(57)【要約】【課題】表示装置上のムラ欠陥検出システム及び方法を提供する。【解決手段】ムラ欠陥検出システムは、入力画像を前処理して複数の画像パッチを生成する。複数の画像パッチそれぞれに対して特性ベクターを抽出する。特性ベクターは、少なくとも一つの画像モーメント特性とテクスチャ特性とを含む。それぞれの画像パッチ対する特性ベクターを機械学習分類器に提供することによって、欠陥の存在に基づいてそれぞれの画像パッチを分類する。【選択図】図１Ａ
2019110532.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メモリと、
前記メモリに保存された命令を実行するプロセッサと、を含み、
前記プロセッサは、
入力画像を前処理して複数の画像パッチを生成し、
それぞれの画像パッチに対して少なくとも一つの画像モーメント特性とテクスチャ特性とを含む特性ベクターを抽出し、
前記各画像パッチに対する特性ベクターを機械学習分類器に提供することによって、欠陥の存在に基づいてそれぞれの画像パッチを分類する表示装置の欠陥識別システム。
【請求項２】
前記複数の画像パッチ生成は、
前記入力画像にある少なくとも一つのローカルマキシマの候補を識別し、
前記識別したローカルマキシマの候補を候補リストに追加し、
前記候補リストにある前記ローカルマキシマのそれぞれに対して一つの画像パッチを生成し、
前記それぞれの画像パッチは、該当するローカルマキシマ候補の中央に位置する請求項１に記載の識別システム。
【請求項３】
前記複数の画像パッチを生成することは、前記ローカルマキシマ候補がノイズ誤差臨界値より低い値を有する場合、前記候補リストから前記ローカルマキシマ候補を除去することによって、前記候補リストにある前記ローカルマキシマ候補をフィルタリングすることをさらに含む請求項２に記載の識別システム。
【請求項４】
前記複数の画像パッチを生成することは、
前記入力画像を複数の領域に分け、
前記各領域で一つの最大ローカルマキシマを識別し、
前記最大ローカルマキシマを除いた残りのローカルマキシマを前記ローカルマキシマから除去すること、を含む請求項３に記載の識別システム。
【請求項５】
前記機械学習分類器は、サポートベクターマシンを含む請求項１に記載の識別システム。
【請求項６】
前記少なくとも一つのテクスチャ特性は、相関グレイレベル共生起行列（ＧＬＣＭ：Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ  Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）または対比ＧＬＣＭのうちの少なくとも一つを含む請求項１に記載の識別システム。
【請求項７】
前記少なくとも一つの画像モーメント特性は、ｍｕ３０モーメント（ｍｕ  ３０  ｍｏｍｅｎｔ）、ｈｕ１モーメント（ｈｕ  １  ｍｏｍｅｎｔ）及びｈｕ５モーメント（ｈｕ  ５  ｍｏｍｅｎｔ）を含む請求項１に記載の識別システム。
【請求項８】
前記入力画像を前処理することは、前記入力画像にガウシアン平滑化（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）を行い、平滑化した入力画像の動的範囲を予想範囲にマッピングすることによって、前記平滑化した入力画像を規格化することを含む請求項１に記載の識別システム。
【請求項９】
前記欠陥は、ホワイトスポットムラを含む請求項１に記載の識別システム。
【請求項１０】
プロセッサによって入力画像を前処理して複数の画像パッチを生成し、
前記プロセッサによって前記各画像パッチに対して少なくとも一つの画像モーメント特性とテクスチャ特性とを含む特性ベクターを抽出し、
前記プロセッサによって前記各画像パッチに対する特性ベクターを機械学習分類器に提供することによって、欠陥の存在に基づいて前記それぞれの画像パッチを分類する、表示装置の欠陥識別方法。
【請求項１１】
前記画像パッチを生成することは、
前記入力画像にある少なくとも一つのローカルマキシマの候補を識別し、
前記識別したローカルマキシマの候補を候補リストに追加し、
前記候補リストにあるローカルマキシマのそれぞれに対して一つの画像パッチを生成すること、を含み、
前記それぞれの画像パッチは、該当するローカルマキシマの候補の中央に位置する請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１２】
