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Detection of plastic OLED micro-crack using laser thermography and deep-learning = 레이저 열화상 검사 기술과 딥러닝을 이용한 Plastic OLED의 미세 균열 검출
서명 / 저자 Detection of plastic OLED micro-crack using laser thermography and deep-learning = 레이저 열화상 검사 기술과 딥러닝을 이용한 Plastic OLED의 미세 균열 검출 / Jiho Park.
저자명 Park. Jiho ; 박지호
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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The study proposes a continuous-wave laser thermography (CLST) system for rapid inspection of micro-cracks within dam areas beneath the thin-film barrier of plastic OLED. The proposed CLST system consists of a continuous-wave (CW) laser driver, high-speed infrared (IR) camera with a close-up lens, motion control stage, and computer. The CW laser generates thermal waves on the dam areas of the plastic OLED and the IR camera records the corresponding thermal responses, while the motion control stage continuously moves the plastic OLED. Then, the micro-crack detection algorithm detects micro-cracks within the enhanced images using detail enhancement and convolutional neural network (CNN). In addition, the proposed CLST system can overcome the limitations of the optical microscopy which is mainly used for the micro-crack inspection in the dam areas as follows: (1) the optical microscopy are difficult to distinguish micro-crack from surface scratches and depends on the subjective judgment of the inspector, but the CLST system can objectively and consistently diagnose micro-cracks leading abnormal thermal propagation; and (2) when a large number of surface scratches are generated by the friction on a large area, optical microscopy cannot inspect the dam areas beneath thin-film barrier due to surface scratches, but CLST system can detect micro-cracks irrespective of presence of surface scratches. For the proposed CLST system reliability evaluation, blind tests using 100 plastic OLED specimens were performed. In this study, the CLST system achieved 92% inspection reliability, and the test results indicate that the system can successfully detect the micro-cracks wider than width of 4 μm as well as the inspection time can take within around 63 seconds for the specimen with a size of 120 (±5) mm x 70 (±5) mm x 0.3 (±0.1) mm at a scanning speed of 5.0 mm/sec.

본 연구에서는 플라스틱 유기 발광 다이오드(Plastic OLED)의 박막 필름 아래 댐(Dam)에서 발생하는 미세 균열을 검사할 수 있는 연속파(Continuous-wave, CW) 레이저 열화상 검사 시스템(CLST)을 제안한다. 제안된 CLST 시스템은 연속파 레이저 드라이버, 접사 렌즈가 부착된 고속 열화상 카메라, 모션 컨트롤 스테이지 그리고 제어 컴퓨터로 구성된다. 동작 원리는 연속파레이저를 검사하고자 하는 유기 발광 다이오드의 댐(Dam) 영역에 가진하여 열파를 생성하고, 열화상 카메라는 연속파 레이저 가진에 의해 발생되는 열파를 계측하고, 모션 컨트롤 스테이지로 검사 대상의 위치를 정속으로 제어하여 스캐닝을 수행한다. 이후, 세부 정보 강화(Detail Enhancement) 영상 처리 기법과 콘볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network)을 이용하여 스캐닝 열화상 이미지 내 미세 균열을 분류한다. 또한, 제안된 CLST 시스템은 댐(Dam) 영역의 미세 균열 검사에 주로 사용되는 광학 현미경 기술의 한계를 다음과 같이 해결할 수 있다: (1) 광학 현미경 기술은 미세 균열과 표면 스크래치의 구분이 어려워 검사자의 주관적인 판단에 의존하지만, CLST 시스템은 미세 균열에서의 비정상적 열 전파를 이용하여 객관적이고 일관성 있게 검사할 수 있다; (2) 다수의 표면 스크래치가 넓은 면적에 존재할 경우, 광학 현미경 기술은 표면 스크래치로 인해 박막 필름 아래 댐(Dam) 영역 검사가 불가하지만 CLST 시스템은 표면 스크래치의 영향을 거의 받지 않는 열파 측정으로 미세 균열에 대해 검출이 가능하다. 제안된 시스템 신뢰도 평가를 위해 100매의 시료를 이용한 블라인드 테스트를 수행하여, 본 연구에서는 CLST 시스템이 92%의 검사 신뢰도를 달성하였으며, 4μm의 폭보다 넓은 균열을 성공적으로 검출 할 수 있고 5.0 mm/sec의 속도로 120 (±5) mm x 70 (±5) mm x 0.3 (±0.1) mm 크기의 시료에 대해 약 63 초 내 스캐닝 검사를 수행할 수 있음을 보여준다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MCE 18022
형태사항 v, 57 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 박지호
지도교수의 영문표기 : Hoon Sohn
지도교수의 한글표기 : 손훈
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 건설및환경공학과,
서지주기 References : p. 52-54
주제 Laser thermography
micro-crack detection
OLED
convolutional neural network
detail enhancement for infrared image
레이저 열화상 검사 기술
미세 균열 검출
유기발광 다이오드
콘볼루션 뉴럴 네트워크
세부 정보 강화
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