도 9 는 본 개시 의 일 실시 예 에 따라 하나 이상 의 모델 을 이용 한 결함 검출 방법 을 도시 한 도면 이 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 복수 개 의 뉴 럴 네트워크 모델 ( 500 ) 을 이용 하 여 분류 대상 이미지 의 결함 여부 를 검출 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 하나 의 분류 대상 이미지 에서 복수 개 의 크기 의 패치 들 을 추출 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 복수 개 의 크기 의 패치 들 을 각각 패치 크기 별 모델 을 이용 하 여 각각 연산 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 분류 대상 이미지 로부터 추출 된 패치 의 크기 가 19 * 19 픽셀 크기 인 경우 , 프로세서 ( 120 ) 는 패치 를 제 1 뉴 럴 네트워크 모델 ( 510 ) 을 이용 하 여 연산 할 수 있 다 . 그리고 , 분류 대상 이미지 로부터 추출 된 패치 의 크기 가 n * n 픽셀 크기 인 경우 , 프로세서 ( 120 ) 는 패치 를 제 K 뉴 럴 네트워크 모델 ( 520 ) 을 이용 하 여 연산 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 복수 개 의 뉴 럴 네트워크 모델 ( 500 ) 각각 으로부터 출력 된 패치 들 의 결함 여부 에 기초 하 여 분류 대상 이미지 의 결함 여부 를 결정 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 복수 개 의 뉴 럴 네트워크 모델 ( 500 ) 각각 으로부터 출력 된 패치 들 중 결함 임계 개수 이상 의 패치 들 이 결함 패치 로 출력 된 경우 , 분류 대상 이미지 를 결함 을 포함 하 는 결함 이미지 로 결정 할 수 있 다 . 복수 개 의 모델 을 이용 하 여 이미지 의 결함 여부 를 결정 하 는 경우 , 결함 검출 의 정확도 , 효율 , 및 / 또는 이미지 패치 사이즈 선택 의 편의 성 을 향상 시킬 수 있 다 .