華圖書,民國一○○年一月四日。
【27】 細線化注意事項。2011年2月15日,取自http://cslin.auto.fcu.edu.tw/scteach/mech/text/yin03_32.html。
【28】 謝振榆、傅毓芬,「影像處理」,初版,高立出版社,民國九十一年。
【29】 連國珍,「數位影像處理matlab」,儒林出版社,民國九十六年。
【30】 Neural Ware, Neural Computing: A technology handbook for
Professional II/Plus and Neural Works Explorer, 1993.
【31】 蕭志豪,「改良式多級指紋比對演算法指紋辨識晶片設計」,淡江大學,電機所碩士論文,民國九十五年。
【32】 吳松貴,「應用於紋路分析之最佳賈伯過慮器設計」,元智大學,工業工程與管理研究所碩士論文,民國八十七年。
【33】 R. S. Chang, J. Y. Sheu, C. H. Lin, H. C. Liu,“Analysis of CCD Moire Pattern for Micro-range Measurements Using the Wavelet Transform”,Optics & Laser Technology, Vol. 35, Issue 1, February 2003, Pages 43-47
【34】C. S. Lin, R. S. Chang,“Digital Image Processing for
Evaluating the Characteristics of the Microstructure of
a Holographic Plate ”,the Journal of the Optical and Lasers
Technology,Vol. 29, No. 2. 97-102,SCI , 1997.
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