【手続補正書】
【提出日】令和3年4月9日(2021.4.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディスプレイパネル内の一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を検出する方法であって、
前記ディスプレイパネルの画像を受信し、前記画像は、一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を含むことと、
前記画像を複数のパッチに分割し、前記複数のパッチのそれぞれは、前記画像のｍ画素×ｎ画素領域（ｍおよびｎは１より大きいかまたは等しい整数）に対応することと、
前記複数のパッチに対する複数の特徴ベクトルを生成し、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれは、前記複数のパッチのうちの１つに対応するとともに一つ以上の画像テクスチャ特徴及び一つ以上の画像モーメント特徴を含むことと、
マルチクラスサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を用いて、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれに基づいて前記複数のパッチのそれぞれを分類して前記一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を検出することと、
を含む欠陥検出方法。
【請求項２】
前記複数のパッチは、互いに重畳しない、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
前記複数のパッチの各パッチは、平均的なホワイトスポットムラ欠陥の大きさより大きい、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項４】
前記複数のパッチの各パッチは、前記ディスプレイパネルの３２画素×３２画素領域に対応する、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項５】
前記一つ以上の画像テクスチャ特徴は、コントラストグレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）テクスチャ特徴および非類似ＧＬＣＭテクスチャ特徴のうちの少なくとも一つを含む、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項６】
前記一つ以上の画像モーメント特徴は、３次中心モーメント（μ30）、第５Ｈｕ不変モーメント（Ｉ5）および第１Ｈｕ不変モーメント（Ｉ1）のうちの少なくとも一つを含む、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項７】
前記マルチクラスＳＶＭは、欠陥を含む画像および欠陥を含まない画像の両方ともを用いて訓練される、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項８】
前記複数のパッチのそれぞれを分類することは、
前記マルチクラスＳＶＭに前記複数のパッチに対する前記複数の特徴ベクトルを提供して、前記複数の特徴ベクトルを基に前記一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を識別することと、
前記複数のパッチのうちの前記識別された一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を含む一つ以上のパッチを欠陥としてラベリングすることと、
を含む、請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項９】
ディスプレイパネル内の一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を検出するためのシステムを訓練する方法であって、
前記ディスプレイパネルの画像を受信し、前記画像は、一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を含むことと、
前記画像を第１複数のパッチおよび第２複数のパッチに分解し、前記第１および第２複数のパッチのそれぞれは、前記ディスプレイパネルの前記画像に対応することと、
複数のラベルを受信し、前記複数のラベルの各ラベルは、前記第１および第２複数のパッチのうちの一つに対応するとともに欠陥があるか欠陥がないかを示すことと、
複数の特徴ベクトルを生成し、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれが前記第１および第２複数のパッチのうちの一つのパッチに対応するとともに一つ以上の画像テクスチャ特徴および一つ以上の画像モーメント特徴を含むことと、
マルチクラスサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）に前記複数の特徴ベクトルおよび前記複数のラベルを提供することによって前記一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を検出するように前記ＳＶＭを訓練することと、
を含む訓練方法。
【請求項１０】
前記第２複数のパッチは、前記第１複数のパッチからオフセットされており、前記第１複数のパッチと重畳する、請求項９に記載の訓練方法。
【請求項１１】
前記複数のパッチのそれぞれは、前記画像のｍ画素×ｎ画素領域（ｍおよびｎは１より大きいかまたは等しい整数）に対応する、請求項９に記載の訓練方法。
【請求項１２】
前記画像を分解することは、前記画像を第３複数のパッチおよび第４複数のパッチにさらに分解し、前記第３および第４複数のパッチのそれぞれは、前記ディスプレイパネルの前記画像に対応することを含み、
前記複数のラベルは、前記第３および第４複数のパッチに対応するとともに欠陥があるか欠陥がないかを示す付加的なラベルをさらに含み、
前記複数の特徴ベクトルのそれぞれは、前記第１、第２、第３および第４複数のパッチのうちの一つのパッチに対応するとともに一つ以上の画像テクスチャ特徴および一つ以上の画像モーメント特徴を含み、
前記第１〜第４複数のパッチのそれぞれは、前記画像の３２画素×３２画素領域に対応し、
前記第１〜第４複数のパッチのうちの一つ以上は、前記画像の長さ方向および幅方向のうちの少なくとも一つの方向に１６画素だけ互いにオフセットされている、請求項９に記載の訓練方法。
【請求項１３】
前記一つ以上の画像テクスチャ特徴は、コントラストグレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）テクスチャ特徴および非類似ＧＬＣＭテクスチャ特徴のうちの少なくとも一つを含む、請求項９に記載の訓練方法。
【請求項１４】
前記一つ以上の画像モーメント特徴は、３次中心モーメント（μ30）、第５Ｈｕ不変モーメント（Ｉ5）および第１Ｈｕ不変モーメント（Ｉ1）のうちの少なくとも一つを含む、請求項９に記載の訓練方法。
【請求項１５】
ディスプレイパネル内の一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を検出するシステムであって、
プロセッサーと、
前記プロセッサーに接続されているメモリと、を含み、
前記メモリは、前記プロセッサーに、
前記ディスプレイパネルの画像を受信し、前記画像は、一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を含むことと、
前記画像を複数のパッチに分割し、前記複数のパッチのそれぞれは、前記画像のｍ画素×ｎ画素領域（ｍおよびｎは１より大きいかまたは等しい整数）に対応することと、
前記複数のパッチに対する複数の特徴ベクトルを生成し、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれは、前記複数のパッチのうちの１つに対応するとともに一つ以上の画像テクスチャ特徴及び一つ以上の画像モーメント特徴を含むことと、
マルチクラスサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を用いて、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれに基づいて前記複数のパッチのそれぞれを分類して前記一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を検出することと、
を実行させる指示を保存しているシステム。
【請求項１６】
前記複数のパッチは、互いに重畳せず、
前記複数のパッチの各パッチは、平均的なホワイトスポットムラ欠陥の大きさより大きい、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記一つ以上の画像テクスチャ特徴は、コントラストグレーレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）テクスチャ特徴および非類似ＧＬＣＭテクスチャ特徴のうちの少なくとも一つを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記一つ以上の画像モーメント特徴は、３次中心モーメント（μ30）、第５Ｈｕ不変モーメント（Ｉ5）および第１Ｈｕ不変モーメント（Ｉ1）のうちの少なくとも一つを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記マルチクラスＳＶＭは、欠陥を含む画像および欠陥を含まない画像の両方ともを用いて訓練されている、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記複数のパッチのそれぞれを分類することは、
前記マルチクラスＳＶＭに前記複数のパッチに対する前記複数の特徴ベクトルを提供して、前記複数の特徴ベクトルを基に前記一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を識別することと、
前記複数のパッチのうちの前記識別された一つ以上のホワイトスポットムラ欠陥を含む一つ以上のパッチを欠陥としてラベリングすること、とを含む請求項１５に記載のシステム。