前記画像パッチを生成することは、前記ローカルマキシマの候補がノイズ誤差臨界値より低い値を有する場合、前記候補リストから前記ローカルマキシマの候補を除去することによって、前記候補リストにある前記ローカルマキシマの候補をフィルタリングすることをさらに含む請求項１１に記載の識別方法。
【請求項１３】
前記画像パッチを生成することは、
前記入力画像を複数の領域に分け、
前記各領域に一つの最大ローカルマキシマを識別し、
前記最大ローカルマキシマを除いた残りのローカルマキシマを前記ローカルマキシマのリストから除去すること、をさらに含む請求項１２に記載の識別方法。
【請求項１４】
前記機械学習分類器は、サポートベクターマシンを含む請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１５】
前記少なくとも一つのテクスチャ特性は、相関グレイレベル共生起行列（ＧＬＣＭ：Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ  Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）または対比ＧＬＣＭのうちの少なくとも一つを含む請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１６】
前記少なくとも一つの画像モーメント特性は、ｍｕ３０モーメント（ｍｕ  ３０  ｍｏｍｅｎｔ）、ｈｕ１モーメント（ｈｕ  １  ｍｏｍｅｎｔ）及びｈｕ５モーメント（ｈｕ  ５  ｍｏｍｅｎｔ）を含む請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１７】
前記入力画像を前処理することは、前記入力画像にガウシアン平滑化（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）を行い、平滑化した入力画像の動的範囲を予想範囲にマッピングすることによって、前記平滑化した入力画像を規格化することをさらに含む請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１８】
前記欠陥は、ホワイトスポットムラを含む請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１９】
プロセッサによって入力画像を前処理し、
プロセッサによってそれぞれの画像パッチに対して少なくとも一つの画像モーメント特性とテクスチャ特性とを含む特性ベクターを抽出し、
プロセッサによって前記各画像パッチに対する特性ベクターを機械学習分類器に提供することによって、欠陥の存在に基づいてそれぞれの画像パッチを分類し、
前記入力画像を前処理することは、複数の画像パッチを生成することを含み、
前記画像パッチを生成することは、
前記入力画像にある少なくとも一つのローカルマキシマの候補を識別し、
前記識別したローカルマキシマの候補を候補リストに追加し、
前記候補リストにある前記ローカルマキシマそれぞれに対して一つの画像パッチを生成すること、を含み、
前記それぞれの画像パッチは、該当するローカルマキシマの候補の中央に位置する表示装置の欠陥識別方法。
【請求項２０】
前記少なくとも一つのテクスチャ特性は、相関グレイレベル共生起行列（ＧＬＣＭ：Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ  Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）または対比ＧＬＣＭのうちの少なくとも一つを含む請求項１９に記載の識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示装置の欠陥検出システム及び方法に関する。
【０００２】
本出願は、２０１７年１２月１５日付にて米国特許庁に出願した米国特許出願番号第６２／５９９，２４９号および米国特許出願番号第１５／９０９，８９３号に基づく優先権の利益を主張し、ここに引用することによって、その出願のすべての内容は本願に含まれる。
【背景技術】
【０００３】
表示装置の解像度及び画素密度が増加するにつれ、欠陥検出の難易度が高まっている。現代の製造装備において手動欠陥検出を適用するには相当な時間がかかり、自動検査技術は非効率的なの側面がある。例えば、表面自動検査を行う時、局地的異常が規則的な周辺と明確な対比を有する場合、均一な（テクスチャなし）表面の欠陥を簡単に識別できる。しかし、欠陥と周辺との境界が明確でなくかつ背景の明るさが均一でない場合には低解像度画像の欠陥を検出することは極めて困難である。
