• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.517-519
• /
• 2016

본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2010.10a
• /
• pp.171-174
• /
• 2010

본 논문에서는 렌즈의 흠집을 추출할 수 있는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌즈 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 마스크를 이용하여 렌즈의 경계선을 추출한다. 추출된 렌즈의 경계선에 대해 평균 이진화와 모폴로지를 이용하여 렌즈 경계선을 보정한다. 렌즈 경계선이 보정된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역만을 추출한다. 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 렌즈 내부 영역에서 추출된 에지 객체들의 정보를 이용하여 흠집과 비흠집을 분류하는 퍼지 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안된 렌즈의 흠집 검출 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM 시력 보정용 렌즈를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 흠집을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.21 no.7
• /
• pp.1429-1434
• /
• 2017

In automatic defect detection problem for spectacle lenses, it is important to extract lens area accurately. Many existing detection methods fail to do it due to insufficient minute noise removal. In this paper, we propose an automatic defect detection method using Bresenham algorithm and adaptive binarization strategy. After usual average binarization, we apply Bresenham algorithm that has the power in extracting ellipse shape from image. Then, adaptive binarization strategy is applied to the critical minute noise removal inside the lens area. After noise removal, We can also compute the influence factor of the defect based on the fuzzy logic with two membership functions such as the size of the defect and the distance of the defect from the center of the lens. In experiment, our method successfully extracts defects in 10 out of 12 example images that include CHEMI, MID, HL, HM type lenses.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.473-476
• /
• 2015

본 논문에서는 영상의 명암도 분포도를 효과적으로 조정하기 위해 개선된 퍼지 스트레칭 기법을 제안하여 적용한다. 개선된 퍼지 스트레칭이 적용된 영상에서 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지영상에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집 크기에 대한 소속도와 중심과 흠집간의 거리에 대한 소속도를 구한 후에 퍼지 추론 기법을 적용하여 흠집이 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM와 같은 시력 보정용 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확히 추출되고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.228-239
• /
• 2022

In this paper, we propose an unmanned vehicle scratch detection deep learning model for car sharing services. Conventional scratch detection models consist of two steps: 1) a deep learning module for scratch detection of images before and after rental, 2) a manual matching process for finding newly generated scratches. In order to build a fully automatic scratch detection model, we propose a one-step unmanned scratch detection deep learning model. The proposed model is implemented by applying transfer learning and fine-tuning to the deep learning model that detects changes in satellite images. In the proposed car sharing service, specular reflection greatly affects the scratch detection performance since the brightness of the gloss-treated automobile surface is anisotropic and a non-expert user takes a picture with a general camera. In order to reduce detection errors caused by specular reflected light, we propose a preprocessing process for removing specular reflection components. For data taken by mobile phone cameras, the proposed system can provide high matching performance subjectively and objectively. The scores for change detection metrics such as precision, recall, F1, and kappa are 67.90%, 74.56%, 71.08%, and 70.18%, respectively.

• The monthly packaging world
• /
• s.282
• /
• pp.93-101
• /
• 2016

딸기 포장재용으로 새로이 개발된 공중부양형 구조의 용기를 가지고 딸기가 유통 중 발생할 수 있는 짓물림 방지효과가 있는지를 분석하기 위해 일본 후쿠오카 현 쯔꾸시 시에서 도쿄까지 트럭과 항공기에 의한 수송시험을 했다. 일반적으로 사용되는 EPS용기는 수송 중 딸기 간 포장면적이 많아 흠집 발생면적이 컸으며, PET 트레이 위에 딸기를 배열시키는 '보통들이형 용기'는 과일끼리의 접촉부분에서 짓물림 현상이 많이 발생했다. 개발된 '공중부양형 용기'는 과일끼리의 접촉 없이, 유연한 PE필름으로 포장돼 수송 중 발생하는 딸기의 흠집 발생이 가장 적었다. 또한 'EPS 용기' 및 'PET용기'에 25Hz의 정상 진동을 가한 결과, 용기 내부에 발생하는 진동의 주파수 종류에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 'EPS용기'에서는 가진동의 25Hz보다도 큰 주파수의 진동을 많이 확인할 수 있었다

• KOREAN POULTRY JOURNAL
• /
• v.44 no.6
• /
• pp.140-142
• /
• 2012

• Electric Engineers Magazine
• /
• v.237 no.5
• /
• pp.19-22
• /
• 2002

관로내 케이블 포설전에 시행하는 작업으로서 맨홀 구간마다 시행하며 관로번호는 케이블 인입, 인출 맨홀 도면에 표시한다. 시험시 시험봉 규격은 설계 기준에 의하며 도통시험 후 시험봉의 외관상태에 흠집, 긁힘, 찌그러짐이 없어야 한다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.305-308
• /
• 2006

Magnetic flux leakage (MFL) pigs are traditionally used for the detection of gross corrosion on steel pipelines used for the transmission of natural gas. Alternative nondestructive evaluation (NDE) modalities are required for the detection of stress corrosion cracking (SCC) which tends to exist in colonies oriented axially along the length of the pipeline. This paper describes the use of multiphase rotating magnetic fields in the remote region of the probe as a possible SCC detection mechanism. Details of a prototype pig and test rig are given and the challenges associated with the finite element modeling of the device are discussed. Initial experimental results show that this novel NDE modality is sensitive to axially oriented tight cracks.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.15-26
• /
• 2003

Ultrasonic inspection methods are widely used for detecting flaws in materials. The signal analysis step plays a crucial part in the data interpretation process. A number of signal processing methods have been proposed to classify ultrasonic flaw signals. One of the more popular methods involves the extraction of an appropriate set of features followed by the use of a neural network for the classification of the signals in the feature space. This paper describes an alternative approach which uses the least mean square (LMS) method and expectation maximization (EM) algorithm with the model based deconvolution which is employed for classifying nondestructive evaluation (NDE) signals from steam generator tubes in a nuclear power plant. The signals due to cracks and deposits are not significantly different. These signals must be discriminated to prevent from happening a huge disaster such as contamination of water or explosion. A model based deconvolution has been described to facilitate comparison of classification results. The method uses the space alternating generalized expectation maximization (SAGE) algorithm In conjunction with the Newton-Raphson method which uses the Hessian parameter resulting in fast convergence to estimate the time of flight and the distance between the tube wall and the ultrasonic sensor Results using these schemes for the classification of ultrasonic signals from cracks and deposits within steam generator tubes are presented and showed a reasonable performances.