A Study of Leather Quality Discrimination Using a Surface Curvature Image(I)

표면의 굴곡 특징을 이용한 피혁 자동 등급 선별에 관한 연구(I)

One of the most important factors for a leather quality inspection is its surface condition. So far a leather quality level has been discriminated by human's eye inspection, But, these kinds of method needs a lot of labor time and cause decision mistakes from an optical illusion. It means leather quality inspection is very subjective and there is no consistency. In this study, we present computer vision based a leather quality inspection system using an Artificial intelligence. Suggested system ran give standard spec for a leather quality and take human inspection duty place.

피혁 제품의 품질을 결정함에 있어 제일 중요한 요인은 눈에 보이는 표면상태이다 지금까지는 피혁공장에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데 이러한 방법은 등급을 구분하는데 많은 노동력과 시간이 소모되고, 일관성이 부족할 뿐만 아니라 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어 그 등급의 품질에 문제가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 실시간 영상처리와 A.I를 이용하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 설계하고자 한다. 제안한 선별 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하며, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모할 수 있다.