본 연구에서는 스크랩의 선별처리를 고속화하기 위한 방안으로 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철 스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 스크랩선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식함으로써 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리 하도록 되어 있다. 또한 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위한 최적의 광원을 도출하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하고 이를 이용하여 최적의 광원을 도출하였다. 도출된 최적의 광원조건하에서 철스크랩중에 혼입되어 있는 Cu 스크랩을 분리하는 선별시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90% 이상의 인식효율과 약 75%이상의 분리효율을 나타내어 향후 고효율의 ejecting 시스템이 구현된다면 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
우리가 일반적으로 모니터에서 작업을 하는 경우 주로 백열등이나 형광등의 조명을 켠 상태에서 하게된다 이런 경우 모니터 상의 동일한 색도는 주위 조명이 바뀜에 따라 다르게 느껴지며 특히 주위 조명의 색도와 모니터의 색도가 틀린 경우는 더욱더 다르게 느껴진다[1]~[3]. 이 논문에서는 우리가 생활하는 일반 환경인 백열등이나 형광등 아래의 모니터 상에 영상을 재현 시 주위 조명의 영향을 고려한 색 재현 알고리즘을 제안한다. 임의의 환경에서 사람의 색 인식에 영향을 미치는 요소는 장면에 존재하는 조명의 색 특성과 물체의 색 특성에 의존한다. 단순한 물체의 표면 반사가 아닌 모니터 등의 조명 역할을 하는 표면이 존재하는 경우는 두 개 이상의 조명이 있는 형태이다. 두개 이상의 조명이 존재하는 경우, 사람들이 느끼는 백색점(white point)은 각 조명의 색도 벡터(chromaticity vector)의 조합으로 표현된다. 본 논문에서는 임의 환경에서 사람이 인식하는 백색점을 모델링하기 위하여 주위 환경이 백색점의 인식에 미치는 영향을 분석하였으며 모니터 상의 색 재현시 주위 조명의 영향을 주위 조명에 의해 생성되는 모니터 표면의 경면 반사(specular reflection)에 의한 영향과 인간 시각의 색 순응(color adaptation) 백색점의 변화 두 가지로 나누어 분석하였다.
본 연구에서는 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 연구를 수행하였다. 스크랩 자동선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 이젝터로 구분되며 라인스캔 카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 스크랩 표면의 색도를 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 인식함으로써. 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만에 에어노즐을 작동케 하여 선별하도록 되어 있다. 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하여 선별시스템에 적용하였으며, 최적실험조건으로 스크랩 이송속도 25 m/min.에서 철스크랩중에 포함되어 있는 Cu스크랩을 90%이상 인식하여 약 80%의 선별효율을 얻었다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 버신 비젼시스템을 설계 제작하고, 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 ejector로 구분되며, CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크램의 선별실험을 수행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90%이상의 선별효율을 나타내어, 향후 선별기능의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 머신 비젼시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크랩의 분리시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15m/min.에서 90% 이상의 분리효율을 나타내어 향후 분리효율의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
최근 들어 립리딩은 멀티모달 인터페이스 기술의 응용분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 동적영상을 이용한 립리딩 시스템에서 해결해야 할 주된 문제점은 상황 변화에 독립적으로 얼굴 영역과 입술 영역을 추출하고 오프라인이 아닌 실시간으로 입력된 입술 영상의 인식을 처리하여 립리딩의 사용도를 높이는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 PC카메라를 사용하여 영상을 입력받아 학습과 인식을 실시간으로 처리하는 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 움직임이 있는 화자의 얼굴영역과 입술영역을 컬러, 조명등의 변화에 독립적으로 추출하기 위해 HSI모델을 이용하였다. 입력 영상에서 일정한 크기의 영역에 대한 색도 히스토그램 모델을 만들어 색도 영상에 적용함으로써 얼굴영역의 확률 분포를 구하였고, Mean-Shift Algorithm을 이용하여 얼굴영역의 검출과 추적을 하였다. 특징 점 추출에는 이미지 기반 방법인 PCA 기법을 이용하였고, HMM 기반 패턴 인식을 사용하여 실시간으로 실험영상데이터에 대한 학습과 인식을 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 색 번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개서하는 색 버짐 개선 방법을 제안한다. 비디오 영상 신호는 영상의 밝기 정보를 가지고 있는 한 개의 휘도 신호와 색상 정보를 가지고 있는 두 개의 색도 신호로 구성되어 있으며 사람의 눈이 미세한 면적에 대해서는 색의 변화를 거의 인식하지 못하는 점을 이용하여 색도 신호의 고주파 정보를 제한하고 있다. 하지만 HDTV와 같은 고화질 화상 제품이 생산됨에 따라 색 번짐 현상이 화질 저하의 요인으로 인식되기 시작하였다. 본 논문에서는 영상 융합 기술을 이용하여 색도 신호보다 더 많은 고주파 정보를 가지고 있는 휘도 신호의 고주파 성분을 이용하여 손상된 색도 신호의 고주파 성분을 추정하는 방법을 제안한다. 휘도 신호로부터 추출된 고주파 성분은 추정된 색도 신호와 원본 색도 신호 사이에 발생하는 에러의 ${\iota}_2-norm$이 최소화 되도록 설계된 공간 적응적 가중치에 의해서 적절히 조절된 후에 입력 색도 신호와 결합되어 색 번짐이 개선된 색도 신호를 얻을 수 있게 하다. 제안하는 색 번짐 개선 방법은 색도 신호의 해상도를 휘도 신호의 해상도만큼 향상시키기 때문에 자연스러운 결과를 출력하며 또한 기존의 방법에서는 개선하기 힘들었던 좁은 경계에서의 색 번짐 현상도 효과적으로 개선한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 지능형 비디오 감시를 위한 다양한 연구가 제안되고 있음에도 CCTV 영상에서 이상 징후 판단이 사람에 의해 이루어지고 있어 상황인식을 위한 방법 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이동물체 검출 및 추적을 위해 RGB 칼라 모델 기반의 색도 영상과 엔트로피 영상을 도출하여 그림자 제거를 수행한 후 이동물체를 추적하는 방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위해 잡음 및 주위환경변화에 민감하지만 순간적으로 발생되는 상황인지 환경에서 효과적인 차영상 모델을 적용하였다. 검출한 이동물체 영역에서 RGB 채널의 색도 영상을 기반으로 첫 번째 그림자 후보 영역을 선정하였고, 그레이레벨에서 엔트로피를 계산하여 두 번째 그림자 후보 영역을 추정하여 그림자를 제거하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 고속도로에서 주행하는 자동차들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 색상과 엔트로피를 이용한 그림자를 제거와 이동물체 추적이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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