디스플레이 패널에서 불균일한 밝기로 나타나는 한 종류의 얼룩(mura)은 표시 품질을 저해하는 가시적 인공물을 유발한다. 기존의 mura 보정 방법은 미세한 밝기 불일치를 정확히 포착하기 위해 장노출 이미징에 의존하지만, 이러한 접근은 시간이 많이 소요되며 고처리량 제조에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 단노출 이미징을 이용하여 mura 보정 데이터를 추정하기 위해 과소노출 이미지 향상(underexposed image enhancement)을 활용하는 새로운 방법을 제안한다. 구체적으로, 우리는 장노출 및 단노출 이미지로부터 도출된 보정 데이터 간의 불일치를 최소화하도록 설계된 새로운 mura 보정 손실 함수를 도입한다. 지도 학습을 용이하게 하기 위해, 실제 mura 패턴과 합성 mura 패턴을 포함하는 디스플레이 패널의 장노출 및 단노출 이미지 쌍으로 구성된 데이터셋을 구축한다. 실험 결과는 제안한 접근의 효과를 보여주며, 제안한 손실 함수를 사용해 학습된 향상 네트워크가 정밀한 mura 보정을 달성하는 동시에 이미징 시간을 유의미하게 단축하여 효율적인 제조 공정에 대한 실용적 해결책을 제공함을 입증한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.