【０００４】
表示欠陥の通常の類型は「ムラ（Ｍｕｒａ）」である。ムラとは、局地的明るさが均一でない欠陥を示す大きい範疇である。ムラは、大きさと一般的な形状によってラインムラ、スポットムラ、エリアムラに大別することができる。各類型のムラは、明確な境界は有さない場合もあり、画像では明瞭に現れない場合もある。したがって、自動検査システムを用いてムラを識別することは困難であると知られている。したがって、ムラ欠陥を識別する新たな方法が必要である。
【０００５】
前述した内容は、本発明の実施形態の背景を理解するための説明であり、従来技術になす情報を含み得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、表示装置上のムラ欠陥を検出するシステム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態による表示装置上のムラ欠陥検出システム及び方法は、メモリと画素欠陥を識別するプロセッサとを含む。実施形態によれば、システムは、入力画像を前処理して複数の画像パッチを生成する。複数の画像パッチそれぞれに対して特性ベクターを抽出し得、それぞれの特性ベクターは、少なくとも一つの画像モーメント特性とテクスチャ特性とを含む。それぞれの画像パッチ対する特性ベクターを機械学習分類器に提供することによって、欠陥の存在に基づいてそれぞれの画像パッチを分類する。
【０００８】
本発明の実施形態によれば、複数の画像パッチ生成は、入力画像にある少なくとも一つのローカルマキシマ候補を識別し、識別したローカルマキシマ候補を候補リストに追加し、候補リストにあるローカルマキシマそれぞれに対して一つの画像パッチを生成し、それぞれの画像パッチは、該当するローカルマキシマ候補の中央に位置する。
【０００９】
本発明の実施形態によれば、複数の画像パッチを生成することは、ローカルマキシマ候補がノイズ誤差臨界値より低い値を有するローカルマキシマ候補を候補リストから除去することによって、候補リストにあるローカルマキシマ候補をフィルタリングすることをさらに含む。
【００１０】
本発明の実施形態によれば、複数の画像パッチを生成することは、入力画像を複数の領域に分け、各領域に一つの最大ローカルマキシマを識別し、最大ローカルマキシマを除いた残りのローカルマキシマをローカルマキシマリストから除去することをさらに含む。
【００１１】
本発明の実施形態によれば、機械学習分類器は、サポートベクターマシンであり得る。
【００１２】
本発明の実施形態によれば、少なくとも一つのテクスチャ特性は、相関グレイレベル共生起行列（ＧＬＣＭ：Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ  Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）または対比ＧＬＣＭのうちの少なくとも一つを含み得る。
【００１３】
本発明の実施形態によれば、少なくとも一つの画像モーメント特性は、ｍｕ３０モーメント（ｍｕ  ３０  ｍｏｍｅｎｔ）、ｈｕ１モーメント（ｈｕ  １  ｍｏｍｅｎｔ）及びｈｕ５モーメント（ｈｕ  ５  ｍｏｍｅｎｔ）を含み得る。
【００１４】
本発明の実施形態によれば、入力画像を前処理することは、入力画像にガウシアン平滑化（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）を行い、平滑化した入力画像の動的範囲を予想範囲にマッピングすることによって、平滑化した入力画像を規格化することをさらに含み得る。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の実施形態によれば、欠陥はホワイトスポットムラを含み得る。
【００１６】
このように本発明は、表示装置の欠陥を効果的に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１Ａ】本発明の実施形態によるシステム概略図である。
【図１Ｂ】本発明の実施形態による分類器訓練システムの概略図である。
【図２】本発明の実施形態による画像分類方法を示す図である。
【図３】本発明の実施形態により画像を画像パッチに分割することを示す図である。
【図４】本発明の実施形態により候補欠陥を用いて画像を画像パッチに分割することを示す図である。
【図５Ａ】本発明の実施形態による候補検出器を有するシステムの概略図である。
