본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.
나사는 산업의 모든 분야에서 널리 사용되는 중요한 부품이다. 최근에는 여러 가지 필요에 의해 다양한 칼라 나사가 출시되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 실시간 품질 검사가 요구되고 있다. 본 논문에서는 칼라 정보와 동적 계획법(Dynamic Programming) 알고리듬을 이용한 칼라 나사 검사를 위한 표면 영역 자동 추출 알고리듬에 대해 다루도록 한다. 나사의 외곽 경계는 칼라 성분의 차이를 이용하여 보다 강인한 검출이 가능하도록 한다. 나사의 내부 경계는 직교 좌표계를 극좌표계로 변환후 흑백 이미지상에서 일정 영역의 밝기값 차이를 이용한 동적 계획법을 적용하여 추출하도록 한다. 실험에서는 동일한 인자값을 이용한 결과를 분석하도록 한다.
본 논문에서는 저항 생산 과정에서 실제저항값과 칼라 코드값이 잘못 표기되는 경우에 이를 검사.인식하는 시스템에 이용할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 칼라 영상에서의 효과적인 경계선 추출 방법과 칼라 영상의 명암도 변화 차이를 이용한 저항의 칼라 코드 영역 추출법, 그리고 역전파 알고리즘을 이용한 칼라 코드 판별법이 제시된다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 효과적인 특징 추출 통한 계층적인 내용 기반 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 영상내에 존재하는 형태 정보와 질감 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의 영상에서 에지 특징 정보를 추출하고 부분 영역으로 분할된 영상에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 영상의 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
디지털 영상 검출기와 디스플레이 기술의 발달과 의료영상전달시스템(PACS)의 출현은 전통적 필름방식에 비하여 디지털 방식으로 방사선과 영상을 획득하고 전송, 저장하는 매우 효과적인 수단을 제공하고 있다. 2002년 8월, 연세의료원 세브란스병원은 진단 영상 판독 목적으로 18 대의 CRT(Braco View, Belgium)와 32대의 평판 LCD(Totoku Electric Co., Ltd., Japan) 디스플레이 장치를 GE full-PACS(GE 메디칼시스템코리아 : GEMSK)와 연계하여 설치 완료하였다. 본 연구에서, 기하학적 왜곡, 반사, 휘도 반응, 휘도 균일도, 분해능, 노이즈,베일링 글레어, 칼라 균일도 항목들을 AAPM TG18 보고서 9.0에 따라서 시각적 그리고 부분적으로는 정량적인 방법으로 인수검사를 실시하여 보고한다. 사용된 장비는 색도계로도 사용되는 간편한 휘도계, TG18 테스트 패던, AAPM Tg18 AT plug-in software(Barco View Ltd., Kortrijk, Belgium)이었다. 칼라 균일도를 제외한 모든 테스트 결과는 AAPM TG18에서 권고하는 기준에 일치하였으며 진단 영상 판독에 사용하기에 전적으로 수락할 수 있는 성능이었다. 결론으로, 사용된 인수검사는 단지 인수 검사 표준을 제공하는 것 뿐만 아니라 품질검사(QC)의 지침, 판독 환경의 최적화 그리고 교체 시기나 업그레이드 시기를 결정하여주는 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
공장자동화는 국제사회 속에서 살아 남기 위한 필수 요건이 되었다. 값싼 인건비를 무기로 제품 경쟁에 뛰어 들고 있는 주변국가와 경쟁하기 위해서는 인건비 절감과 품질 향상이 필수적이다. 본 논문은 POS용 키보드의 생산공정 중에서 조립된 키보드 칼라 라벨을 자동 검사하는 시스템 개발을 최종목표로 하였다. 현재, 산업용으로 폭 넓게 사용되고 있는 머신 비전 측정시스템은 흑백의 영상과 비교적 간단한 물체에 초점을 맞추고 있다. 그러나, Fig.1의 POS용 키보드는 일반 컴퓨터용 키보드와는 달리 각각의 키가 칼라 라벨로 되어있기 때문에 기존의 흑백 머신 비전 시스템으로 자동화를 구축하기는 힘들다.(중략)
레이블 교환 망의 경로 설정을 위해 제안된 칼라 스레드 알고리즘을 패킷 교환 망에 적용하기 위하여 알고리즘 보완이 필요하다. 칼라 스레드 알고리즘은 스레드의 동작을 extend, rewind, stall, withdraw, merge로, 상태를 null, colored, transparent의 3종류로 정의하였지만 여기에 merged상태를 추가하였다. 또 루프 경로를 도출하기 위하여 스레드가 일단 중복이 되면 다시 새로운 칼라를 생성하여 unknown 홉 카운트를 갖는 스레드로 재차 확장하는 방식인데, 이를 수정하여, 업스트림 방향의 rewind 동작을 소스 노드에 의하여 다운스트림 방향으로 작동하도록 하였다. 스레드가 중복으로 접수되면 merge 동작에서 홉 카운트가 오름차 순이면 스레드의 병합을 시행하고, 그렇지 않는 경우에는 우선 스레드의 칼라가 투명해지거나 제거될 때까지 나중의 스레드를 stalling 시키도록 함으로써, unknown 홉 카운트를 갖는 새로운 칼라의 스레드 생성을 제거하였다.
제1~3색각 이상 검사용 Farnsworth Dichotomous Test Panel D-15의 칼라분석을 위하여 380~780 nm의 반사광 spectrum 세기를 측정하여 CIE system을 도입하였다. Panel D-15의 색상변환은 650nm 이상, 500~600 nm, 400~450 nm의 3개 파장영역의 광 반사율 세기에 의존한다. 반사 spectrum으로부터 3극치 X, Y, Z 값, 보색 평면과 명암축으로 하는 3차원 CIELAB system의 $L^*a^*b^*$와 Lab 값, CIELUV system $U^*V^*$ 값, 색도도 좌표 x, y 값을 구했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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