• 제목/요약/키워드: 머신 비젼 응용

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머신 비젼 연구의 동향과 전망

  • 권인소;이왕헌
    • 제어로봇시스템학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.30-34
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    • 2003
  • 머신비전 기술은 거의 모든 지능형시스템에 필요한 핵심요소기술이다. 본 논문에서는 최근 머신비전기술의 연구 동향을 이론적 관점과 응용의 측면에서 검토하고 앞으로의 발전 방향을 전망해 보고자 한다. 연구동향을 파악하기 위해서 사용된 자료는 비전분야의 저명한 국제학술대회에 발표된 최근 수년 동안의 논문과 관련 분야에서 인정받고 있는 첨단기술을 중심으로 하였다. 이러한 연구동향을 바탕으로 하여 머신비전 기술의 두 가지 중요한 발전방향으로, "물체인식 분야"와 "비전과 그래픽스의 결합분야"를 예측해 보았다. 머신비전 기술의 응용은 가정자동화(Home automation)와 사회자동화(Social automation)로 예측하였고 그 근거에 대해서도 논의하였다.

측정물의 속도에 따른 머신비젼의 성능변화와 선형보상에 의한 정밀도 향상 (Study on Performance Variation of Machine Vision according to Velocity of an Object and Precision Improvement by Linear Compensation)

  • 최희남;강봉수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.903-909
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    • 2018
  • 본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

에그크레이트(Eggcrate) 격자(Grid)의 내접원 직경 측정을 위한 머신비편 알고리즘 (A Machine Vision Algorithm for Measuring the Diameter of Eggcrate Grid)

  • 김채수;박광수;김우성;황학;이문규
    • 한국정밀공학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.85-96
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    • 2000
  • An Eggcrate assembly is an important part to hold and support 16,000 tubes containing hot and contaminated water in the steam generator of nuclear power plant. As a great number of tubes should be inserted into the eggcrate assembly, the dimensions of each eggcrate grid are one of the critical factors to determine the availability of tube insertion. in this paper. we propose a machine vision algorithm for measuring the inner-circle diameter of each eggcrate grid whose shape is not exact quadrangular. The overall procedure of the algorithm is composed of camera calibration, eggcrate image preprocessing, grid height adjustment, and inner-circle diameter estimation. The algorithm is tested on real specimens and the results show that the algorithm works fairly well.

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카메라링크 접속을 위한 임베디드 FPGA의 구현 (An Embedded FPGA Implementation for a Cameralink Interface)

  • 이창수
    • 전기전자학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.122-128
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    • 2011
  • 최근 들어 공장자동화의 프레임 그래버 분야에서 전통적인 아날로그 인터페이스 대신 고속, 고해상도의 디지털 인터페이스 방식의 카메라로의 전환이 이루어지고 있으며 이들은 카메라링크를 표준으로 채택하고 있다. 본 논문에서는 PC를 사용하지 않는 임베디드 프레임 그래버 테스트베드를 개발하여 영상처리 응용 솔루션을 제공하고자 한다. 따라서 카메라링크 표준의 라인스캔 CCD 카메라와의 접속을 위하여 하드웨어 회로를 설계하였고 VHDL 코드를 이용하여 FPGA를 프로그래밍하였다. 향후 광학영상기 등의 의료영상, 머신비젼, 산업전자 등의 다양한 영상처리에 본 칩을 이용할 수 있을 것이다.

육각화소 기반의 지역적 이진패턴을 이용한 배경제거 알고리즘 (Background Subtraction Algorithm by Using the Local Binary Pattern Based on Hexagonal Spatial Sampling)

  • 최영규
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권6호
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    • pp.533-542
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    • 2008
  • 동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

텍스처 분석 알고리즘과 피혁 자동 선별 시스템에의 응용 (Texture Analysis Algorithm and its Application to Leather Automatic Classification Inspection System)

  • 김명재;이명수;권장우;김광섭;길경석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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    • pp.363-366
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    • 2001
  • 현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

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