• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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• pp.191-193
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• 2007

Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection due to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.237-239
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• 2009

The purpose of this research is to propose a system to detect a strip defect on a iron plate using an image processing, one way of finding defects on an iron plate. An existing way of image processing is using a light source which release a light energy in a certain frequency and a light absorbing display which responds to the light source. This research attempts to detect defects by using the image processing which handles an illumination, without depending on characteristics of light frequency. One of the advantages of this method is that it makes up for the weakness of the existing method which was too difficult for users to notice a defect. Also this method makes it possible to realize a real-time monitoring on a plate of iron.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.71-82
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• 2012

본 논문에서는 MCT(Modified Census Transform) 특징과 개선된 아다부스트 분류기를 이용한 번호판 검출 알고리즘을 제안한다. MCT 특징은 영상의 국소 지역 패턴을 정수화하여 표현하는 특징으로서 조명 변화에 강인하고 메모리 효율이 높은 장점이 있다. 그러나 패턴을 표현하는 정수형의 MCT 특징값들이 이산적인 특징을 가지기 때문에 아다부스트 훈련 방법을 적용하기 위해서는 룩업테이블 (Lookup Table)을 이용하여 분류기를 설계해야 한다. 그동안의 아다부스트 훈련 방법에 대한 최적화 연구는 지수 기준(exponential criterion)을 최소화 하는 방법에 대한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MCT 특징을 이용하고 지수 기준의 뉴턴 최적화를 통해 아다부스트 훈련 방법을 개선하여 번호판 검출성능을향상 시키는 방법을 제안한다. 번호판샘플 영상과 필드 테스트 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 고찰하고, 기존의 일반 아다부스트 훈련을 이용한 검출 방법과의 비교 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.29-43
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• 2023

This study investigates the possibility of damage detection of a real bridge by means of a modal parameter-based finite element (FE) model update. Field moving vehicle experiments were conducted on an actual steel plate girder bridge. In the damage experiment, cracks were applied to the bridge to simulate damage states. A fast Bayesian FFT method was employed to identify and quantify uncertainties of the modal parameters then these modal parameters were used in the Bayesian model update. Material properties and boundary conditions are taken as uncertainties and updated in the model update process. Observations showed that although some differences existed in the results obtained from different model classes, the discrepancy between modal parameters of the FE model and those experimentally obtained was reduced after the model update process, and the updated parameters in the numerical model were indeed affected by the damage. The importance of boundary conditions in the model updating process is also observed. The capability of the MCMC model update method for application to the actual bridge structure is assessed, and the limitation of FE model update in damage detection of bridges using only modal parameters is observed.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.92-98
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• 2020

본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제40권1호
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• pp.13-28
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• 2011

An effective method for detection linear flaws in plate structures via two-dimensional discrete wavelet transform is proposed in this study. The proposed method was applied to a four-fixed supported rectangular plate containing damage with arbitrary length, depth and location. Numerical results identifying the damage location are compared with the actual results to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Also, a wavelet-based method presented for de-noising of mode shape of plate. Finally, the performance of the proposed method for de-noising and damage identification was verified using experimental data. Comparison between the location detected by the proposed method, and the plate's actual damage location revealed that the methodology can be used as an accessible and effective technique for damage identification of actual plate structures.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.68-73
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• 2022

In this study, we produced the surface defect detection model to automatically detect defect bone plates using a deep learning algorithm. Bone plates with a width and a length of 50 mm are most used for fracture treatment. Normal bone plates and defective bone plates were printed on the 3d printer. Normal bone plates and defective bone plates were photographed with 1,080 pixels using the webcam. The total quantity of collected images was 500. 300 images were used to learn the defect detection model. 200 images were used to test the defect detection model. The mAP(Mean Average Precision) method was used to evaluate the performance of the surface defect detection model. As the result of confirming the performance of the surface defect detection model, the detection accuracy was 96.3 %.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.59-67
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• 2008

이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문의 아이디어는 차량 영상에서 네 개의 숫자를 찾고 그 정보를 이용하여 번호판 영역을 분할하는 것이다. 이 방법으로 번호판 영역을 찾으면 네 개 숫자 영역도 더불어 얻게 되는 장점을 가진다. 첫 단계는 입력된 영상에서 적절한 크기의 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 둘째 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네 개 (4-digits)후보를 생성한다. 세 번째 단계는 4-digits후보들을 인식하여 숫자일 신뢰도를 측정한다. 마지막으로 후보 영역 중 신뢰도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다 신뢰도를 얻기 위해 Perfect Metrics 분류 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%와 95.45%의 검출률과 0.09%와 0.11%의 오검출률을 얻었다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2005년도 춘계학술발표대회 개요집
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• pp.194-196
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• 2005

Ultrasonic guided waves are gaining increasing attention for the inspection of platelike and rodlike structures. At the same time, inspection methods that do not require contact with the test piece are being developed for advanced applications. This paper capitalizes on recent advances in the areas of guided wave ultrasonics and noncontact ultrasonics to demonstrate a superior method for the nondestructive detection of thinning defects simulating hidden corrosion in thin aluminum plates. The proposed approach uses EMAT(electro-magnetic acoustic transducer) for the noncontact generation and detection of guided plate waves. Interesting features in the dispersive behavior of selected guided modes are used for the detection of plate thinning. It is shown that mode cutoff measurements provide a qualitative detection of thinning defects. Measurement of the mode group velocity can be also used to quantify of thinning depth.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.125-130
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• 2004

본 논문에서는 디지털 카메라를 통하여 입력된 차량 영상으로부터 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 에지 정보나 칼라 정보로 번호판 영역을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵기 때문에 기존의 번호판 인식은 차량의 정면에서 촬영된 영상을 사용하였고 번호판 영역에 경사나 기울기를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 입력 영상의 경사나 기울어진 입력 영상에 대한 인식이 가능한 형태로 변환하는 데 중점을 둔다. 그에 따라 영상에서 번호판의 위치 및 기울어짐 혹은 높낮이가 정면에서 벗어나더라도 번호판 영역 추출을 가능토록 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출하였다. 실험 결과 92%의 번호판 검출율을 보였으며, 50$^{\circ}$ 정도 기울어진 번호판에서도 문자의 인식이 가능함을 확인하였다.