【図５Ｂ】本発明の実施形態による候補検出器を有するシステムの詳細図である。
【図６】本発明の実施形態によりスポットムラ潜在インスタンス（例えば：候補）の識別方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の概念及びこれを達成する方法の要旨は、詳細な説明及び添付の図面により容易に理解することができる。以下添付する図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。明細書全体にわたって同一または類似の構成要素は、同じ図面符号を付ける。本発明は様々な相違する形態に実現することができ、ここで説明する実施形態に限定されない。このような実施形態を提供することによって、発明の詳細な説明は完全でかつ豊富になり、発明の多様な側面及び特徴を当業者に十分に示す。したがって、当業者が本発明の多様な側面及び特徴を完全に理解することにおいて、必要でない過程、装置、技術など説明は省略する。特に説明しない限り、図面及び明細書全体をわたって同一の図面符号は、同一の構成要素を示し、重複する説明は省略する。図面において、部分、層、領域などは理解を明確にするために誇張されている。
【００１９】
詳細な説明において多様な実施形態に対する十分な説明を提供するために多様な条件を特定する。しかし、このような特定条件またはこれと等しい条件がなくても実施形態を実現できることは自明である。これとは異なって、周知の構造及び装置は多様な実施形態が不必要に不明瞭にすることを避けるためにブロック図で示す。
【００２０】
部分、層、領域、成分などが他の部分、層、領域、成分の「上に」あるか「接続して」いると記載する場合、「真上」にあるかまたは「直接」接続されている場合だけでなく、中間に他の部分、層、領域、成分などが介在する場合も含む。しかし、「真上」にあるか「直接接続」していると記載する場合は、中間に他の部分を介在しないことを意味する。「間」という表現と「すぐ間」という表現、及び「隣接」するという表現と「接触」するという表現と同様に使用する。例えば、ある部分または層が二つの部分または層の「間」にあると表現した時、その部分または層が一つだけであってもよく、一つ以上の他の部分または層がさらに存在してもよい。
【００２１】
ここで使用された用語は、特定の実施形態を説明する目的にのみ使用し、本発明を制限しようとするものではない。ここで、数を特に言及しない限り、単数または複数の場合を全て含む。ある特徴、段階、動作、部分、成分などを「含む」という表現は、該当部分以外に他の特徴、段階、動作、部分、成分なども含み得ることを意味する。「及び／または」という表現は、羅列したものの一つまたはそれ以上のすべての組み合わせを含む。
【００２２】
ここで、「実質的に」、「約」、「およそ」及びこれと類似の表現は、近似を表す表現であり、「程度」を表すものではなく、当業者がわかる測定値または計算値の固有誤差の説明に使用する。「約」や「およそ」という表現は、言及した値と、その値に対する許容可能な誤差範囲内の平均を含むものであって、該当測定値と特定量の測定と関する誤差（例えば：測定システムの限界）を考慮して当業者が決定することができる。例えば、「約」は、一つ以上の標準偏差または該当値の±３０％、２０％、１０％、５％以内を意味する。本発明の実施形態を説明する時に使用する「し得る」という表現は、「本発明の一つ以上の実施形態」に適用可能であることを意味する。「使用」、「利用」等は、これと類似する他の表現と共に類似する意味で用い得る。
【００２３】
特定の実施形態を異なる方法で実現する場合、特定のプロセスの順序は説明した順序と異なってもよい。例えば、連続して実行する場合を説明した二つのプロセスを同時にまたは説明した順序と逆に実行することもできる。
【００２４】
実施形態を図式的に示したり、中間構造を示す断面図などを参照して多様な実施形態を説明する。このように、結果、例えば製造方法及び／または誤差の結果として示す構造に変化があってもよい。また、ここに示す特定の構造または機能的説明は、発明の概念に基づいて実施形態を説明する目的で提示すだけである。したがって、ここで説明する実施形態は、特定の形態の領域に限定されるものでなく、製造した結果として変更または変化された形態も含む。例えば、長方形として示す（イオンなどの）注入領域が通常丸い、湾曲したものであり得、境界での実現密度が注入領域から非注入領域に行きながら二進的に変化するものではなく、漸進的に変化することもできる。これと同様に、注入により形成された埋め込み領域によって注入表面と埋め込み領域との間の領域にもある程度の注入が生じ得る。したがって、図面に示す領域は、本質的に図式的なものであり、装置においてその領域の実際の模様を示そうとするものでなく、これに限定されるものではない。
