• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.4
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• pp.449-453
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• 2006

This paper wishes to present way that can take advantage of parts information of image drawing for efficient maintenance management of facilities efficiently. Information for parts that compose facilities to facilities design drawing has been expressed, and legend character has been written to divide each parts. This paper applies Artificial Intelligence techniques for legend character cognition of image drawing. Finally, apply artificial intelligence techniques to drawing management system to evaluate efficiency of method that propose in this paper that see.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.4
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• pp.613-620
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• 2009

It is necessary to develop a system of judging whether or not the parts are defective easily at low cost, especially in a small scale factory which manufactures a large variety of products in small amounts. To develop such system, we require to recognize objects using human's cognitive ability under various circumstances. Human's high intelligence originates mostly from neocortex of human brain. The HTM theory, which is proposed by Jeff Hopkins, is one of the recent researches to model the operation principle of neocortex. In this paper we developed PRESM (Parts image REcognition System for small scale Manufacturing industry) system based on the HTM theory to judge badness of manufactured products. As a result of application to the real field of workplace environments we identified the superiority of our recognition system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.289-290
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• 2024

PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.332-333
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• 2018

본 논문에서는 딥러닝 기반의 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술을 제안한다. 제안한 방법은 주행 차로, 좌우 차로, 차량 등 3 종의 이미지 데이터를 학습, 검증, 실험 데이터로 나눠 활용하였다. 주행 차로 및 차선 변경 인식을 위하여 변형된 AlexNet 모델을 개발하였다. 실험 결과 주행 차로 69.45%, 좌우 차로 66.9%, 차량 76.4%의 인식률 결과를 보여 기존 패턴인식 방법과 비교하여 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1643-1656
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• 2010

It is necessary to develop a system to judge inferiority of goods to minimize the loss at small factories in which produces various kinds of goods with small amounts. That system can be developed based on HTM theory. HTM is a model to apply the operation principles of the neocortex in human brain to the machine learning. We have to build the trained HTM network to use the HTM-based machine learning system. It requires the knowledge for the HTM theory. This paper presents the design and implementation of the training system to support the development of HTM networks which recognize the molding parts to judge its badness. This training system allows field technicians to train the HTM network with high accuracy without the knowledge of the HTM theory. It also can be applied to any kind of the HTM-based judging systems for molding parts.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.860-861
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• 2013

최근 고도의 산업 발전이 진행되면서 생산현장의 IT 기술을 접목한 자동화시스템이 대두되고 있다. 특히 설계 도면과 생산된 부품의 정합여부를 검사하여 제품의 생산 품질을 관리하는 도면정합검사는 기존의 수작업을 대체하고, 신뢰성을 보장할 수 있는 자동화 시스템의 도입이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 비전 시스템을 기반으로 생산된 부품의 이미지를 인식/추출하고, 이를 이미지화된 도면과 매칭하여 정합 검사하는 도면정합검사시스템을 설계하였다. 따라서 기존의 수작업을 대체하여 생산의 효율을 높이고, 보다 정확한 검사기록을 관리하여 생산의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.859-861
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• 2015

생산 기술이 발전함에 따라 제품의 생산량이 증가하고 컴퓨터 비전을 통한 제품의 양/불 판단 기술의 필요성이 증가하고 있다. 제품의 양/불 판단은 그 정확도가 중요하며, 동시에 빠른 검사를 위한 신속성이 요구된다. 기존 연구들에서 다양한 금속성 제품에 대한 양/불 판단과 각인된 글자에 대한 양/불 판단을 수행하는 연구가 지속되어 왔으나 자동차 에어백 부품 중 하나인 Upper Housing의 양/불을 판단하는 알고리즘은 부재하다. 본 논문에서는 Upper Housing에 대해 각인 문자의 양/불을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상에서 기준점이 되는 원을 찾는 것부터 시작하여, 기준점을 기반으로 특정 각도로 회전시켜 미리 수집한 글자 이미지와의 템플릿 매칭을 통해 글자가 제대로 각인 되었는지를 판단한다. 실험에서는 에어백 부품에 대한 검사 장치에서 촬영한 동영상에 대하여 제안한 알고리즘을 적용하였고, 그 결과 높은 정확도로 글자를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1324-1327
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• 2013

최근 무인로봇 시장이 커지면서 국방관련, 민간, 상업적으로 무인로봇의 수요가 증가하고 있다. 이는 사람이 직접 접근할 수 없는 재난발생지역, 환경오염지역, 방사능위험지역, 국가 간 분쟁지역 등에 무인항공기나 무인지상로봇을 투입하여 실시간 원격으로 재난피해 정도를 관찰하고 인명구조작업, 생존자 위치파악, 국경지대 순찰 등에 효과적인 시스템으로 활용할 수 있다. 하지만, 제한적인 환경에서 가지고 있는 부품들이 기능을 제대로 동작하지 않을 때, 하나의 센서 또는 부품을 활용한 위치추적, 원격제어 및 자율주행 등이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 1개의 이미지 센서를 통해, 객체의 색을 인식하고 추적하는 시스템을 개발하고자 한다. 특히, 기존의 거리감지 센서 기반의 색 객체 추적 알고리즘에 비교하여, 면적중심 값의 변화량에 따라 객체추적의 반응속도를 증가시켜 쉽게 객체를 추적할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.988-990
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• 2018

최근 증강현실의 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에 증강현실을 접목시키려는 시도가 일어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 증강현실을 이용하여 이용자에게 차량 부품에 대한 정보와 간단한 정비 방법을 제공하는 시스템을 제안한다. 구현에 있어서 Unity 3D와 증강현실 라이브러리 Vuforia를 사용한다. 본 논문에서는 알고리즘의 복잡도가 낮고 안정적이며 구현이 간편한 마커를 사용하여 3D 좌표를 추출한다. 사전에 차량 각 부품에 맞게 마커를 제작하여 등록한 뒤 부착된 마커를 모바일 카메라로 인식하여 지정된 3D 좌표에 텍스트, 이미지 및 동영상을 띄워 제공한다. 이렇게 제작된 시스템은 어플리케이션 사용자에게 보다 직관적으로 자동차에 대한 정보와 간단한 정비 방법 등을 제공할 수 있으며 나아가 차량 정비 교육 등에도 충분히 활용 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.36 no.4
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• pp.300-307
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• 2016

The faults in railway vehicle components may result in either the stoppage of the service and the derailment of the vehicle. Therefore, it is important to diagnose and monitor the main components of a railway vehicle. The use of temperature is one of the basic methods for the diagnosis of abnormal conditions in the rotational components of a railway vehicle, such as bearings, reduction gears, brake discs, wheels and traction motors. In the present study, the diagnose of the rotational components using infrared thermography and a pattern recognition technique was carried out and a field test was performed. The results show that this method of diagnosis using infrared thermography can be used to identify abnormal conditions in rotational components of a railway vehicle.