非接触電気検査データからの機械学習によるガラス基板の欠陥検出

摘要

近年，液晶•ブラズマ•有機ELなどに代表されるフラッ トパネル産業は急激に成長しており，液晶フラットパネルの大型化や高精細化が進hでいる。製品の歩留まりを向上 させるためには，生産工程の中間でガラス基板を検査する ことが重要である。自動光学検査（AOI) では，検査対 象をスキャンし，標準画像と比較を行うが，問題点として， AOIは，検査される画像のサイズと正確な位置合わせに限 界があり，照明に敏感という欠点がある。