【００２５】
本発明の実施形態により説明した電子、電気装置及び／または他の関連装置または部分は、適切なハードウェア、ファームウエア（例えば：特定用途向け集積回路）、ソフトウェアまたはこれらの組み合わせを用いて実現することができる。例えば、これら装置の多様な構成要素を一つの集積回路チップに形成することもでき、互いに異なる集積回路チップに実現することもできる。また、これら装置の多様な構成要素を可撓性印刷回路フィルム、テープキャリアパッケージ（ＴＣＰ：ｔａｐｅ  ｃａｒｒｉｅｒ  ｐａｃｋａｇｅ）、印刷回路基板などに実現するか、一つの基板上に形成することができる。また、これら装置の多様な構成要素をここで説明した多様な機能を遂行するためにコンピュータプログラム命令を実行し、他のシステム要素と相互作用する一つ以上のコンピュータ装置内にある一つ以上のプロセッサで実行できるプロセスまたはスレッド（ｔｈｒｅａｄ）であり得る。コンピュータプログラム命令は、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）等の標準メモリ装置を用いるコンピュータ装置に具現されたメモリに保存されることができる。のみならず、当業者は本発明の実施形態の概念と範囲を逸脱せず多様なコンピュータ装置の機能を一つのコンピュータ装置に結合または統合するか、特定のコンピュータ装置の機能を一つ以上の他のコンピュータ装置に分散することもできる。
【００２６】
特に言及しない限り、ここで使用する（技術的、科学的用語を含む）すべての用語は、本発明が属する技術分野の当業者が一般に知っているものと同じ意味を有する。一般に使用される辞典に定義された用語などは、関連技術分野及び／または本明細書における意味と一致する意味を有すると解釈し、ここで明示しない限り、理想的なまたは過度に厳しい意味に解釈してはならない。
【００２７】
本発明の実施形態は、表示装置のムラ検出システム及び方法を含む。実施形態によれば、このシステムは、テスト画像を表示する表示装置の入力画像を受信する。受信した入力画像を画像パッチに分割し得る。実施形態によれば、システムは、画像を前処理して欠陥候補を識別し、欠陥候補の位置に基づいて画像パッチを生成し得る。画像パッチそれぞれに対して特性ベクターを抽出して機械学習分類器に提供し、機械学習分類器は、画像が結合（例えば：ホワイトスポットムラ）を含むかどうかを決定する。
【００２８】
図１Ａは本発明の実施形態によるシステム概略図である。図１Ｂは本発明の実施形態による分類器訓練システムの概略図である。図２は本発明の実施形態による画像分類方法を示す。
【００２９】
図１Ａ、図１Ｂ及び図２を参照すれば、本発明の実施形態によるムラ検出システムは、プリプロセッサ１００で入力画像を受信する（２００）。入力画像は、例えばテスト画像を表示する表示装置の画像を含み得る。テスト画像を表示しているＯＬＥＤをカメラで撮影することによって、テスト画像を生成し得る。本発明の実施形態において、テスト画像は、表示装置がホワイトスポットムラ（ｗｈｉｔｅ  ｓｐｏｔ  Ｍｕｒａ）の例を示するようにする画像を含み得る。例えば、テスト画像は、低解像度の均一な画像であり得る。入力画像の解像度が高いため欠陥（例えば：ホワイトスポットムラ）が検出される表示装置の各画素が示され得る。本発明の実施形態では、プリプロセッサ１００が入力画像を受信し、画像内ノイズを減らす平滑化を行い得る。入力画像ノイズを減らした後、プリプロセッサ１００は、画像を複数の画像パッチに分割し得（２１０）、それぞれの画像パッチは、特性抽出器１１０に提供され得る。
【００３０】
本発明の実施形態において、特性抽出器１１０は、提供された画像パッチに対して多様な統計的な特性を計算する（２２０）。例えば、統計的な特性は、一つ以上の画像モーメント（例えば：画素密度の加重平均）及び一つ以上のテクスチャの測定（例えば：グレイレベル共生起行列（ＧＬＣＭ：Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ  Ｃｏ−Ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）を用いたテクスチャの分析）を含み得る。本発明の実施形態では、例えば、多様な画像モーメントとＧＬＣＭテクスチャ特性を含む３７種類の統計的な特性とが特性抽出器１１０によって抽出され得る。