• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.33 no.5
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• pp.529-535
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• 2009

This paper describes a measuring device of glass thickness using machine vision and image processing techniques on real-time. Today, the machine vision enable to inspect fast and exactly than human's eyes. The presented system has advantages of continuous measurement, flexibility and good accuracy. The system consists of a laser diode, a CCD camera with PC. The camera located on the opposite side of the incident beam measures the distance between two reflected laser beams from the glass top and bottom surface. We apply a binary algorithm to convert and analyze the image from camera to PC. Laser point coordination by border tracing algorithm is used to find the center of beam circle. The measured result was compared with micrometer and showed 0.002mm accuracy. Finally, the errors were discussed how to minimize the influence of glass wedge angle and angular error of moving stage.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2002.10a
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• pp.396-399
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• 2002

A roughing process is the one of most important shoe manufacturing processes. Especially, it is indispensable to manufacture the leather shoes such as dress shoes, safety shoes, golf shoes, etc. The roughing process relies greatly on the operator's skill and experience. Therefore, the automation of roughing process is necessary to establish the improvement of productivity. We are trying to develop the Automatic Roughing Machine controlled by NC. As pre-study to do this, we need to measure the roughing path for NC, because there is no study on this pan and no reference about this. In this study, we proposed the 3-Dimensional Scanner System to measure the roughing path with new concept. The developed 3-D scanner System generates the roughing path using the 3 images obtained from 3 CCD cameras. The experimental results show that the proposed system can measure accurately the roughing path.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.227-230
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• 2005

최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.362-363
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• 2017

본 논문에서는 작물 재배에서 전문가들의 재배데이터를 활용하여 농작물 재배 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 전원생활에 대한 수요가 증가되고, 농촌으로의 귀향이 증가하고 있어 이에 필요한 농작물 재배자료에 대한 수요가 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스를 작물재배에 적용하는 연구를 진행하고자 한다. 전문가로부터 취득된 작물재배 데이터는 서버로부터 에 단말장치의 제어기를 이용하여 재배가 가능함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 구축하는 IOT를 이용한 DB 기반 농작물 재배에 대한연구는 작물 재배는 필요한 데이터베이스의 구축과 최적의 작물 생장 환경을 제공함으로서 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.427-429
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• 2001

컴퓨터 비전 기술을 이용한 효과적인 객체 추적 기술은 인공 시각, 컴퓨터와 인간의 상호작용(HCI), 영상 기반 제어 장치, 감시 시스템 등 다양한 분야의 응용에 있어 중요한 연구 과제이다. 특히 최근 들어 초고속 통신망의 보급으로 인해 인터넷 방송과 같은 실시간 동영상 전송 기술이 가능해 짐에 따라 단순한 텍스트와 정지영상을 제공하는 하이퍼텍스트 환경에서 사운드를 포함하는 동영상 데이터를 제공하는 하이퍼미디어 환경으로 변하고 있다. 이러한 하이퍼미디어 환경에서의 객체 추적은 객체 단위의 링크가 가능한 하이퍼비디오 구현에 있어서 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동영상 데이터 상의 객체를 효과적으로 추적하는 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.760-763
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• 2017

최근 자율주행 자동차의 기술개발이 활발히 진행되고, 실제 출시까지 이어지는 가운데 자율주행자동차의 사고 발생도 증가하고 있다. 자율주행자동차를 이해하기 위하여 컴퓨터 비전 기반의 자율주행 자동차를 구현하고 사고 발생 시 차량 구동과 관련된 중요 정보를 소실하지 않기 위해 외부 서버에 저장하는 연구를 시행한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.6
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• pp.1081-1086
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• 2017

The measurement and control device which is for controlling the best mixture rate is needed to produce the best quality concrete in Batch Plant. Present the workers do the measurement and control with each equipped devices such as a indicator, PLC and a scale. That is difficult to use especially for beginner in field. In this paper, we developed the integrated measurement and control system which is composed of hardware with PCB and software. It is easy to use for beginner worker in plant field.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.120-129
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• 2003

For successful establishment of the roughing CAM system based on reverse engineering, it is necessary to develop the measurement method for generation of roughing path from a physical footwear model. In this study, the development of the roughing path measurement system is presented. It consists of 3 CCD cameras, image acquisition board and the roughing path measurement algorithm. The 3 CCD cameras capture images of the sidewall and the bottom of the footwear and, from two images, the outer and inner lines are extracted using image-processing algorithm. The roughing path measurement algorithm generates the roughing path which is reflected on the change of resolution according to the distance between the CCD camera and the measured point. The experimental results show that the developed system can measure the roughing path within the allowable roughing error range.

• 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 Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.133-135
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• 2020

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.