DEVICE FOR DETERMINING DEFECT IN PANEL TO BE INSPECTED USING DEEP LEARNING NEURAL NETWORK MODEL

• Main Authors: KANG, Rae Ho, KIM, Mi Jin, LEE, Ji Seob, JANG, Sae Il
• Format: Patent
• Language: English; French; Korean
• Published: 08.12.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

A device for determining a defect in a panel to be inspected using a deep learning neural network model according to the present invention comprises: an image processing unit for extracting image information for determining a defect in an image of a panel to be inspected; a defect learning value extraction unit for classifying each of defect patterns by using a deep learning neural network model on the image information and outputting a learning value of each of the classified defect patterns; a defect determination unit for applying weights for each type optimized to the learning value of the defect pattern type and determining a final defect type of the panel to be inspected for each of the defect patterns; and a user interface unit that provides an interface for displaying, on a display screen, information about the final defect type of the panel to be inspected, and receiving worker commands as inputs. D'après la présente invention, un dispositif de détermination d'un défaut dans un panneau devant être inspecté à l'aide d'un modèle de réseau neuronal d'apprentissage profond comprend : une unité de traitement d'image conçue pour extraire des informations d'image permettant de déterminer un défaut dans une image d'un panneau devant être inspecté ; une unité d'extraction de valeurs d'apprentissage de défauts conçue pour classer chacun des modèles de défauts à l'aide d'un modèle de réseau neuronal d'apprentissage profond sur les informations d'image et pour sortir une valeur d'apprentissage de chacun des modèles de défauts classés ; une unité de détermination de défaut conçue pour appliquer des pondérations pour chaque type optimisé à la valeur d'apprentissage du type de modèle de défauts et pour déterminer un type de défaut final du panneau devant être inspecté pour chacun des modèles de défauts ; et une unité d'interface utilisateur qui fournit une interface conçue pour afficher sur un écran d'affichage des informations relatives au type de défaut final du panneau devant être inspecté et pour recevoir à titre d'entrées des instructions d'un travailleur. 본 발명에 따른 딥러닝 신경망 모델을 이용한 검사대상 패널의 결함 판정장치는 검사대상 패널에 대한 영상에서 결함 판정을 위한 이미지 정보를 추출하는 이미지 처리부; 상기 이미지 정보에 대해 딥러닝 신경망 모델을 이용하여 각각의 결함 패턴을 분류하고, 분류된 각 결함 패턴의 학습값을 출력하는 결함 학습값 추출부; 상기 결함 패턴 유형의 학습값에 최적화된 각 유형에 대한 가중치를 반영하여 각 결함 패턴에 대한 검사대상 패널의 최종 결함 유형을 판정하는 결함 판정부; 및 상기 검사대상 패널에 대한 최종 결함 유형에 대한 정보를 디스플레이 화면에 표시하고, 작업자의 명령을 입력받기 위한 인터페이스를 제공하는 유저 인터페이스부를 포함하는 것을 특징으로 한다.