• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.4 s.107
• /
• pp.377-382
• /
• 2006

In this paper, two methods based on the use of morphology and pattern matching prior to detect classified defects automatically on the back light unit which is a part of display equipments are proposed. One is the template check method which detects small size defects by using closing and opening method, and the other is the block matching method which detects big size defects by comparing with four regions of uniform blocks. The TC algorithm also can detect defects on the non-uniform pattern of BLU by using revised Otsu method. The proposed method has been implemented on the automatic defect detection system we developed and has been tested image data of BLU captured by the system.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
• /
• 2005.11a
• /
• pp.246-249
• /
• 2005

음향 시스템에 있어서 하울링 현상은 음성 레벨을 제한함으로써 음성의 명료도를 저하시키는 주된 요인이다. 그리고 이를 해결하기 위한 방법으로 하울링 주파수 대역의 게인을 낮추어 음향신호의 피드백을 최소화 하는 것이 일반적이기 때문에 하울링 주파수를 찾아내는 것이 하울링 제어에 있어서 가장 핵심적인 요소가 된다. 그래서 본 논문에서는 하울링 주파수를 자동으로 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이는 외부로부터 입력된 오디오신호가 하울링 신호 특성을 만족하는 정도를 ‘하울링 지수’라는 파라메터로 정의한 후 이를 기준으로 하울링 발생여부를 판단하고 하울링으로 판별된 신호의 최대 진폭을 갖는 주파수를 하울링 주파수로 출력하는 기법이다. 본 하울링 신호 자동 검출기법의 내용을 검증하기 위하여 하울링 자동 검출 프로그램을 제작하여 실험을 수행한 결과 전체 하울링 신호의 95% 이상을 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.107-107
• /
• 2003

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.600-602
• /
• 2001

본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.120-121
• /
• 2012

자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.15 no.6
• /
• pp.3376-3382
• /
• 2014

The system developed inspects automatically defects existing on an inner surface of anodically treated aluminum cylinder-tubes. This system consists of automatic inspection software, and electronic endoscope and a conveyor moving device. By applying the optimal brightness conditions to searching for various defects on the inner surface of cylinder tube, the recognition rate of major defects, such as scratch, oxide and weld line reached 99%. If the present visual inspection process is replaced with the automatic defects inspection system, the physical fatigue of the operator could be reduced and the productivity could be increased. The automatic inspection system developed could also improve the quality of the products.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.13 no.5
• /
• pp.944-951
• /
• 2009

In this paper, we use image processing algorithms to detect the defects existed on a welding area automatically. It is difficult to detect the welding defects because it is sensitive to lights and has irregular patterns. For this reason, images are captured with 2 kinds of illumination condition, and are processed by 2 different algorithms for each image. The first algorithm separates some ROI's from the captured image and compares the similarity of intensity between each divided region. The second algorithm extracts boundary information from the processed image by the first algorithm, and calculates the length of boundary, curvature and base line area based on boundary information. The proposed method showed high performance in detection and classification of defects.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
• /
• v.11 no.1 s.38
• /
• pp.1-11
• /
• 1999

The aim of this study is to construct a machine vision monitoring system for an automatic visual inspection of weld joint in steel structure. An image processing algorithm for a visual weld defects detection on weld bead is developed using the intensity image. An optic system for getting four intensity images was set as a fixed camera position and four different illumination directions. The input images were thresholded and segmented after a suitable preprocessing and the features of each region were defined and calculated. The features were used in the detection and the classification of the visual weld defects. It is confirmed that the developed algorithm can detect weld defects that could not be detected by previously developed techniques. The recognized results were evaluated and compared to expert inspectors' results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.910-912
• /
• 2005

영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
• /
• v.49 no.1
• /
• pp.8-11
• /
• 2012

Automated Vision Inspection (AVI) systems automatically detect any defect feature in a surface image. The performance of the system can be measured under a special circumstances such as ultimate defect detection. In this situation, the defect signal level is similar to noise level and it becomes hard to make a solid decision with AVI systems. In this paper, we propose an effective preprocessing technique to enhance SNR (Signal to Noise Ratio). The method is motivated by some principles of HVS (Human Visual System) and RLC (Run Length Coding) techniques is used for this purpose. The proposed preprocessing technique enhances SNR under ultimate defect conditions and improves overall performance of AVI system.