Görüntü İşleme İle TFT/LCD Panellerde Kalite Kontrolü

👤Aysun Taşyapı Çelebi, Orhan Akbulut, Alp Ertürk, Oğuzhan Urhan, M. Kemal Güllü, Sarp Ertürk / Kocaeli Ünivesitesi, İşaret ve Gör
1. Giriş TFT/LCD (Thin Film Transistor/Liquid Crystal Display) paneller, çok çeşitli uygulamalarda kullanılan görüntüleme cihazlarıdır. TFT/LCD paneller düşük güç tüketimi, düşük radyasyon ve iyi bir görüntü kalitesi gibi avantajlara sahiptir. Ama bu avantajların yanında bir TFT/LCD panelde üretimden kaynaklı spot, ölü piksel ve Mura kusurları oluşabilmekte ve bu kusurların son tüketiciye ulaşması istenmemektedir. TFT/LCD panellerde tüketici tarafında en yaygın karşılaşılan sorunlardan biri hatalı piksel durumudur. Üreticiler bazı kriterler dahilinde belirli sayıda hatalı piksele sahip ürünleri sorunsuz ürün olarak kabul edebilmektedir. Bir panelde her bir piksel, kırmızı, yeşil ve mavi olmak üzere üç farklı renk kanalı için üç adet transistör ile kontrol edilmektedir. Bu transistörlerden birinin bozuk olması durumunda "piksel hatası" adı verilen bir kusur oluşmaktadır. Bu üç transistörün tümünde birden problem meydana geldiğinde piksel tamamen siyah görünecektir. Bu duruma "ölü piksel" denilmektedir. Bu üç transistörden herhangi biri ya da ikisi açık konumda olduğunda, ekran üzerindeki piksel de kırmızı, yeşil, mavi, sarı ve mor noktalar şeklinde görülür (hangi renk kanalını ifade eden transistörün çalışmadığına bağlı olarak). Bu piksel hatası ise ´takılmış piksel´ kategorisine girer. Ölü pikseller, genellikle transistörün tamamen bozulduğu anlamına gelir ve onarılması pek mümkün değildir. Sıcak pikseller ise tamamen üretim hatasından meydana gelebilir ve bu piksel hatalarının onarılması çoğunlukla mümkündür. TFT/LCD panellerde karşılaşılan bir diğer genel sorun olan Mura etkisi ise düşük-zıtlıkta, birbiçimli (uniform) olmayan parlaklıkta, belirli bir şekli veya örüntüsü olmayan, sınırları bulanık ve izleyicilerde hoş olmayan hisler bırakan bir sorundur. Örnek Mura etkileri Şekil-1´de verilmektedir. Japonca leke kelimesinden türemiştir. Mura, kaplanmış katman kalınlığının düz olmaması, kimyasal işlemlerin yerel olarak birbiçimlilikten sapması, yerel yüzey pürüzlülüğü, düzenli yerleştirilmesi gereken hücrelerin boyutlarında ya da konumlarında sapma, görüntü panelinin katmanlarına giren yabancı maddeler, sıvı kristal alanının veya malzemesinin birbiçimli olmaması, hava girişi, dış kuvvetlerin kısmi basınç uygulaması, sıvı kristalin içinde kirlilik olması gibi birçok farklı nedenden kaynaklanabilmektedir [1]. Genel olarak çizgisel Mura, noktasal Mura ve bölgesel Mura etkileri olarak üçe ayrılmaktadır. Bir TFT/LCD üretiminden sonra yukarda bahsedilen bu etkilerin tespit edilmesi kullanıcıya sorunsuz bir ürünün ulaştırılması için önemlidir. Günümüzde hala birçok panel ve TV üreticisi bu işi operatör denetimi ile yapmaktadır. Bu yöntem her zaman başarılı sonuçlar vermeyebilir. En deneyimli operatör bile farklı zamanlarda farklı tespitlerde bulunabilir. Ayrıca, operatör denetimi yüksek maliyetlere de neden olabilir. Son birkaç yıldır endüstride bilgisayarda görü veya görüntü işleme yaklaşımları kullanılarak ürünlerin kalite kontrollerinin yapılması önemli bir trend haline gelmiştir. Örneğin, üretilen modüler