The subject of the simultaneous measuring system of base pattern and deposition pattern is a new research topic on a defect inspection of OLED. In this paper, we propose a new OLED inspection method that simultaneously measures standard and deposition pattern images. This method reduces unnecessary processes and tac time during OLED inspection. For an additional reduction of the tac time during pattern measurement, the ROI was configured to measure only in the designated ROI area instead of measuring the entire area of an image. During the ROI set-up, the value of effective deposition pattern area is included so that if the deposition pattern is out of the ROI zone, it would be treated as a defect before measuring the size and center point of the pattern. As a result, the tac time and inspection process could be shortened. The proposed method also could be applied to the OLED manufacturing process. Production of OLED could be increased by reducing tac time and inspection process.
본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
하나의 영상에서 원하는 일부분만 고화질로 압축을 하거나, 우선적으로 전송하기 위하여 JPEG2000 표준에서 관심영역(ROI)코딩 방법을 제공한다. ROI 코딩에서 중요한 것은 ROI와 배경간의 상대적인 중요도 처리와 ROI 마스크 처리이다. 본 연구에서는 ROI 마스크 정보를 줄이고 화질을 개선하기 위하여, 기존의 묵시적 ROI 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 적응적 ROI 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 압축된 비트 스트림으로부터 ROI를 추출하는 EBCOT 기반의 ROI 코딩 방법이며, 코드블록을 6가지 패턴으로 분류하여 ROI 마스크 정보를 구한다. 마스크 정보에는 코드블록 당 패턴 정보(3비트)와 두 영역간의 경계의 폭을 나타내는 정보(5비트)가 포함된다. 실험 결과, ROI에서 뿐만 아니라 전체 영역에서도 압축 성능이 우수함을 보였다.
This paper proposes an efficient partial matching system and representation by using a region-based method for 2D image, and we applied to an extraction of the ROI(Region of Interest) according to its matching score. The matching templates consist of the global pattern and the local one. The global pattern can make it by using region-based relation between center region and its rest regions in an object. And, the local pattern can be obtained appling to the same method as global, except relation between objects. As the templates can be normalized, we use this templates for extraction of ROI with invariant to size and position. And, our system operates only one try to match, due to normalizing of region size. To use our system for searching and examining if it's the ROI by evaluating the matching function, at first, we are searching to find candidate regions with the global template. Then, we try to find the ROI among the candidates, and it works this time by using the local template. We experimented to the binary and the color image respectively, they showed that the proposed system can be used efficiently for representing of the template and the useful applications, such as partially retrievals of 2D image.
자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 차선 인식 또한 그 중 하나이다. 본 논문에서는 입력된 영상에서 차선 경계선을 인식한 뒤 ROI를 경계선 주변으로 제한하여 연산량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 선처리 과정을 통해 차선 경계선으로 추정되는 영역의 주변만을 ROI로 지정하는 V-ROI를 이용하여 연산 영역을 줄이고 이를 통해 연산량과 연산 시간을 줄인다. 또한 차선 인식의 경우 고해상도의 영상이 필요하지 않으므로 입력 영상을 축소하여 차선 인식 알고리즘을 적용하는 방법을 통하여 영상의 해상도에 관계없이 연산량을 비슷하게 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘을 C++와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 구현하였으며 초당 30 프레임 이상을 처리하는 실시간 동작을 확인하였다.
