• Journal of Biosystems Engineering
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• 제17권4호
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• pp.354-362
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• 1992

This study was intended to examine feasibility of sizing and color grading of Fuji apple with black/white image processing system, to develop a device with which the whole surface of an apple could be captured by one camera, and to develop an algorithm for a high speed sorting. The results are summarized as follows : 1. The black/white image processing system used in this study showed a maximum error of 1.3% in area measurement with a reference figure while the focusing point of camera and location of the reference figure were changed within a certain range. 2. As the result of evaluating four automatic image segmentation algorithms with apple images, Histogram Clustering Method was the best in terms of computation time and accuracy. 3. The fast algorithm for analyzing size and coloration of apple was developed. 4. The whole surface of an apple could be captured in an image frame with two mirrors installed on the both sides of the sample. The total area of the image representing the whole surface showed a correlation of 0.995 with the weight of apple. 5. The gray level when a particular band pass filter was mounted on the camera showed high correlation with 'L' and 'a' values of Hunt color scale and could represent the coloration of apple.

• 생물환경조절학회지
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• 제3권1호
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• pp.42-51
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• 1994

대다수 농산물과 마찬가지로 건조표고의 등급판정은 외관특징에 주로 의존한다. 표고 갓의 전후면에 걸친 복잡하고 다양한 외관특징들로 인하여 표고의 등급판정은 임의로 추출한 표고샘플에 대하여 전문가가 수작업으로 판정하고 있으며, 선별작업 역시 전적으로 수작업에 의존하고 있다. 단순한 반복작업으로 보이는 농산물의 등급판정은 사실 시각과 촉각을 위시한 고도의 감각신경계를 통하여 상호 복잡하게 얽혀 들어오는 정보를 지능적으로 처리하는 고기능의 작업이다. 농산물의 경우, 외관특성을 비롯한 물성은 종류별로 그 경계치를 일괄적으로 명확하게 규정할 수 없기 때문에 대개는 오차를 포함한 통계적 접근에 의하여 규정하고 있다. 따라서 농산작업에 있어서는 농산물 물성이 갖는 모호성을 효율적으로 처리할 수 있는 가변적인 작업구조 및 정보처리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 인간 뇌의 정보처리 기능을 부분적으로 구현할 수 있는 인공신경회로망을 컴퓨터 시각 시스템에 적용하여 단순 기하도형의 분류 및 표고의 등급판정을 성공적으로 수행하였다. 회로망 입력으로는 컴퓨터시각 시스템을 이용하여 건조표고의 정성적 외관특징을 자동으로 추출한 후 정량화한 특징점 값들을 이용하였다. 신경회로망의 학습은 표본 추출한 등급표고와 이들의 정량적 특징점 값들을 입출력 쌍으로 하여 수행하였다. 학습한 회로망의 등급판정 성능시험은 표본추출한 미지의 표고에 대한 컴퓨터 영상 특징점 값들을 입력하여 수행하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.113-122
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• 2002

반도체와 관련한 실리콘웨이퍼의 평탄도는 양질의 웨이퍼를 보증하는 가장 중요한 요소이다. 따라서 평탄도(flatness)를 측정하고 제어하는 Polishing이라는 공정은 웨이퍼 생산의 여러 라인중 특별히 중요시 되는 과정이며 현재 이 공정에서는 담당 엔지니어가 웨이퍼의 모형을 모니터에서 육안으로 관찰하여 판단하고 평탄도를 높이기 위한 제어를 하고 있다. 그러나 사람에 의한 것이므로 많은 경험이 필요하고 일일이 체크해야하는 번거로움이 있다. 본 연구는 이러한 비효율적인 작업의 효율화를 위해 이루어 졌으며 Polishing 공정에 있어 평탄도를 사람이 아닌 시스템에 의해 자동으로 측정하여 제어하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 제안한 시스템은 보간 다항식을 이용하여 웨이퍼 전역의 두께를 추정하고 Polishing공정에서 평탄도를 높이기 위해 제어 가능한 모형별로 분류할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2149-2160
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• 2000

4-state 바코드는 우편물 자동구분처리 및 우편물류의 정보표현, 전달, 처리가 효과적으로 지원되도록 개발하고 있다. 4-state 바코드에 표현 정보는 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 포함되며, 판독의 향상을 위한 오류정정 코드워드를 적용할 수 있다. 본 논문은 우편용 4-state 바코드를 raster beam에 의하여 판독하는 시스템의 개발과 판독오차 범위의 축소 방법을 다룬 것이다. Raster beam 주사에 의한 판독 오차는 단위 구간별 spot 분포의 동일하지 않은 분포로 인하여 발생된다. 이에 따라, 판독오차를 축소하기 위한 방법으로 각 구간 단위로 바의 두께 값을 측정하여 인접돈 바의 평균값 조정 방법을 제안하였으며, 시험결과 거의 99.8%까지 평균 판독오차가 축소됨을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.159-165
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• 2017

태블릿 캡슐의 품질 검사를 자동으로 해내기 위해서는 효율적인 이미지 처리기법, 적절한 임계치 설정, 에지 검출 그리고 세그멘테이션 방법 등이 필요하다. 그리고 기 존재하는 태블릿 캡슐의 품질 자동 검사 장비는 매우 고가이므로 품질 검사의 용이성을 높이기 위해서 저가의 하드웨어 시스템이 도입 되어야하다. 본 연구에서는 저가 카메라 모듈을 사용하여 이미지를 취득하고 전최소자승법 커브 피팅, 에지기반 이미지 세그멘테이션 방법을 사용하여 태블릿 캡슐의 함몰을 검사한다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해서 주요 분류 알고리즘인 PCA, ICA, SVM 방법을 사용하여 캡슐이미지 영역 데이터세트와 커브 피팅 에지 데이터세트에 대하여 훈련시간, 테스트시간 그리고 분류 정확도를 구하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.285-294
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• 2001

