摘要
液晶ディスプレイ画面の表面欠陥検出は、TFT-LCDなどの液晶ディスプレイの品質安定性を確保する上で重要です。表面欠陥検出において高効率かつ低コストであることから、マシンビジョン技術は現在、TFT-LCD品質検査の主要手段となっています。本論文ではまず液晶ディスプレイの発展経緯を概説し、一般的なMura欠陥の種類を列挙し、従来の画像処理に基づく方法と深層学習に基づくMura欠陥検出方法を紹介し、画像フィルタリングや画像の輝度補正などの画像前処理技術の研究動向を概観します。本論文は特に、監督学習、教師なし学習、転移学習などの人工知能技術がTFT-LCD表面のMura欠陥検出分野に応用されたことを詳述し、マシンビジョンに基づくTFT-LCD表面Mura欠陥検出技術の発展動向を展望します。
关键词
TFT-LCD; Mura欠陥; マシンビジョン; 画像処理; 深層学習
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