최근 머신러닝 기술이 발달함에 따라 각 분야에서는 이를 활용하여 다양한 어플리케이션 및 학습 프로그램을 구성하고 있다. 머신러닝 기술은 과거에 발생하였던 데이터들을 효과적으로 활용할 수 있는 방법 중 하나이며 학습을 통해 과거의 데이터로부터 미래의 정보를 예측하는 것이 가능하다. 또한, 머신러닝은 제조업과 같은 생산 공정에서 제품 생산에 직접적으로 영향을 주는 다양한 역할들을 효과적으로 수행할 수 있으며, 실제 많은 연구가 진행되고 있다.
스마트폰과 TV, 태블릿 PC 등과 같은 디스플레이가 필수적으로 포함된 장치의 보급이 매우 중요한 시대에 LCD 및 OLED에 대한 수요는 계속해서 꾸준히 증가하고 있다. 이 때문에 디스플레이 Panel 공정에서 Mura를 검출하고 수정하는 것은 생산성에 직접적인 영향을 주는 중요한 작업이다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 CNN(Convoluational Neural Network)을 기반으로 하는 검사 시스템을 구성하여 디스플레이 생산 공정에서 발생하는 Mura를 빠르게 검출하고 육안으로 판별이 불가능한 불량제품에 대한 검사를 수행한다. 이 결과로 디스플레이의 신뢰성 및 생산 효율성을 개선할 수 있음을 보인다.