mobilya parçalarının kontrolü[2], lastik üretim kalite kontrolü[3] bu tip uygulamalar arasında sayılabilir. Bu yazıda görüntü işleme yaklaşımı ile TFT/LCD panellerde karşılaşılan yukarıda detayları verilen bozuk piksel hataları ve Mura etkilerinin özgün yöntemlerle nasıl tespit edilebileceği ele alınmıştır. Literatürde Mura etkilerinin tespiti için dalgacık dönüşümü (wavelet dönüşümü)[4], ayrık kosinüs dönüşümü[5], Fourier dönüşümü[6] ve bulanık mantık[7] tabanlı yaklaşımlar mevcuttur. Bu çalışmada ise gerçek zamanlı uygulanabilecek yeni bir yaklaşım gerçekleştirilmiştir. 2. Geliştirilen Yöntem TFT/LCD’lerde karşılaşılan görsel bozuklukların tespiti için Kocaeli Üniversitesi İşaret ve Görüntü İşleme Laboratuvarı´nda (KULİS) prototip bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistem X-Y yönünde hareket eden tarama ünitesi, çizgi tarama (line-scan) kamera ve hareket sisteminin kontrolü ile görüntü işleme algoritmalarının koştuğu bir bilgisayardan oluşmaktadır. Prototip sistemin görüntüsü Şekil 2´de verilmektedir. Sistemde ISG firmasının IIDC 1394 model numaralı 1024 piksel/çizgi çözünürlüğündeki çizgi tarama kamerası kullanılmıştır. Yüksek hassasiyetli hata algılama için mekanik sistem büyük panel üzerinde birkaç kez gidip gelerek işlenecek görüntüyü oluşturmaktadır. Daha yüksek çözünürlüğe sahip bir çizgi-tarama kamera ile (örneğin 8192 piksel/çizgi) tek tarama ile de işlenecek görüntünün elde edilmesi mümkündür. Kurulan prototip sistemde TFT/LCD panel sabit dururken kamera X-Y ekseninde hareket ettirilerek işlenecek olan panelin görüntüsü bilgisayar ortamında elde edilmiştir. Görüntü işleme algoritmasının işlemsel yükünü azaltmak için görüntüler kontrollü ortamda alınmıştır. Kurulan sistem ile 55" büyüklüğünde TFT/LCD paneldeki bir piksel, görüntüde yaklaşık 5 piksele denk gelecek şekilde görüntü alınmıştır. Alınan örnek bir görüntü Şekil 3´te görülmektedir. Yüksek çözünürlüklü olarak elde edilen panel içindeki görüntüde bozuklukların tespiti için görüntü işleme yöntemlerinden faydalanılmıştır. Geliştirilen yaklaşım ön-işleme ve tespit kısımlarından oluşmaktadır. Bu yaklaşımın blok gösterimi Şekil 4´te verilmektedir. Görüntü yakalama işleme sonrasında öncelikle panel çerçevesinin değerlendirilecek imgeden çıkarılması gerekmektedir. Bu işlem panele beyaz bir görüntü basılması sonrasında yatay ve dikey türevler incelenerek eşikleme ile gerçekleştirilmektedir. Prototip sistem ile alınan Şekil 3´te verilen örnek görüntü incelendiğinde, çizgi-tarama kameranın panel üzerinde yukarıda açıklandığı şekilde panel boyutunun büyük olmasından dolayı birkaç kez dolaşması nedeniyle her bir tarama sınırında görüntü sensörünün yapısından kaynaklanan düzensizlikler olduğu görülmektedir. Ön işleme aşamasında bu düzensizliklerin giderilmesi hedeflenmektedir. Görüntüdeki bu birbiçimli olmayan yapıyı ortadan kaldırmak için yatay ve düşey hatlarda polinom uydurma ile bir düzeltme yaklaşımı uygulanmıştır. Bozulmayı düzeltecek polinom katsayıları deneysel yaklaşım ile belirlenmiştir. Bu işlem panelin çerçevesi çıkarıldıktan sonra elde edilen görüntü üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bu düzeltme işlemi sonrasında elde edilen görüntü Şekil 5´te verilmektedir. Bu şekilden görüntü üzerine