Recently, a display panel has become large with the increase of resolution. Automatic inspection of defective pixels on a high resolution display panel has thereby been an important issue, because it is hard and time consuming for a human to inspect defective pixels on a large display panel. In order to detect those pix-els, intensities of each pixel on the panel may be measured by using a high resolution charge-coupled device (CCD) camera. Due to non-ideal characteristics of a display panel and a CCD camera, it is hard to restore exact intensities from a captured panel image. Especially, an optical effect of a camera blurs the captured panel image, thereby, the accurate intensity for a panel pixel may not be acquired. This paper proposes an automated system to evaluate pixels on an ultra-high definition (UHD) flat panel display and compensate defective pixels based on a deblurring procedure. The algorithm consists of four steps; an estimation of a mapping function, an estimation of system point spread functions (PSFs), deblurring and denoising, and gamma curve estimation and compensation. First, the mapping function that defines a relationship between the camera coordinates and the panel coordinates is estimated based on a 2-D perspective transform and a lens distortion model. Point spread functions of the panel-capture system are then estimated from a periodic dot pattern image via B-spline fitting. In the deblurring step, panel intensity images representing different gray levels are restored by solving an inverse problem of the panel-capture system. A total-variation denoising filter is then applied using a low noise prior image to reduce the noise of the restored or deblurred images. Fi-nally, gamma curves of each panel pixel is estimated from the denoised images, and the compensation val-ues of defective pixels are determined on the basis of their curves. Experimental results show that the pro-posed algorithm can provide quite accurate panel intensity images and thereby compensate the intensity val-ues of defective pixels so that the corresponding defects can be hardly recognized.
최근 개발되고 있는 디스플레이 패널은 픽셀 밀도가 증가하고, 크기는 점차 대형화되는 방향으로 발전하고 있다. 이에 따라 공정상에서 발생하는 디스플레이의 결함을 검사하고 평가하는 자동화 기술의 필요성이 커지고 있다. 고해상도 대형 디스플레이의 표시영상은 고해상도 CCD 카메라를 이용해 패널을 촬상하는 방법으로 획득할 수 있다. 영상 획득 과정에서 패널과 카메라가 가지는 특성으로 인하여, 패널을 카메라로 촬상한 영상으로부터 정확한 표시영상 값을 복원하는데 어려움이 있다. 특히 blur 현상으로 인해 촬상 영상에서 정확한 패널표시영상을 획득하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 blur 보상방법을 통해 고해상도 평면 패널 표시영상을 복원하고, 패널 모든 픽셀의 감마커브를 획득해 결함 픽셀을 보상하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 크게 4단계로 구성되어 있다. 패널-카메라 픽셀간 위치 변환 관계를 정의하기 위해, 2-D 투영변환과 렌즈 왜곡 모델을 이용해 위치변환함수를 추정한다. 그리고 dot periodic pattern 영상으로부터 b-spline fitting을 이용해 촬상 시스템의 PSF를 추정한다. 촬상 시스템의 PSF를 이용해 촬상 시스템의 입력인 패널표시영상을 복원하고, 복원된 패널표시영상에 나타난 잡음을 최소화 화기 위해 TV de-noising을 사용해 잡음이 최소화된 패널표시영상을 얻는다. 이 패널 표시영상으로부터 감마커브를 획득하고, 정상픽셀의 감마커브를 추정해 결함 픽셀의 밝기 값을 보상한다. 본 논문에서 제시하는 실험결과는 제안하는 알고리즘이 blur 현상을 보상하며 패널표시영상을 획득하는 것을 보여준다. 또한 감마커브로부터 패널의 결함을 보상하여 디스플레이 패널의 품질향상이 가능한 것을 보여 준다.