집배원이 배달순서로 자동구분하기 위하여 요구되는 요소 기술인 4-state 바코드 시스템 개발이 진행중이며, 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 적용될 수 있다. 기존의 고객 바코드 판독 시스템은 우편물상의 바코드 심볼로지가 존재하는 판독대상 영역의 기울기가 $\pm 1.47^{\circ}$이고, 심볼의 훼손과 잡영이 없을 경우에 79∼100msec의 속도로 자동구분 정보가 판독된다. 본 논문에서는 판독범위 및 판독성능의 개선을 위하여 CCD(Charge Coupled Device) 센서로부터 획득된 이미지상에서 존재하는 심볼로지 정보의 고속판독 방법을 제시한 것이다. 이 판독방법은 다진(gray) 이미지 바탕면의 경계값(threshold) 기울기 분포를 기준으로 2개의 경계값을 설정하여 판독대상 정보를 획득하였다. 또한, 바코드 심볼로지의 존재 가능성 영역만을 검사하고, 판독대상 영역에서 트래커(tracker)를 탐색하여 심볼로지에 대한 기울기값, 경계값, 좌표값 등을 생성한 후 심볼값이 판독되도록 한 것이다. 판독시험 결과는 심볼로지가 $\pm 45^{\circ}$ 기울어지고, 잡영이 존재할 경우에도 30∼60msec(58,000∼116,000통/시간) 이내에 판독되었다. 우편물 자동구분용 바코드 판독기로써 적용될 경우에 판독속도가 평균 57.25% 이상 개선되고, 판독범위의 확장으로 0.2%미만의 기계적인 오류(이송과정에서의 Jam 발생비율)를 제외할 경우에 거의 99.8% 우편물을 판독하여 자동구분 처리할 수 있게 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.703-708
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• 2004

현재 우리나라의 인만 서장우편 물량은 매년 증가하고 있는 추세이며 특히 월말이나 연말에 집중화되는 계절성과 순환성의 특성을 보인다. 그러나 우편물량의 증가와 월말 또는 연말에 집중화되는 현상에 적절히 대응하지 못하고 있으며, 집배원의 인력 부족으로 서비스의 질적 저하와 업무 부하량 증가 등의 문제가 더욱 가시화되어 가고 있다. 이러한 상황에서 신속한 우편물 처리와 집배원의 업무 경감 등을 위해 배달우편물 순로구분 시스템, 주소정보 시스템 도입 등의 노력이 시도되고 있으나. 일반 소비자 또는 다량 우편물 발송업체 등의 주소 기재 방식이 일정하지 않고 표현 방법이 다양하여 자동화 기계 및 집배원 업무효율의 저하가 예상되고 있는 실정이다 따라서 본 논문에서는 우편물에 기입하는 주소의 표기 표준화를 통해 주소인식률과 집배원의 배달 구분 업무 효율성을 향상시키고자 한다. 먼저 국내 우편주소 체계와 정보 구조를 살펴보고, 각각의 문제점을 파악하여 표준화 시 고려할 요소들을 표기 내용을 중심으로 정리하였다. 그리고 자동주소인식을 위해 다양한 형식의 결정을 위해 고려사항들을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.416-422
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• 2016

수많은 플라스틱이 산업분야에 다양하게 사용되어지고 있다. 또한 많은 양의 플라스틱 폐기물들이 발생하고 있다. 재활용에 대한 연구는 환경오염 뿐만아니라 한정된 유용한 자원이 버려지는 것을 방지하기 위해 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이렇기 때문에 폐플라스틱의 재활용은 재사용 관점에서 주목받고 있는 실정이다. 현재 재활용 센터에서는 플라스틱의 재질을 분류하기 위해 NIR 센서를 이용한 플라스틱 자동 분류 시스템을 구축 및 운용하고 있다. 하지만 흑색 플라스틱은 여전히 분류가 되지 않는 도전적인 목표로 남아있다. 카본 블랙이 포함된 흑색 플라스틱의 경우 검정색의 특성상 NIR 장비에서 나오는 빛을 흡수하기 때문에 분류에 어려움이 있다. 본 연구는 NIR 장비 대신 흑색 플라스틱을 분류하는 방법에 대한 연구이다. 흑색 플라스틱의 정성적, 정량적 분석을 위해 Raman 분광법을 사용하였다. 또한 분류기의 인식률을 높이기 위해 데이터를 특성을 분석하고 흑색 플라스틱을 좀 더 확실하게 분류하기 위해 Support Vector Machine(SVM), 주성분 분석법(PCA) 같은 알고리즘을 이용하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권1호
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• pp.40-47
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• 2011

Image analysis algorithm for the quality evaluation of ginseng seedling was investigated. The images of ginseng seedling were acquired with a color CCD camera and processed with the image analysis methods, such as binary conversion, labeling, and thinning. The processed images were used to calculate the length and weight of ginseng seedlings. The length and weight of the samples could be predicted with standard errors of 0.343 mm, and 0.0214 g respectively, $R^2$ values of 0.8738 and 0.9835 respectively. For the evaluation of the three quality grades of Gab, Eul, and abnormal ginseng seedlings, features from the processed images were extracted. The features combined with the ratio of the lengths and areas of the ginseng seedlings efficiently differentiate the abnormal shapes from the normal ones of the samples. The grade levels were evaluated with an efficient pattern recognition method of support vector machine analysis. The quality grade of ginseng seedling could be evaluated with an accuracy of 95% and 97% for training and validation, respectively. The result indicates that color image analysis with support vector machine algorithm has good potential to be used for the development of an automatic sorting system for ginseng seedling.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.915-924
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• 2002

현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60～180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.