JPEG2000 이미지에서 사용자의 관심영역에 따라 동적으로 이미지의 일부를 우선적으로 처리하는 것이 관심 영역 처리기법이다. 작은 이미지는 큰 의미가 없지만, 큰 이미지에서는 화면에 출력되는 속도가 느리기 때문에 사용자가 먼저 보고자하는 영역을 지정함으로써 지정된 부분을 우선처리하게 된다. 사용자는 대략의 이미지 중에서 관심영역을 지정하면 지정된 영역의 범위를 마스킹 하여 이미지를 전송한 곳으로 보내게 된다. 관심영역 마스킹 정보를 얻은 서버는 우선적으로 마스킹 되어 있는 코드 블록을 우선적으로 전송한다. 여기서, 빠르게 마스킹 정보를 생성하는 것이 중요한데, 본 연구에서는 미리 만들어 놓은 48개의 마스킹 패턴을 사용하여, ROI(Region-of-Interest)와 배경의 분포에 따라 마스킹 패턴 중에 하나를 선택함으로써 마스킹 영역을 계산하는 시간을 현저히 줄였다. 이 패턴이 적용되는 블록은 한 블록 내에 ROI 영역과 배경 영역이 섞여 있는 블록이다. 한 블록 전체가 ROI 이거나 배경이면 이 패턴은 사용되지 않는다. 실험한 결과, ROI와 배경을 정확하게 분리하여 처리하는 방법에 비하여 약간의 품질은 떨어지지만, 처리시간은 현저히 줄었음을 보였다.
This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.
본 논문은 OpenCV 라이브러리를 기반으로 골프공 인식을 위한 신경망의 최적화 구조와 관심영역의 빛의 명도를 계산한다. 개발된 시스템은 전처리, 영상처리, 기계 학습 과정으로 구성되며, 기계 학습과정은 테스트 영상으로부터 골프공과 다른 오브젝트에 대한 Hu의 7 불변 모멘트, 가로 및 세로 비율 또는 면적으로부터 계산된 ${\pi}$를 입력으로 사용하여 다층 퍼셉트론을 기반으로 학습모델을 구한다. 다층 퍼셉트론에 대한 최적의 은닉층과 노드의 수를 결정하도록 모의 실험한 결과 2개의 은닉층과 각 은닉층에 9개의 노드를 가질 때 최대의 인식율과 최소 실행 시간을 얻었다. 그리고 관심영역의 최적 명도는 200으로 계산되었다.
본 논문은 영상 데이터의 저작권 보호를 위하여 원영상의 DC 영역 및 각 주파수 영역에 이진 로고 영상의 주파수 계수를 삽입하는 강건한 워터마킹 방법을 제안한다. 패턴을 인식할 수 있는 인간 시각 시스템으로 인해 기호가 숫자보다 훨씬 더 설득력이 있으므로, 워터마크로 64*64 이진 로고 영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용한다. 제안한 워터마크 알고리즘은 로고 영상을 1 레벨 DWT하고, 이 DWT 계수값에 인간시각시스템(HVS: human visual system)을 적용하여 영상의 주파수 영역에 있어서 중요 부분(ROI: region of interest)을 기준으로 삽입한다. 따라서 본 워터마킹 기법은 워터마크 검출시 저작권을 바로 확인할 수 있고, 작은 크기의 워터마크를 HVS와 ROI를 이용해 삽입함으로써 비가시성과 견고성이 뛰어나다는 장점이 있다.
인간은 관심을 가지고 있는 영역(ROI)에 대하여 선택적으로 주의를 집중하여 사물의 특징 을 인식하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 선택적 지각 능력을 적용한 패턴 분류 모델을 제안한다. 먼저 일반적인 클러스터링 알고리즘에 의해 입력 패턴들을 대략적으로 분류하여 참조 클러스터 패턴을 형성하고, 생성된 클러스터의 참조 패턴들을 상호 연관시켜 선택적 지각맵(SPM : Selective Perception Map)을 구성한다. 패턴 분류 및 인식 과정에서는 생성된 SPM을 입력 패턴과 참조 패턴과의 거리 계산에서 가중치로 적용함으로써 인간의 선택적 지각 능력을 패턴 분류에 반영하게 된다. 다양하게 변형된 인쇄체 숫자 및 필기체 숫자 데이터(MNIST)를 통해 실험해 본 결과 SPM을 사용한 패턴 분류 모델이 효과적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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