표제지
요약문
Abstract
목차
제1장 서론 17
1.1. 연구 배경 17
1.2. 백색 LED 구조 및 구현 방식 20
1.3. LED 형광체막 26
1.4. 연구의 목적 29
1.5. 주요 연구 내용 31
제2장 형광체막 Attach을 위한 시스템 개발 33
2.1. 형광체막 Attach 시스템 구성 33
2.2. Attach Dual Head 모듈 35
2.2.1. Attach Head 모듈 35
2.2.2. Vacuum Ejector 39
2.3. 형광체막 Eject Pin 모듈 44
2.4. 접착제 스쿼징(Squeezing) 스탬프(Stamp) 모듈 51
2.5. 정밀 이송을 위한 Linear Type Gantry Stage 55
제3장 Machine Vision 검사 시스템 58
3.1. Machine Vision 58
3.1.1. 카메라 모듈 60
3.1.2. 렌즈 및 조명 일체화 62
3.2. 컬러영상 전처리 방법 67
3.2.1. 퍼지(Fuzzy) 알고리즘을 이용한 영상분할 전처리 67
3.2.2. Hue Saturation Value(HSV) 색상 분할 73
3.3. 영상 왜곡 보정을 통한 각도 보정 77
3.3.1. 좌표계 보정 알고리즘 77
3.3.2. 각도 보정 알고리즘 81
3.4. 딥러닝 구현을 위한 알고리즘 84
3.4.1. 인공 신경망 ANN (Artificial Neural Network) 87
3.4.2. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine : SVM) 89
3.4.3. CNN (Convolution Neural Network) 92
3.5. 딥러닝 구현을 위한 WGAN-GP 95
3.5.1. GAN 구조 95
3.5.2. WGAN- GP 알고리즘 100
3.5.3. WGAN-GP 성능 실험 104
3.6. 미세 결함 검출을 위한 DIGAN 106
3.7. 딥러닝을 위한 병렬화 구조 109
제4장 형광체막 Attach 실험 113
4.1. 형광체막 각도 보정 실험 113
4.2. Extending 위치 보정 실험 119
제5장 딥러닝을 이용한 LED 칩 불량 검출 123
5.1. 실험 시스템 123
5.2. 딥러닝 학습 과정 125
5.3. 불량 검출 성능 실험 127
5.4. 결과 분석 및 결론 132
제6장 결론 134
Reference 136
Table. 1-1. Optical characteristics of variable LEDs 25
Table. 1-2. 백색 LED 구현 방식 차이점 25
Table. 2-1. Linear (V.C.M Motor) Specifications 38
Table. 2-2. Theta Specifications 38
Table. 2-3. 진공 시간 실험 결과 43
Table. 2-4. Setting Parameter 47
Table. 3-1. Camera Spec 61
Table. 3-2. Lens Spec 64
Table. 3-3. 조명 컨트롤러 사양 65
Table. 4-1. Pick and Plate Angle Test 결과 116
Table. 4-2. Angle 반복성 Test 결과 118
Table. 4-3. Extending Module 편차 122
Table. 5-1. 학습 하이퍼파라미터 126
Table. 5-2. 1차 Training Set & Test Set Data 129
Table. 5-3. 1차 Test 결과 130
Table. 5-4. 이미지 데이터 사이즈 변경 불량 분석 130
Table. 5-5. 2차 Training Set & Test Set Data 130
Table. 5-6. 2차 Test 결과 131
Table. 5-7. 3차 Test 결과 131
Fig. 1-1. Fundamental Structure of LED 23
Fig. 1-2. Working Principle of LED 23
Fig. 1-3. Phosphor White Production 23
Fig. 1-4. 조명 표준 광원 및 스팩트럼 24
Fig. 1-5. 백색 LED 구현 방식 24
Fig. 1-6. 일반적인 백색 LED 패키징 공정 24
Fig. 2-1. 형광체막 Attach System Configuration 34
Fig. 2-2. Attach System process 34
Fig. 2-3. Attach Dual Head 37
Fig. 2-4. Z-Theta Module Configuration 37
Fig. 2-5. VCM 속도 궤적 37
Fig. 2-6. 속도 대비 선형 동작 및 회전 동작 38
Fig. 2-7. Bernoulli's 원리 42
Fig. 2-8. Vacuum Ejector 42
Fig. 2-9. 진공압력과 응답시간 43
