비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
정밀 푸드 프린팅 분야에서 출력 대상물의 정밀한 측위기술은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 영상처리를 통하여 라떼 아트 프린터의 커피 잔을 정밀하게 측위하는 방법을 제안한다. 프린터 상단 측면에 설치된 카메라 센서로부터 얻은 이미지를 투영변환을 통하여 Top-View 이미지로 변환하고 이미지의 에지를 검출 후 Circular Hough 변환을 통하여 컵의 중심점 및 반지름을 검출하였다. 성능 평가 결과 0.1 ~ 0.125초의 영상 처리 속도, 92.26% 의 컵 검출률을 보여 라떼 아트 출력 소요 시간에 영향을 거의 주지 않으면서 거의 완벽하게 컵을 검출하는 것을 확인하였으며, 검출된 컵의 중심점 좌표 및 반지름 값들이 평균적으로 1.5mm 이내의 매우 적은 오차를 보여 본 논문이 해결하고자 했던 인쇄 위치 오차 문제를 해결한 것으로 평가된다.
최근 백만 볼트 영상(megavoltage imaging, MVI)에서 급격히 발전해 온 디지털 방사선영상(digital radiography, DR)은 치료용 방사선영상 기술이 발전함에 따라 매우 정확하면서 간단하게 측정할 수 있는 일반적인 정도관리(quality assurance, QA) 방법을 요구하게 되었다. 본 연구의 목적은 일반적인 QA 방법과 computed radiography (CR) 장비를 사용하여 MVI의 변조전달함수(modulation transfer function, MTF), 잡음전력스펙트럼(noise power spectrum, NPS), 양자검출효율(detective quantum efficiency, DQE)를 평가하고자 하였다. 텅스텐으로 구성된 $19{\times}10{\times}1cm^3$ 두께의 엣지(edge) 블록을 사용하였으며, 6 MV energy를 사용하였다. 또한 검출기는 CR-IP (image plate), CR-IP-lead, the CR-IP-back (lanex TM fast back screen), CR-IP-front (lanex TM fast front screen)를 사용하였으며, pre-sampling MTF를 계산하였다. CR-IP의 MTF는 0.70 lp/mm를 나타내었고, CR-IP front의 MTF는 1.10 lp/mm로서 가장 높은 값의 고해상도 공간분해능을 보였다. 가장 우수한 검출기의 NPS는 CR-IP front screen에서 확인되었다. 공간주파수가 증가함에 따라 1.0 cycles/mm의 가까운 DQE를 획득하였다. 본 연구결과로서 자체 제작한 엣지 블록 방법은 MVI의 MTF, NPS, DQE를 평가하는 일반적인 QA 방법으로 사용될 수 있음을 확인하여 주었다.
농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.
한국이 초고령사회로 진입하면서 노인 복지에 대한 필요성이 증가하고 있으나 현재 복지 인력 부족이 사회문제로 대두되고 있다. 이에 대한 해결책으로 노인의 사회적 고립감 완화와 위급 상황 시 비상 연락 등의 기능을 하는 노인 돌봄 로봇이 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 기능들은 사용자의 접촉이 있어야만 작동하여 기존 노인 돌봄 로봇의 한계점으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위해 상용화된 노인 돌봄 로봇과 카메라를 통해 직접적인 접촉 없이도 사용자와 상호작용할 수 있는 돌봄 로봇 시스템을 제안한다. 돌봄 로봇에 연결된 엣지 디바이스에 표정 인식 모델과 행동 인식 모델을 탑재하였고, 공공데이터를 통해 모델의 학습 및 성능검증을 진행했다. 실험 결과를 통해 표정 인식과 행동 인식의 성능이 각각 정확도 96.5%, 90.9%인 것을 확인할 수 있으며, 수행 시간의 경우에는 각각 50ms, 350ms인 것을 확인할 수 있다. 해당 결과는 제안한 시스템의 표정 및 행동 인식 정확도가 높고 추론 시간이 효율적임을 확인하며, 이는 비접촉 상황에서도 원활한 상호작용을 가능하게 한다.
여러 모듈을 선형으로 배치하여 제작한 선형 검출기가 산업의 전수검사에 활용되고 있으나 선형 검출기로 획득한 2차원 영상에서 연결부위에 선 허상이 나타난다. 본 연구는 Flat-Field Correction 이후에 Wedge 팬텀 영상을 이용하여 선 허상을 제거하는 방법을 제시하였다. 통상적인 Flat-Field Correction을 수행하더라도 모듈의 연결부분에서 발생하는 선 허상을 제거하지 못하였다. 모듈의 연결부위에 위치한 양 엣지의 픽셀들이 Flat-Field Correction 이후 과도하게 보정되는 것을 확인하였고 이 픽셀들의 추가적인 보정을 위해 Wedge 영상을 이용하여 보정인자를 구하여 적용함으로써 선 허상이 완전히 제거된 영상을 획득하였다. 보정인자를 구하는 수동적인 절차를 자동화하여 산업에서 선 허상 제거를 쉽게 수행할 수 있도록 개선할 필요가 있다.
This study attempts to detect a shot boundary in films(or dramas) based on the length of a sequence. As films or dramas use scene change effects a lot, the issues regarding the effects are more diverse than those used in surveillance cameras, sports videos, medical care and security. Visual techniques used in films are focused on the human sense of aesthetic therefore, it is difficult to solve the errors in shot boundary detection with the method employed in surveillance cameras. In order to define the errors arisen from the scene change effects between the images and resolve those issues, the mixed algorithm based upon color histogram, edge histogram, and optical flow was implemented. The shot boundary data from this study will be used when analysing the configuration of meaningful shots in sequences in the future.
본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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