본 논문에서는 $30{\mu}m$ 이하의 초 미세 피치를 가진 칩 온 필름(chip-on-film, COF)에서 자주 발생하는 결함을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 초 미세 패턴의 개방 및 단락 결함 뿐만아니라 소프트 개방 및 소프트 단락을 신속히 검출할 수 있는 회로 및 기술이 적용되어 있다. 결함 검출의 기본 원리는 결함 전의 패턴 저항값과 결함 후의 패턴 저항값 차에 의해 발생하는 미세 차동 전압을 읽어서 결함 유무를 판단한다. 또한 미세전압 차를 증폭시켜 결함 유무를 쉽게 판단할 수 있도록 고주파 공진기를 이용한다. 제안된 시스템은 초미세 패턴 COF 검사 과정에서 발생하는 다양한 결함을 신속하고 정확히 검출할 수 있으므로 기존의 COF 검사 시스템의 대안이 될 것으로 기대한다.
인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.
최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.
액정 디스플레이(LCD)의 핵심 재료인 편광필름은 제조 과정이나 운반 과정에서 실오라기 같은 이물 및 찍힘 등의 결함이 발생하며 이를 사람이 육안으로 검사하고 있다. 본 논문에서는 이런 편광필름의 결함을 자동으로 검출하기위한 방법으로 히스토그램의 통계적 모멘트를 사용하여 주변 밝기에 따라 검사 영역의 밝기의 기울기를 구하고, 이를 통해 결함의 유무를 판단하는 편광필름 검사 방법을 제안한다.
본 논문은 저선량 흉부 CT 영상을 활용하여 패결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구내용을 담고 있다. 폐 결절 자동 검출을 위해 폐 CT 영상 내에 폐결절의 가지고 있는 특징들 중, 이동성 및 기하학적 특징을 가지고 폐혈관과 폐결절을 구분하였다. 실험한 영상은 폐결절이 없는 정상환자군을 가지고 실시 하였으며, 그 결과 4.4False Positive / Scan이 발생하였다.
본 논문은 머쉰비전기반 자동검사를 위한 대상 이미지영상 검출에 관한 연구결과로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 요구되는 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다.
사용자의 부주의로 전화기의 전화기의 송수화기가 방치되면 가입자는 통화요금의 불이익을 받거 나 외부로 부터의 전화호출을 받을 수 없다. 따라서 우리는 가입자라인을 통해 하울러음이 발생되면 전 화기의 훅-스위치를 자동으로차단하는 전화기 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 시스템에서는 하울러 감지기의 성능이 시스템의 성능을 좌우하기 때문에 이의 검출법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 하 울러음에 대해 시간영역에서의 특징과 주파수 영역에서의 장점을 살린 혼성영역검출기법을 세로 제안하 였다. 이 하울러음 검출기에 대한 평가는 주변환경으로서 몇가지의 음성신호와 가우시안잡음을 섞어 수 행하였고, 그 결과는 6dB 이하의 신호대 잡음비에 대해 검출오류가 1%이하로 우수하게 얻어졌다.
스크래치는 오래된 필름에서 가장 많이 나타나는 손상 요인이다. 고화질의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 이러한 스크래치들은 반드시 검출 및 복원되어야 한다. 이러한 중요성 때문에 지금까지 많은 복원 알고리즘이 개발되어 왔으나, 스크래치 영역의 자동검출에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 스크래치영역을 추출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론 (Multi-layer perceptron: MLP)을 이용하여 스크래치영역과 비 스크래치영역을 구분하는데, 이 MLP는 다양한 크기의 스크래치를 검출하기 위해 다양한 크기의 입력 영상에 대해 적용된다. 제안된 방법의 평가를 위해 principal/ secondary 스크래치, alone/not-alone 스크래치, moving/static 스크래치등의 다양한 종류의 스크래치를 가진 영상에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성을 입증되었다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
본 연구는 자동노출제어장치의 감도변화에 따른 흡수선량의 변화와 히스토그램을 이용하여 검출기 성능평가 방법을 제안하고자 하였다. 실험방법은 두개부, 복부, 골반부위 별로 검출기 감도 S200, S400, S800, S1000의 흡수선량을 측정하여 검출기의 정확성을 평가하였다. 또한 영상의 히스토그램 분석을 통하여 검출기의 감도별 동적범위를 평가하였다. 그 결과 부위 별 흡수선량은 감도가 S200에서 S1000으로 높게 설정될수록 흡수선량이 단계적으로 감소하였다. 감도 별 히스토그램을 분석한 결과 두개부는 감도가 높게 설정될수록 히스토그램의 양단의 정보량이 상실되는 결과를 보였다. 복부와 골반부는 감도가 높게 설정될수록 히스토그램의 첫부분의 정보량이 상실되는 언더플로우 현상을 보였다. 결론적으로 검출기가 감도의 변화는 정확하게 구현해 내었으나 검출기 성능저하로 인한 자동노출제어장치의 감도변화에 따른 영상의 동적범위는 제대로 구현해내지 못한다는 것을 알 수 있었고 검출기의 성능평가 시 흡수선량과 히스토그램을 통한 평가가 유용하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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