반도체는 산업 기술의 발전을 주도하고 있는 첨단기술로서 전자제품의 소형, 경량화 달성으로 전자산업 시장을 끌어가고 있는 상황이다. 특히 반도체 생산 공정은 정밀하고 복잡한 공정으로 이루어져 있어 효과적인 생산이 필요하며, 최근 불량 검출을 위하여 컴퓨터와 카메라를 융합한 비전 시스템이 활용되고 있고, 특수한 공정에 의하여 가공된 미세 패턴의 형상을 측정하기 위한 시스템의 수요가 급속하게 증대되고 있다. 본 논문에서는 반도체 패키지의 스크래치 결함을 검출하기 위하여 마스크 이미지를 이용한 비전 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템을 통하여 반도체 패키지 생산 공정에 적용하면 생산관리를 원활하게 할 수 있고, 빠른 패키지의 불량 판정으로 생산의 효율성이 높아질 것으로 기대된다.
This study was purpose to compare image quality of Indirect digital radiography (IDR) system by using the International electro-technical commission standard(IEC 62220-1) which were applied to IEC in medical imaging. To evaluation the analysis of Modulation transfer function(MTF) measurements edge device each angle by using edge method. In this study, Aero (Konica, Japan) which is Indirect flat panel detector(FPD) was used, the size of image receptor matrix $1994{\times}2430$ which performed 12bit processing and pixel pitch is $175{\mu}m$. In IEC standard method were applied to each angle were compared. The results of shown as LSF at $2.0^{\circ}$ and $3.0^{\circ}$ angeles. Shape is constant and shows smooth shape. The amount of data seemed reasonable and 2.19 cycles/mm and 2.01 cycles/mm at a spatial frequency of $2.0^{\circ}$ and $3.0^{\circ}$ at an MTF value of 0.1. At an MTF value of 0.5, the spatial frequencies were $2.0^{\circ}$ and 1.11 cycles/mm and 0.93 cycles/mm at an angle of $3.0^{\circ}$. This study were to evaluate MTF by setting the each $2{\sim}3^{\circ}$ each angle and to suggest the quantitative methods of measuring by using IEC.
가시광선영역에서 매우 균일한 높은 투과성뿐만 아니라 근적외선영역에서 가파른 홉수성 엣지와 함께 낮은 투과율을 제공하는 산화구리(II)를 함유하는 포스페이트 유리는 컬러 비디오 카메라의 컬러 보정 필터, 발광 컬러 디스플레이용 보호판(sheild), 모노크로메이터의 미광 필터, 플라스틱 복합재 필터의 무기 성분 및 CCD(전하 결합 소자) 및 CMOS(상보성 금속 산화물 반도체) 카메라 및 검출기 분야용 필터 유리로서 사용된다. 용융온도 및 산화구리(II) 첨가량에 따른 투과율을 측정하기 위해 포스페이트 유리 시료를 $1100\sim1500^{\circ}C$ 용융한 후 $400^{\circ}C$에서 2시간 동안 어닐링 공정을 거쳐 제조하였다. 제조된 시료는 두께 0.3mm로 폴리싱하여 자외선-적외선 분광 광도기를 이용하여 광학적 특성을 측정하였다. 본 실험을 통하여 용융온도에 따라 가시광선영역 및 근적외선영역에서의 투과율 거동을 비교한 결과 $1100\sim1200^{\circ}C$에서의 우수한 투과율 특성을 나타냈다. 용융온도가 내려감에 따른 가시광선영역 (400~600nm)에서 높은 투과율 및 근적외선영역 (750~1100nm)에서 낮은 투과율과 가파른 흡수성 엣지를 나타냈다.
This paper proposes a new edge detection method using a $3{\times}3$ ideal binary pattern and lookup table (LUT) for the mobile robot localization without any parameter adjustments. We take the mean of the pixels within the $3{\times}3$ block as a threshold by which the pixels are divided into two groups. The edge magnitude and orientation are calculated by taking the difference of average intensities of the two groups and by searching directional code in the LUT, respectively. And also the input image is not only partitioned into multiple groups according to their intensity similarities by the histogram, but also the threshold of each group is determined by fuzzy reasoning automatically. Finally, the edges are determined through non-maximum suppression using edge confidence measure and edge linking. Applying this edge detection method to the mobile robot localization using projective invariance of the cross ratio. we demonstrate the robustness of the proposed method to the illumination changes in a corridor environment.
컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.
본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.
본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.
발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 최적의 스마트 홈 제어 시스템의 설계 및 구현 방법에 대해 설명한다. 최근 센서와 통신과 같은 기술들을 발전으로 사물인터넷은 전구, 콘센트, 옷과 같은 다양한 사물을 제어할 수 있게 되었으며, 다양한 기업에서는 사물간의 협업을 통해 사용자의 삶을 향상 시킬 수 있는 서비스들을 출시되고 있다. 하지만, 기존 사물인터넷 시스템에서는 엔드 투 엔드 디바이스인 경우 다양한 프로토콜을 통해 데이터를 전송하지만 서버 및 게이트웨이는 단일 프로토콜을 지원하는 경우가 빈번하다. 또한, 사물인터넷 시스템의 제조사에 따라서 전용 어플리케이션이 존재하며, 여러 사물인터넷 디바이스들을 등록하고 제어하는데 있어서 높은 복잡성을 가지고 있다. 증강현실 사물인터넷 시스템인 경우 사물들을 검출하기 위해 OpenCV 또는 OpenGL을 사용하여 특징점 및 엣지 추출 기술을 사용 하지만 사물의 인식률이 샘플링 데이터에 따라서 편차가 크게 존재하며, 비교적 낮은 문제점이 존재한다. 제안하는 최적의 스마트 홈 시스템에서는 기존의 문제점을 보완하기 위해 OneM2M을 기반으로 사물인터넷 게이트웨이를 구현하여 엔드 투 엔드 디바이스의 다양한 프로토콜들을 지원하고, 단일 어플리케이션을 통해 다양한 사물을 제어 등 사용자의 접근성을 향상시켰다. 또한, 인공지능 분야의 딥러닝을 사용하여 디바이스들을 학습시키고 추론 및 검출을 통해 기존 시스템의 사물 인식률 향상과 인식률의 편차를 낮추었다.
3차원 필름 영상을 양품 또는 불량품으로 분류하기 위해서는 필름의 영상 내 무늬를 검출해야 한다. 하지만 만약 필름 내 화소의 명암이 낮다면 영상 내 무늬가 선명하지 않아서 분류하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 각 히스토그램의 특정 빈도에서의 폭을 비교하여 정품과 불량품으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품과 불량품의 히스토그램이 뚜렷하게 다르다는 것을 보였으며, 이러한 특징을 반영한 제안 알고리즘을 이용하여 히스토그램의 특정 빈도에서 모든 3D 필름 영상들이 정확하게 분류되는 것을 보였다. 기존에 연구된 방법들인 차영상, 오츠의 이진화 알고리즘, 캐니 엣지, 모폴로지 지오데식 엑티브 컨투어, 그리고 서포트 벡터 머신과의 성능 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 가장 우수함을 검증하였으며, 영상 내 무늬를 검출할 필요 없이도 우수한 분류 정확도를 얻을 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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