本発明の実施形態において、特性抽出器１１０は、それぞれの画像パッチに対してｍｕ３０モーメント（ｍｕ  ３０  ｍｏｍｅｎｔ）（３次図心モーメント（３ｒｄ  ｏｒｄｅｒ  ｃｅｎｔｒｏｉｄ  ｍｏｍｅｎｔ）、対比（ｃｏｎｔｒａｓｔ）（ＧＬＣＭ）ｈｕ５モーメント（ｈｕ  ５  ｍｏｍｅｎｔ）、ｈｕ１モーメント（ｈｕ  １  ｍｏｍｅｎｔ）（１次ｈｕ不変モーメント（１ｓｔ  Ｈｕ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｍｏｍｅｎｔ）及び相関／不同（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ／ｄｉｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）（ＧＬＣＭ）を計算し得る。
【００３１】
発明の実施形態において、抽出した画像パッチそれぞれの統計的特性は、入力により分類器１２０に供給される（２３０）。発明の実施形態において、分類器１２０は、抽出した特性（例えば：特性ベクター）及びラベルクラス情報を用いて欠陥（例えば：ムラ）の例を識別する（２４０）、機械学習分類器であり得る。発明の実施形態において、クラス情報は、分類器を学習させることによって提供され得る。
【００３２】
発明の実施形態において、分類器１２０は、監督学習モデルを用い得、機能化される前に学習され得る。発明の実施形態において、分類器１２０に用いられた監督学習モデルはサポートベクターマシンである。監督学習モデル（例えば：サポートベクターマシン）は、学習期間の間分類器１２０に人的入力（または人的検査）１３０を提供することによって訓練され得る。例えば、それぞれの画像パッチに対して人間がパッチを視覚的に検査し、ホワイトスポットムラのいかなる場合でも表示することができる。この画像パッチを特性抽出器１１０にも提供し得る。画像パッチに対して抽出した特性ベクターと人間が検査して表示した対応パッチすべてを分類器１２０に提供し得る。分類器１２０は、このようなパッチを用いて後に分類に用いられるクラス情報（例えば：モデル形成）を生成し得る。
【００３３】
図３を参照すれば、本発明の実施形態において、ホワイトスポットムラ検出システムは、入力画像を複数の画像パッチ（３０１−３３３）に分割し得る。本発明の実施形態において、入力映像は、表示装置の相対的に高解像度画像を含む。例えば、表示装置は、ＱＨＤ（２５６０ｘ１４４０）解像度であり、入力画像は、ＱＨＤ表示装置の各画素を表現するのに十分に高い解像度であり得る。本発明の実施形態において、プリプロセッサ１００は、入力画像を３２ｘ３２表示画素パッチに分けられる（例えば、パッチは表示装置で１０２４総画素を示す画像を含み得る）。本発明のある実施形態において、パッチは、パッチを重ねるスライディングウィンドウ方法（ｓｌｉｄｉｎｇ  ｗｉｎｄｏｗ  ｍｅｔｈｏｄ）を用い得る。例えば、画像パッチは、所定数の画素によって重なる（例えば、パッチが一画素、二画素などにスライドすることによって重なり得る）。例えば、図３には二つの方向（例えば：ｘ方向、ｙ方向）に半分ぐらい重なるパッチを示す。それぞれの例において、画像パッチは、ｘ方向及び／またはｙ方向にスライドして新たな重畳パッチセットをなす。例えば、第１パッチセット３００は、画像全体を覆う３２ｘ３２画素の非重畳画像パッチを含む。第１パッチセット３００は、入力画像の左上コーナーにあるパッチ３０１とそのすぐ右側パッチ３０２及び下側パッチ３０３を含む。第２パッチセット３１０は、ｙ方向に第１パッチセット３００とハーフオーバーラップ（ｈａｌｆ−ｏｖｅｒｌａｐ）する（例えば、第２パッチセット３１０は右側に１６画素だけ移動したものである）。例えば、パッチ３１１は、パッチ３０１がｘ方向（例えば：右側）に１６画素だけ移動してパッチ３０１，３０２とハーフオーバーラップする。
【００３４】
第３パッチセット３２０は、下方に１６画素だけ移動して第１パッチセット３００とハーフオーバーラップする。例えば、パッチ３２１は、パッチ３０１を基準に下側（例えば：ｙ方向）に１６画素だけ移動してパッチ３０１，３０３とハーフオーバーラップする。第４パッチセット３３０は、第２パッチセット３１０を下方に１６画素だけ移動したものである。したがって、パッチ３３１は、パッチ３１１，３１２とハーフオーバーラップする。パッチ３３１は、パッチ３２１，３２２ともハーフオーバーラップする。
【００３５】
