KSC 2017
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
픽셀 회로 이미지의 불량 개체 필터링을 위한 CNN 기반 분류 방법 |
| 영문제목(English Title) |
CNN-based Classification Methods for Filtering of Defect Pixel Circuit Images |
| 저자(Author) |
류제환
허민오
장병탁
Je-Hwan Ryu
Min-Oh Heo
Byoung-Tak Zhang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 44 NO. 02 PP. 0907 ~ 0909 (2017. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
디스플레이의 회로 이미지는 한 픽셀 단위의 회로가 일정 간격으로 반복되는 구조를 가지고 있다. 따라서 한 회로 이미지 내에서 픽셀 단위의 비교를 통해 유의미한 정보를 추출하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 불량 판정을 받은 디스플레이의 회로 이미지를 VGG-like 구조의 컨볼루션 신경망을 통해 학습할 때 불량 중심 크랍의 데이터를 사용한 실험과 픽셀 중심 크랍의 데이터를 사용한 실험의 비교를 통해 반복되는 패턴의 이미지가 분류에 유의미한 정보를 줄 수 있음을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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