incelemeye alınacak her bir tarama geçişi kendi içerisinde birbiçimli bir dağılıma sahiptir. Bu ön işleme adımlarından sonra bozuklukları tespit etmek için eşikleme tabanlı bir yöntem kullanılmıştır. Tespit algoritmasının bir ön aşaması olarak gürültü giderimi amacıyla ortanca (median) süzgeç kullanılmıştır. Ardından ölü/sıcak piksel ve Mura etkilerini tespit için polinom uydurma sonucu düzeltme yapılmış imgenin ortalama değerine bağlı adaptif bir eşik kullanılmıştır. Sistemin ve geliştirilen yaklaşımın test edilmesi amacıyla bir TFT/LCD TV üreticisinden temin edilen doğal Mura bozuklukları ve siyah, mavi, yeşil, kırmızı, beyaz test görüntüleri üzerinde yapay şekilde oluşturulmuş ölü piksel bulunan görüntüler kullanılmıştır. Panele farklı bozuklukların olduğu bu görüntüler sıra ile yüklenerek algoritma test edilmiştir. Şekil 6’da yakalanan orijinal görüntüler ve kullanılan tespit yaklaşımı sonrası bozuk olduğu belirlenen piksellerin kırmızı ile işaretlendiği görüntüler gösterilmektedir. Bu deneysel sonuçlar incelendiğinde geliştirilen yaklaşımın ölü/sıcak piksel tespiti yanı sıra Mura etkilerini de tespit etmekte başarılı olduğu görülmüştür. 3. Sonuç Geliştirilen görüntü işleme temelli bu sistem ile hatalı üretilmiş LCD/TFT panellerin son kullanıcıya ulaşmadan önce otomatik olarak tespit edilmesi mümkün olabilmektedir. Sistem, hem farklı biçimlerdeki Mura etkilerini, hem de tek piksellik ölü/sıcak pikselleri de başarı ile tespit etmektedir. Bu tarz görüntü işlemeye dayalı otomatik yöntem kullanmak özellikle operatör denetimine göre daha başarılı ve tutarlı sonuçlar üretebilmektedir. Sistemin bir üretim hattında gerçek zamanlı kullanılabilmesi için hareketli düzeneğin sisteminden çıkarılması ve üretim bandının belirli bir hızda akması yeterli olacaktır. 4. Kaynaklar [1] Jung-Hun Kim, Suk Ahn, Jae Wook Jeon, Jong-Eun Byun, “A High-Speed High-Resolution Vision System for the Inspection of TFT LCD”, IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), pp. 101-105, 2001. [2] O. Akbulut, M.K. Güllü, S. Ertürk, “Mobilya Parçalarında Daire Tespiti ve Analizi”, 19. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SİU2011), Nisan 2011. [3] R. Duvar, A.B. Gökbayrak, H.S. Aytekin, M.K. Güllü, O. Urhan, S. Ertürk, “Lastik Profillerinin Bilgisayarda Görü Yaklaşımı ile Gerçek Zamanlı Kontrolü”, 20. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SİU2012), Nisan 2012. [4] Jae-Seung Ryu, Jon-Hwan Oh, Jeong-Goo Kim, Tak-Mo Koo, Kil-Houm Park, “TFT-LCD Panel Blob-MuraInspection Using theCorrelation of WaveletCoefficients”, IEEE Region 10 Conference TENCON, Volume A, pp. 219-222, 2004. [5] Liang-ChiaChen, Chia-ChengKuo, “Automatic TFT-LCD Mura Defect Inspection using Discrete Cosine Transform-Based Background Filtering and ‘Just Noticeable Difference’ Quantification Strategies”, Meas. Sci. Technol.,vol. 19, pp.1-10, 2008. [6] K. Taniguchi, K. Ueta, .Tatsumi, “A Detection Method for Irregular Lightness Variation of Low Contrast”, IEEE International Conference on Systems, Man andCybernetics, pp. 6401-6406, 2004. [7] YuZhang, JianZhang, “A Fuzzy Neural Network Approach for Quantitative Evaluation of Mura in TFT-LCD”, International Conference on Neural Networks and Brain (ICNN&B), pp. 424- 427, 2005.