Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2013.05a
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- Pages.289-292
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- 2013
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Machine Vision System for Inspection of Car Sunroof Using SVM Algorithm
SVM 학습 알고리즘을 이용한 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무 검사 장비
- Kim, Giseok (Dept of Computer Science and Engineering, Korea University of Technology and Education) ;
- Lee, Saac (Dept of Computer Science and Engineering, Korea University of Technology and Education) ;
- Cho, Jae-Soo (Dept of Computer Science and Engineering, Korea University of Technology and Education)
- Published : 2013.05.10
Abstract
본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.
Keywords