본 개시 의 일 실시 예 에 따라 결함 임계 개수 는 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 에 의해 결정 될 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 학습 데이터 세트 및 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 에 의해 결함 임계 개수 를 결정 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 하나 이상 의 결함 이미지 를 각각 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 여 연산 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 에서 하나 이상 의 결함 이미지 각각 에 대해 결함 패치 로 결정 된 패치 의 개수 를 확인 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 결함 이미지 들 에 포함 된 결함 패치 의 개수 를 기초 로 결함 임계 개수 를 결정 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 예 를 들 어 , 결함 이미지 에 포함 된 결함 패치 의 최소 개수 를 결함 임계 개수 로 결정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 프로세서 ( 120 ) 는 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 여 연산 하 여 복수 의 결함 이미지 들 에 포함 된 결함 패치 를 각각 5 , 7 , 10 , 6 , 13 개 로 결정 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 상기 결과 를 기초 로 결함 패치 의 개수 가 최소 5 개 포함 된 이미지 의 경우 결함 이미지 로 결정 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 결함 임계 개수 를 5 개 로 결정 할 수 있 다 . 전술 한 결함 임계 개수 에 관한 구체 적 인 기재 는 예시 일 뿐 이 며 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .