• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.449-453
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• 2006

본 논문은 시설물의 효율적인 유지보수 관리를 위해 이미지 도면의 부품정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 시설물 설계 도면에는 시설물을 구성하는 부품에 대한 정보가 표현되어 있고, 각 부품을 구분하기 위해 레전드 문자가 표기되어 있다. 본 논문은 이미지 도면의 레전드 문자 인식을 위해 인공지능 기법을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 인공지능기법을 도면관리시스템에 적용한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.613-620
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• 2009

소량으로 다품종을 생산하는 소규모 공장에서 적은 비용으로 쉽게 부품의 양 불량을 판별하는 시스템의 개발이 절실히 요구된다. 이러한 시스템의 개발을 위하여 다양한 환경에서도 물체를 인식할 수 있는 사람의 인식 능력과 같은 기능이 필요하다. 인간의 고등 지능은 대부분 두뇌의 신피질(neocortex)에서 비롯된다. 최근 이 신피질의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시키는 연구 중의 하나가 Jeff Hopkins가 제안한 HTM 이론이다. 본 논문은 이 HTM 이론을 적용하여 소량 다품종 부품 생산 현장에서 부품의 이미지를 인식하여 양 불량을 판별하는 시스템인 PRESM(Parts image REcognition System for small scale Manufacturing industry)을 개발하였다. 개발 결과를 현장에 적용해 본 결과 실제 환경에서 부품의 양 불량 판별이 우수한 것으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1643-1656
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• 2010

여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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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.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권4호
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• pp.300-307
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• 2016

차량 부품의 고장은 운용 중단과 탈선 결과로 나타날 수 있으며 차량 주요부품의 이상상태를 진단하는 것은 중요하다. 온도를 이용한 진단 방법은 철도차량 회전기기의 -예를 들면, 베어링, 감속기, 견인전동기, 디스크- 비정상 상태를 진단하는 기본적인 방법이다. 본 연구에서는 적외선열화상과 패턴 이미지법을 이용하여 차량 하부의 회전기기의 이상 진단시스템을 구축하여 현장시험을 수행하였다. 그 이상상태 진단시스템은 차량 하부 회전기기의 이상발열 상태를 진단할 수 있었으며 비정상 상태를 평가할 수 있었다.