論文の概要: Cognitive Visual Inspection Service for LCD Manufacturing Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03747v1
- Date: Mon, 11 Jan 2021 08:14:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 14:51:36.909824
- Title: Cognitive Visual Inspection Service for LCD Manufacturing Industry
- Title（参考訳）: 液晶製造産業における認知視覚検査サービス
- Authors: Yuanyuan Ding and Junchi Yan and Guoqiang Hu and Jun Zhu
- Abstract要約: 本論文では,現在FPD業界で主流となっている液晶ディスプレイ(LCD)の視覚検査システムについて述べる。
システムは、堅牢/高性能欠陥認識モデルと認知視覚検査サービスアーキテクチャの2つの基礎に基づいています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.63336968475889
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid growth of display devices, quality inspection via machine
vision technology has become increasingly important for flat-panel displays
(FPD) industry. This paper discloses a novel visual inspection system for
liquid crystal display (LCD), which is currently a dominant type in the FPD
industry. The system is based on two cornerstones: robust/high-performance
defect recognition model and cognitive visual inspection service architecture.
A hybrid application of conventional computer vision technique and the latest
deep convolutional neural network (DCNN) leads to an integrated defect
detection, classfication and impact evaluation model that can be economically
trained with only image-level class annotations to achieve a high inspection
accuracy. In addition, the properly trained model is robust to the variation of
the image qulity, significantly alleviating the dependency between the model
prediction performance and the image aquisition environment. This in turn
justifies the decoupling of the defect recognition functions from the front-end
device to the back-end serivce, motivating the design and realization of the
cognitive visual inspection service architecture. Empirical case study is
performed on a large-scale real-world LCD dataset from a manufacturing line
with different layers and products, which shows the promising utility of our
system, which has been deployed in a real-world LCD manufacturing line from a
major player in the world.
- Abstract（参考訳）: ディスプレイ機器の急速な成長に伴い、フラットパネルディスプレイ(FPD)業界では、機械ビジョン技術による品質検査がますます重要になっている。
本稿では,現在FPD業界で主流となっている液晶ディスプレイ(LCD)の視覚検査システムについて述べる。
このシステムは、堅牢/高性能な欠陥認識モデルと、認知視覚検査サービスアーキテクチャの2つの基盤に基づいている。
従来のコンピュータビジョン技術と最新の深層畳み込みニューラルネットワーク(dcnn)のハイブリッド応用により、画像レベルのクラスアノテーションだけで経済的に訓練可能な欠陥検出、分類、衝撃評価モデルが統合され、高い検査精度を達成する。
さらに、適切に訓練されたモデルは、画像キュリティの変動に対して堅牢であり、モデル予測性能と画像取得環境との依存性を著しく軽減する。
これは、認知視覚検査サービスアーキテクチャの設計と実現を動機付けることにより、フロントエンドデバイスからバックエンドセバストへの欠陥認識機能の分離を正当化する。
実世界のLCD製造ラインにおいて,異なる層や製品を有する製造ラインからの大規模実世界のLCDデータセットを用いて実証ケーススタディを行い,実世界のLCD製造ラインに世界の主要プレイヤーから展開されたシステムの有用性を示す。
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