Fig. 2-10. Pick up Head Rubber Collet Configuration 43
Fig. 2-11. Eject 효율 비교 47
Fig. 2-12. Eject Pin Module (Air Cylinder) 47
Fig. 2-13. Eject Pin Module Configuration 48
Fig. 2-14. Eject Pin Module Lay-Out 48
Fig. 2-15. CAM 선도 49
Fig. 2-16. 형광체막 Eject Pin Module 공정순서 49
Fig. 2-17. Eject Pin 촬영 영상 50
Fig. 2-18. 이송속도에 따른 최대 압력 53
Fig. 2-19. Stamp Module Configuration 53
Fig. 2-20. 스탬프 공정 54
Fig. 2-21. 스탬프 이미지 54
Fig. 2-22. X-Axis Linear Motor 선정 및 성능 Test 56
Fig. 2-23. Y-Axis Linear Motor 선정 및 성능 Test 57
Fig. 3-1. Image Processing Block Diagram 59
Fig. 3-2. Color Camera Spectral Response 61
Fig. 3-3. Objective LENS Imaging Principle 64
Fig. 3-4. Coaxial Insertion Type Optical System 64
Fig. 3-5. Light Controller Configuration 65
Fig. 3-6. Attach Vision Process 66
Fig. 3-7. Fuzzy Algorithm Flow Chart 71
Fig. 3-8. Fuzzy Membership Function 71
Fig. 3-9. Image Preprocessing Comparison 72
Fig. 3-10. RMSE, PSNR, SSIM Data 72
Fig. 3-11. Color Segmentation Flow 75
Fig. 3-12. R.G.B H.S.V Conversion 75
Fig. 3-13. 배경 색상 제거를 통한 엣지 추출 76
Fig. 3-14. Edge Extraction Image 76
Fig. 3-15. Image Coordinate System Transformation 80
Fig. 3-16. Position Align Algorithm 83
Fig. 3-17. 머신러닝 지도 학습 86
Fig. 3-18. Machine Learning & Deep Learning 86
Fig. 3-19. ANN Structure 88
Fig. 3-20. Decision Boundary 91
Fig. 3-21. LeNet-5 구조 94
Fig. 3-22. GAN Fully-Connected 구조 99
Fig. 3-23. Generative Discriminative Probability Distribution 99
Fig. 3-24. GAN / WGAN Structure 103
Fig. 3-25. WGAN / WGAN-GP Weight Chipping & Gradient Penalty 103
Fig. 3-26. GAN / WGAN-GP Training Loss 105
Fig. 3-27. Epoch 손실과 정확도 105
Fig. 3-28. Defect Improving GAN 108
Fig. 3-29. DIGAN Image Reconstruction 108
Fig. 3-30. Image Average Distance Comparison 108
Fig. 3-31. CPU Share Before and After Parallelism 112
Fig. 3-32. Mini-Batch Learning 112
Fig. 4-1. Align Process 115
Fig. 4-2. 형광체막 위치 검사를 위한 Image Test 115
Fig. 4-3. 측정 영상 및 보정 후 영상 115
Fig. 4-4. 조도별 실험 결과 117
Fig. 4-5. Picker 회전 실험 결과 117
Fig. 4-6. Head 별 반복성 측정 117
Fig. 4-7. Blue Tape Extending Module 120
Fig. 4-8. Extending Module Test 120
Fig. 4-9. Extending Module Test Data (2㎜ 적용) 121
Fig. 4-10. Extending Module Test Data (5㎜ 적용) 121
Fig. 4-11. Extending Module Position 별 이미지 122
Fig. 5-1. Experimental System 124
Fig. 5-2. 실험 결과 비교 126
Fig. 5-3. 불량 유형별 Class 129
Fig. 5-4. 실험 결과 비교 133