ハーフオーバーラップする画像パッチを用いて全体入力画像を覆うことは、多数の画像パッチを作らなければならないため非効率的である。パッチ数が多ければ学習目的上非常に厄介であるが、これは監督学習モデルではそれぞれの画像パッチに対して人的入力が必要であるからである。また、画像パッチがパッチの周辺を沿って欠陥を作り出す場合もある。各パッチの中心に欠陥があることが信頼性のある分類のためにさらに好ましい。
【００３６】
図４は本発明の実施形態によって候補欠陥を用いて画像を画像パッチに分割することを示す図である。
【００３７】
図４を参照すれば、本発明の実施形態によれば、スポットムラ候補検出器を用いて入力画像４００を複数の画像パッチに分割し得る。例えば、本発明の実施形態によれば、入力画像４００は、一つ以上のホワイトスポットムラインスタンス（４１０，４２０，４３０）を含み得る。図３と関連して説明した実施形態によれば、全体入力画像４００を覆う複数のパッチ４０５を生成し得る。場合によっては、ホワイトスポットムラインスタンスが一つ以上の画像パッチの境界付近に位置するか、重なり得る。例えば、第１ホワイトスポットムラインスタンス４１０は、画像パッチ４１２、４１４の境界に位置する（ホワイトスポットムラインスタンスを示すために二つの場合をいずれも１と示す）。第２ホワイトスポットムラインスタンス４３０は、画像パッチ４３２の中心に位置する。この例において、第３ホワイトスポットムラインスタンス４２０は、画像パッチ４２２の中心に位置する。場合によっては、側面側に位置したスポットムラインスタンスを有する画像パッチは、中央に位置したホワイトスポットムラの場合と異なる統計的モデル特性を有し得る。したがって、機械学習モデルは、それぞれの境界の場合を効果的に識別するために学習する必要がある。境界の場合を識別するモデルを学習することは、監督機械学習モデルの場合に人的監督が多く必要であり、時間集約的であり得る。これと共に、画像パッチを生成するスライディングモデルを用いる場合、非常に多くの数の画像パッチが生成されて分類処理時間が多くかかる。したがって、正確度を高めながらも学習及び処理時間を減らすためにスポットムラ候補検出器を用い得る。
【００３８】
本発明の実施形態において、スポットムラ候補検出器を用いて潜在的なスポットムラインスタンスを識別し、これを中心に含む画像パッチを生成する。例えば、全体入力画像４００を相対的に多くの画像パッチ４０５に分割する代わりに、スポットムラ候補検出器は、潜在的なスポットムラインスタンスを識別して潜在インスタンスの位置にあるパッチを生成する。例えば、スポットムラインスタンス（４１０，４２０，４３０）または潜在インスタンスは、スポットムラ候補検出器によって識別され、スポットムラのインスタンスまたは潜在インスタンスを含むように画像パッチ（４１６，４２４，４３４）を生成し、これについては図５Ａ、５Ｂを参照して後に詳細に説明する。本発明の実施形態において、スポットムラ候補検出器を用いると、分類器に提供される画像パッチの数が減るため、全体システムの処理時間を減らすことができる。また、全体画像パッチ数が減ると、前述したスライディングウィンドウ法に比べて訓練時間を減らすことができる。
【００３９】
図５Ａは本発明の実施形態による候補検出器を有するシステムの概略図である。図５Ｂは本発明の実施形態による候補検出器を有するシステムの詳細図である。図６は本発明の実施形態によりスポットムラ潜在インスタンス（例えば：候補）の識別方法を示す。
【００４０】
図５Ａを参照すれば、本発明の実施形態によるシステムは、欠陥候補検出用プリプロセッサ５００を含む。本発明の実施形態において、プリプロセッサ５００は、ノイズ低減器５１０及び候補検出器５２０を含む。本発明の実施形態において、ノイズ低減器５１０は、入力画像のイズを減らすためにガウシアン平滑法を行い得る。ノイズ低減器５１０は、画像の動的範囲を予想動的範囲にマッピングすることによって、入力画像を規格化し得る。例えば、本発明の実施形態において、ノイズ低減器５１０は、線形規格化または非線形規格化を行い得、標準偏差を用いて規格化し得る。
【００４１】
入力画像を平滑化及び規格化した後に、候補検出器５２０は、潜在的な欠陥候補を識別し、これを中央に有する画像パッチを生成し得る。本発明の実施形態において、候補検出器５２０は、ローカルマキシマを識別し、ローカルマキシマ位置リストを生成し得る。
【００４２】
