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Deep Learning 기반 COF 이미지 검사시스템

Deep learning based inspection system for COF images

초록/요약

제품단가 대비 불량유출 위험도가 높은 Chip On Film시장에서, 광학품질검사는 주요 과제 중 하나이다. 따라서 관련 기업들은 자동 전수검사를 기본적으로 수행하고 있으며, 이의 성능을 향상시키는 데 투자를 아끼지 않고 있다. 그러나 기존 검사방법의 성능 문제로 인해 최종 판정은 아직 작업자들에 의해 수행되고 있으며, 대부분의 비용이 아직 인적 자원에 투자되고 있다. 최근 집중 조명 받은 Deep learning 관련 기술은 이러한 기존 광학품질검사의 패러다임을 바꾸는 듯 했으나, 이를 COF 양산 검사시스템에 성공적으로 적용한 사례는 아직 보고되지 않고 있다. 불량유출의 허용치는 0.00005% 이하인 50ppm수준으로 철저히 관리되어야 하지만, 기존 DL Model의 학습 방식으로는 상기와 같은 수준의 불량유출 허용치를 관리하기 어렵기 때문이다. 이의 이유로는 크게 두 가지를 들 수 있다. 첫째, 학습 Data로 사용될 COF 이미지의 Region of interest(ROI) 추출이 어렵다. 둘째, COF 불량 유형이 학습된 Deep learning Model의 Overfitting 및 Underfitting 제어 난이도가 어렵다. 셋째. Deep learning에 적합한 데이터 유형인지에 대한 정량적인 판단이 어렵다. 본 논문에서는, 상기 언급된 한계를 개선하는 새로운 COF양산 검사 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 불량 Feature의 ROI를 보다 정교하게 추출할 수 있는 방법 중 하나인 Inpainting기법의 접목, 이를 불량 유형에 맞게 CNN 혹은 전통적 Image processing을 사용할지를 결정하는 정량적인 Parameterize score의 설계, 그리고 Heuristic하게 구성된 DL기반의 이미지 판정 기법으로 구성된다. 제안된 양산 검사 시스템은 기존 광학검사를 대체하여, 기존대비 성능을 200% 이상 향상시켰으며, 불량 허용치를 0.00003% 이내인 30ppm 수준으로 요구 수준을 달성하였다. 제안되는 방법은 국내 COF 생산 기업의 공장의 양산 검사 시스템에 실제로 접목되었으며, 현재도 공장 내 Process의 하나로 자리 잡고 비용절감에 지속적으로 기여하고 있다.

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목차

Chapter 1 Introduction 2
Section 1 Background 2
Section 2 COF production process 7
Section 3 Optical inspection system for COF images 17
Section 4 Deep learning model 27
Section 5 Research Scope 36

Chapter 2 Related Research 40
Section 1 Extraction of the ROI from an image 40
Section 2 Image classification model 45

Chapter 3 Extraction of the ROI for defect feature 50
Section 1 Reference image 50
Section 2 Image inpainting method 51

Chapter 4 Image inspection system 61
Section 1 Approach 61
Section 2 Image background categorization 62
Section 3 Image classification 65

Chapter 5 Conclusion 77

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