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영상에서의 불량검출 : Defect Detection on Images: A Statistical Approach using Discrete Energy Minimization
이산에너지 최소화를 통한 통계적 접근방법

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Authors
이장희
Advisor
유석인
Major
전기·컴퓨터공학부
Issue Date
2012-02
Publisher
서울대학교 대학원
Abstract
영상을 이용하여 불량을 검출하는 문제에 있어서 가장 큰 어려움은 이 문제에는 항상 불확실성을 야기하는 다양한 원인들이 존재한다는데 있다. 이러한 원인들의 대표적인 예로써는 검사하고자 하는 영상에 존재하는 영상의 잡음이나 검사하고자 하는 대상의 미세한 변형, 대상을 촬영한 영상들의 불규칙적인 이동 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 이러한 원인들의 영향을 최소화하면서 불량을 올바르게 검출하기 위하여 이산에너지 최소화 방법에 기반한 불량검출방법을 제안한다.
알려진 불량검출방법들은 크게 두 가지 방법으로 분류될 수 있는데, 하나는 자기참조를 통한 불량검출방법이고 다른 하나는 참조영상을 이용한 불량검출방법이다. 본 논문에서는 각각의 불량검출방법을 위해 이산에너지 최소화 방법에 사용될 두 가지 에너지함수를 제안하며, 특별히 후자의 경우 하나의 참조영상이 아닌 다수의 참조영상들을 이용한 에너지함수를 제안한다.
이산에너지 최소화 방법을 이용하여 불량검출문제를 해결하기 위해 불량검출문제는 검사하고자 하는 영상에 이진레이블을 할당하는 문제로 간주된다. 즉, 불량검출문제는 검사하고자 하는 영상 내에 불량이 존재하는 곳에는 1을 할당하고 그렇지 않은 곳에는 0을 할당하는 문제로 간주된다. 제안된 에너지함수들은 이들을 전체 영상에 할당하였을 때의 결과를 평가하기 위해 사용되며, graph-cuts 알고리즘을 사용하여 이를 최대로 하는 레이블들의 집합을 구하며 이 집합이 불량을 검출한 결과가 된다.
따라서 제안한 두 개의 불량검출방법들은 앞서 예로든 다양한 불확실성을 발생시키는 원인들에 강인한 특징을 지니며, 특히 참조영상을 이용한 불량검출방법의 경우 기존의 불량검출 방법들이 갖는 참조영상과 검사영상이 정렬되지 않아 발생하는 문제점을 최소화하는 장점을 갖는다.
제안된 접근방법들은 반도체 wafer를 검사하기 위해 촬영한 실제 영상들을 대상으로 평가를 진행하였으며, 또한 이 영상들을 이용하여 다른 불량검출방법들과의 비교 역시 진행하였다. 이 실험들의 결과를 통해 제안한 불량검출 방법들은 영상의 잡음이나 이동과 같은 불확실성을 야기시키는 원인들이 검사영상에 다수 포함되더라도 이들에 상관없이 불량인 영역과 정상인 영역을 성공적으로 분류할 수 있음을 확인할 수 있다.
This paper presents two new formulations for solving a defect detection problem in images. The first formulation is used for a detection method when the test image is composed of a repetition of patterns. The second formulation is used when multiple defect-free images are given as reference images. The defect detection problem is reformulated as a binary labeling problem, where each pixel is labeled with 1 if it contains the defect and with 0 otherwise. Each formulation of the energy function used for the labeling problem is defined. Then, the graph cuts algorithm is used to obtain the optimal label set minimizing the energy function that becomes the defect detection result. The presented approaches are robust to noise taken from several resources including image-taking, transmission process, environmental lighting, and pattern variation. It does not suffer from the alignment problem for the conventional comparison methods using references. These approaches are illustrated with real data sets, semiconductor wafer images collected by SEM equipment, and compared to other defect detection approaches.
Language
kor
URI
https://hdl.handle.net/10371/156639

http://dcollection.snu.ac.kr:80/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000000788
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College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Computer Science and Engineering (컴퓨터공학부)Theses (Ph.D. / Sc.D._컴퓨터공학부)
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