Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC (전자공학회논문지SC)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Vision Inspection Method Development of Jig Plate Hole duster Using Contrast Enhancement

대비 향상을 사용한 지그 플레이트 홀 군집의 Vision 검사 방법 개발

  • Park, Se-Hyuk (Dept. of electronics and electrical Eng., Dankook University) ;
  • Han, Kwang-Hee (Dept. of electronics and electrical Eng., Dankook University) ;
  • Kang, Su-Min (Dept. of electronics and electrical Eng., Dankook University) ;
  • Huh, Kyung-Moo (Dept. of electronics and electrical Eng., Dankook University)
  • 박세혁 (단국대학교 전자전기공학과) ;
  • 한광희 (단국대학교 전자전기공학과) ;
  • 강수민 (단국대학교 전자전기공학과) ;
  • 허경무 (단국대학교 전자전기공학과)
  • Published : 2009.11.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The goal of image processing is to improve the visual appearance of images for human viewers. The histogram is an important tool which can be used as basic data of digital image processing. Therefore, to effectively manage a histogram in digital image processing is very important. Currently machine vision systems are used in many appearance inspection fields instead of inspection by human. However, the appearance inspection result by machine vision system is mainly influenced by illumination of workplace. In this paper, we propose a histogram transform method for improving accuracy of machine visual inspection. The enhancement effect of area feature is obtained by performing proposed histogram transformation in area that needs improvement The proposed algorithm is verified by appearance inspection of jig plate samples.

영상 처리의 목표는 관찰자를 위하여 영상의 시각적인 측면을 개선하는 것이다. 히스토그램은 디지털 영상 처리의 기초 자료로 사용될 수 있는 중요한 도구이다. 그러므로 히스토그램을 효과적으로 관리하는 것은 디지털 영상 처리에 있어 매우 중요하다. 현재 머신 비전 검사 시스템은 여러 외관 검사 분야에서 사용되어지고 있다. 하지만 머신 비전 시스템에 의한 외관 검사 결과는 작업장의 조명에 의한 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이러한 영향을 극복하기 위한 방법으로 히스토그램 변환을 이용해서 머신 비전 검사의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 영상 내에서 개선이 필요한 영역에 대한 히스토그램 변환을 수행함으로써, 이들 영역의 특징들을 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 지그 플레이트의 외관 검사를 통해 검증하였다.

Keywords

References

  1. Randy Crane 'A Simplified Approach To Image Processing' pp. 85-184
  2. Tamal Bose, Francois Meyer, 'Digital Signal and Image Processing', John Wiley & Sons, pp. 599-612, 2003
  3. Maria Petrou and Panagiota Bosdogianni 'Image Processing', pp. 265-282
  4. Weng, J, Cohen, P. and Herniou, M, 'Camera Calibration with Distortion Models and Accuracy Evaluation,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.14, No.10, pp. 965-980, 1992 https://doi.org/10.1109/34.159901
  5. Scott E Umbaugh, Ph.D, 'Computer Vision and Image Processing', Prentice Hall PTR, pp. 197-218, 1998
  6. 허경무, 박세혁, 강수민, '멱함수 변환과 히스토그램 지정을 사용하여 정확도를 향상시킨 Vision 검사 방법 개발,' 전자공학회 논문지, 제44권 SC편 제5호, pp11-17, 2007, 9
  7. 강수민, 한광희, 허경무, '미세 탐침의 비전 자동 검사 시스템 개발,' 전자공학회 논문지, 제45권 SC편 제6호, pp16-25, 2008, 11
  8. Forsyth, David A, 'Computer Vision : A Modern Approach', Prentice Hall, pp. 175-186, 2003
  9. Wesley E .Snyder and Hairong Qi 'Machine Vision', CAMBRIDGE, pp. 312-325, 2004
  10. Roberto Cristi, 'Modern Digital Signal Processing', Thomson-Brooks/Cole, pp. 213-226, 2003
  11. CHChen & PSP Wang, 'Pattern Recognition and Computer Vision' 3rd ed, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd, pp. 445-480, 2005
  12. 'Matrox Inspector User Guide', version4, Matrox electronic System Ltd. 2002