• 센서학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.39-43
• /
• 2017

Development of vision system as a nondestructive evaluation system can be very useful in screening the defective mechanical parts before they are assembled into the final product. Since the tens of thousands of the mechanical parts are used in an automobile carefully inspecting the quality of the mechanical parts is very important to maximize the performance of the automobile. To sort out the defective mechanical parts before they are assembled, auto parts fabrication companies employ various inspection systems. Nondestructive evaluation systems are getting rapidly popular among various inspection systems. In this study, we have developed a vision system to inspect the inside of the brake caliper, a part that is used to compose a brake which is the most important to the safety of the drivers and the passengers. In a brake caliper, a piston is pushed against the brake disk by oil pressure, causing a friction to damp the rotation of the wheel. Inside the caliper, a groove is positioned to adopt an oil seal to prevent the oil leaks. Inspecting the groove with our vision system, we could examine the existence of the contaminants which are normally the residual tiny pieces from the machining process. We used a high resolution GigE camera, 360 degree lens to look in the inside view of the caliper at once, and a special illumination system in this vision system. We used the edge detection technique to successfully detect the contaminants which were in the form of small metal chips. Labview graphical program was used to process the digital data from the camera and to display the vision and the statistics of the contaminants. We were very successful in detecting the contaminants from the various size calipers. We think we are ready to employ this vision system to the caliper production factories.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권2호
• /
• pp.115-126
• /
• 2012

동영상에 포함되는 인공 캡션은 영상과 관계있는 의미정보를 포함한다. 이러한 영상을 표현하는 정보를 이용하기 위해 캡션을 추출하는 연구는 근래에 들어 활발히 진행되고 있다. 기존 방법들은 대부분 정지영상에서 캡션을 검출하였다. 하지만 동영상의 경우에는 유용한 시간정보가 있다. 따라서 본 연구는 이러한 시간정보를 사용한 캡션영역 검출방법을 제안한다. 먼저, 캡션후보영역 검출을 위해 문자출현맵을 생성하고, 후보영역 매칭 과정에서 지속후보영역을 검출한다. 검출된 지속후보영역의 소멸성 검사를 통해 캡션의 소멸 여부를 검출하고 소멸된 캡션 일 경우 시 공간정보에 의한 병합과정을 통해 캡션후보영역을 결정한다. 마지막으로 결정된 캡션후보영역을 검증하기 위하여 에지 방향 히스토그램을 이용한 신경망 인식기를 통하여 최종캡션영역을 검출한다. 실험을 위해 다양한 크기와 형태, 위치의 캡션을 포함하는 동영상에 대해 영역검출의 성능을 평가하고자 Recall과 Precision을 이용하여 제안하는 방법의 영역검출에 대한 효율성을 입증한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.111-119
• /
• 2013

항공 라이다로부터 획득한 대용량의 3차원 점 데이터로부터 대상 물체의 윤곽정보를 추출하는 것은 데이터 처리 과정에서 필수적이며 기반적인 기술 중의 하나이다. 특히 인공 구조물인 건물은 복잡한 현대 도시를 구성하는 주요 구조물이며 그 형태가 명확하기에 윤곽 정보의 추출 과정이 더욱 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 항공 라이다를 이용하여 얻어진 건물을 구성하는 3차원 점 데이터로부터 건물의 윤곽정보를 추출하기 위하여 점 데이터의 기하정보만을 이용한 확장 카이(${\chi}$-Chi) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 임의의 점군을 델로니(Delaunay) 삼각망으로 구성하고 특정 조건을 만족하는 변(edge)를 제거하는 과정을 통하여 구현된다. 덧붙여, 전체적인 추출과정의 효율화를 위해서 델로니 삼각망의 구성을 스윕헐 알고리즘을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 제안하는 확장 카이 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 본 연구와 같은 목적으로 개발된 인케이싱 폴리곤 제작 알고리즘과 알파 쉐이프 알고리즘을 비교하였고 기 제작된 건물의 도화정보를 이용하여 윤곽정보 추출의 정확도를 비교하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 윤곽정보 추출 속도 및 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권6C호
• /
• pp.349-354
• /
• 2011

수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제24권3호
• /
• pp.113-130
• /
• 2021

지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.107-114
• /
• 2022

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.