図５Ｂを参照すれば、本発明の実施形態において、スポットムラ候補検出器５２０はローカルマキシマ探知器５３０及び画像パッチ生成器５７０を含み得る。本発明の実施形態において、ローカルマキシマ探知器５３０は、ホワイトスポットムラの潜在インスタンス（例えば：候補）位置を探索し、その位置（例えば：ホワイトスポットムラの潜在インスタンスの中心）を画像パッチ生成器５７０に提供する。本発明の実施形態において、画像パッチ生成器５７０は、候補の位置を受信し、その周囲に分類に用いられる画像パッチを生成する。
【００４３】
本発明の実施形態において、ローカルマキシマ探知器５３０は、ローカルマキシマ計算器５４０を含む。ローカルマキシマ計算器５４０は、入力画像のローカルマキシマを識別する（Ｓ６００）。本発明の実施形態において、ローカルマキシマ計算器５４０は、入力画像の全体または一部を分析してローカルマキシマ候補位置（例えば、各ローカルマキシマの中央位置）リストを生成する。場合によっては、ローカルマキシマ計算器５４０が入力画像に対して繰り返し、所定領域内の最大明るさ位置を識別し得る。例えば、システムが３２ｘ３２画素の画像パッチを分類に用いる場合、ローカルマキシマ計算器５４０は、入力画像の各３２ｘ３２画素領域内でマキシマ（例えば、その領域内で最も明るい地点）を識別し得る。
【００４４】
本発明の実施形態において、ローカルマキシマリストをローカルマキシマソート器５５０に提供し得る。本発明の実施形態において、ローカルマキシマソート器５５０は、ローカルマキシマリストを値（例えば：明るさ）により整列する（Ｓ６１０）。整列したローカルマキシマリストは、ノイズ許容フィルタ５６０に提供され得る。本発明の実施形態において、ノイズ許容フィルタ５６０は、ノイズ許容水準以下のローカルマキシマ候補をローカルマキシマリストから除去し得る（Ｓ６２０）。例えば、ローカルマキシマが周辺に比べてノイズ許容臨界値を越える場合（例えば、周辺領域より明るい場合）、ローカルマキシマが拒絶されるようにノイズ許容臨界値を定め得る。例えば、マキシマが候補として承認されるための臨界値は、マキシマ（例えば：その領域で最大値）から臨界値を引いた値に設定し得、マキシマ隣接領域は分析され得る。例えば、本発明の実施形態において、フラッドフィルアルゴリズムを用いてノイズ許容臨界値を越えるそれぞれのマキシマを識別し、与えられた領域の各マキシマを識別し得る（例えば、場合によっては一つの領域に一つのマキシマのみが許される）。
【００４５】
本発明の実施形態において、ローカルマキシマ位置リストが画像パッチ生成器５７０に提供されると、画像パッチ生成器５７０は、スポットムラ候補（例えば：フィルタリングされたローカルマキシマ）を有する画像パッチを生成し得（Ｓ６３０）、この時スポットムラ候補は、画像パッチの相対中心に位置するようにし得る。次に画像パッチは、特性抽出及び分類のために出力され得る（Ｓ６４０）。
【００４６】
このように前述した本発明の実施形態は、表示パネル上のムラインスタンスを識別するシステム及び方法を提示する。
【００４７】
以上は実施形態を例示するものであり、本発明はこれに限定されない。いくつかの例示的な実施形態について説明したが、当業者であれば、実施形態で提示した新たな内容及び効果から実質的に逸脱せず、実施形態を変化させ得る。したがって、このような全ての変形または変化は請求範囲で定義する実施形態の範囲に含まれる。請求範囲の機能的な表現は、ここで言及した機能を遂行する構造及びその構造的等価物及び等価構造物を含むためである。したがって、以上の説明は、実施形態に関するものであり、特定の実施形態にのみ限定されず、前記実施形態の変形及び他の実施形態も請求範囲の権利範囲に属するものである。発明の核心は次の請求範囲によって定義され、請求範囲の等価物もここに含まれる。
【符号の説明】
【００４８】
１００、５００：プリプロセッサ
１１０：特性抽出器
１２０：分類器
１３０：人的入力、人的検査
３００、３１０、３２０、３３０：画像パッチセット
３０１，３０２、３０３、３１１，３１３、３２１，３２２、３３１，４１２、４１４、４２２、４３２：画像パッチ
４００：入力画像
４１０、４２０、４３０：ホワイトスポットムラインスタンス
５１０：ノイズ低減器
５２０：候補検出器
５３０：ローカルマキシマ探知器
５４０：ローカルマキシマ計算器
５５０：ローカルマキシマソート器
５６０：ノイズ許容フィルタ
５７０：画像パッチ生成器
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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