• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1026-1034
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• 2021

Tire wear and defect are important factors for safe driving condition. These defects are generally inspected by some specialized experts or very expensive equipments such as stereo depth camera and depth gauge. In this paper, we propose tire safety vision inspector based on deep neural network (DNN). The status of tire wear is categorized into three: 'safety', 'warning', and 'danger' based on depth of tire tread. We propose an attention mechanism for emphasizing the feature of tread area. The attention-based feature is concatenated to output feature maps of the last convolution layer of ResNet-101 to extract more robust feature. Through experiments, the proposed tire wear classification model improves 1.8% of accuracy compared to the existing ResNet-101 model. For detecting the tire defections, the developed tire defect detection model shows up-to 91% of accuracy using the Mask R-CNN model. From these results, we can see that the suggested models are useful for checking on the safety condition of working tire in real environment.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.113-118
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• 2022

사람은 독서나 필기 중 중요 문구를 형광펜으로 칠하는 것에서 착안하여, 본 논문에서는 복잡한 배경 질감을 가진 영상에서의 불량유형을 효과적으로 분류하기 위해 불량 픽셀 영역을 하이라이팅 하여 신경망을 훈련하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 가능성을 검증하기 위하여 불량유형 구분이 매우 어려운 타이어 밴드 직물의 불량유형 분류에 제안 방법을 적용한다. 또한, 타이어 밴드 직물 영상에 특화된 백라이트 하이라이팅 방법을 제안한다. 백라이트 하이라이트 영상은 GradCAM 기법과 간단한 영상처리를 이용하여 획득할 수 있다. 실험에서 우리는 제안하는 하이라이팅 기법이 분류 정확도뿐만 아니라 훈련속도 면에서 기존 방법보다 우수함을 보였다. 인식률 면에서는 제안 방법이 기존 방법 대비 최대 13.4%의 향상을 달성하였다. 타이어 밴드 직물 영상에 특화된 백라이트 하이라이팅 기법이 윤곽 하이라이팅 기법보다 정확도 측면에서 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.849-852
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• 2021

This paper presents a vision based tire mold inspection system where mold defects are inspected and the sizes of specific parts of the mold are measured. There are a lot of challenging issues as letters and pictures of intaglio are engraved on a bright surface of the tire mold. To solve the issues, we carefully selected a line-scan camera and a line light. In addition, we used PLC to control the mechanical parts. The developed system provides inspection of misspelled and deformed letters as well as a variety of the functions such as size measurement of engraved regions and inspection report file creation.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.298-303
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• 2003

In recent years, shearogrpahy has significantly improved capabilities in the areas of unbond and separation detection in tires. Although shearography has many advantages for qualitative evaluation, the technique remains the problem of quantitative analysis of inside defects, because shearography needs several effective factors including the amount of shearing, shearing direction and induced load, which exist as barrier for the quantitative analysis of inside defects. Since the factors are highly dependent on inspectors skill and also affect the in-situ workability. The factors were optimized and the size of cracks inside of pipeline and tire has been quantitatively determined.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.53-55
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• 2004

부분방전 검출을 이용한 XLPE 케이블 진단은 중간 및 종단 접속재의 계면에 존재하는 결합을 검출할 수 있는 가장 효과적인 방법으로 제시되고 있지만 현장의 큰 노이즈로 인하여 신뢰성 있는 진단이 쉽지 않다. 하지만 국내에서 많은 연구가 이루어진 송전케이블 진단 기술을 바탕으로 배전케이블 진단에 적용하여 종단접속부에서 발생된 부분방전을 성공적으로 검출하였고 해체 조사를 통하여 결함을 검출하였다. 본 논문은 참고문헌[1]에 발표한 논문에 연결되는 논문으로 전편은 2004년 2월 부분방전 검출사례를 보고한 논문이고 본 논문에서는 8월 계획정전을 통하여 문제된 접속함을 교체한 후 해체조사를 통하여 결함을 검출한 사례보고이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.7-12
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• 2018

빠르게 성장하고 있는 현대 사회에서 생산 공정에 비전 시스템을 활용하여 자동화 하고자 하는 수요가 급증하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상 인식은 주로 자동차 번호판과 같은 양각 문자에 대한 연구가 대부분으로, 음각 문자 인식에 대한 연구가 매우 미미한 상황이다. 특히 타이어 표면과 같은 고무 관련 제품에 마킹 되어 있는 음각 문자들은 주변과의 명도 차이가 크지 않기에 문자나 숫자를 영상을 통하여 인식하기에 매우 어려움을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 타이어 표면과 같은 고무 제품에 음각으로 마킹 되어 있는 문자의 인식률을 향상시키기 위한 시스템을 제안한 것으로, 조명의 환경에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 제안 시스템을 통하여 타이어 및 고무 제품들의 생산 공정에 적용하면 생산 및 재고 관리와 불량 검출을 신속하게 처리할 수 있어 생산 효율성이 향상될 것으로 기대된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권3호
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• pp.205-211
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• 2003

구조물의 안전성평가와 관련하여 비파괴평가 방법 중에서 음향방출 (acoustic emission, AE)기법에 의한 비파괴적 결함 발생 검출 기법은 다른 기법에 비해 비교적 새로운 평가기술로서 구조물의 이상 유무를 조기에 진단하고 주기적으로 감시할 수 있는 온-라인 모니터링에 적합하다. 그러나 한편, 국내에서는 아직까지 이에 대한 체계적인 연구가 미비한 실정이며, 대부분 값비싼 외국 시스템을 도입하여 사용하고 있는 실정이다 뿐 만 아니라 기존의 음향방출 시스템은 장치의 특성상 시스템이 매우 복잡하고 가격이 고가인 관계로 다양한 산업분야에서 실제 현장에 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 음향방출 시스템이 가지고 있던 불필요한 낭비적인 요소들을 제거하고 실제 산업현장에 부합하는 위치표정 시스템을 개발하고자 하였다. 한편, 기존의 AE 시스템들은 위치표정을 위한 신호분석이 난해할 뿐만 아니라 박판 구조물의 경우는 위치표정이 매우 어렵다. 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 널리 사용되고 있는 웨이블릿 기법을 이용하여 보다 정확한 위치표정을 진단하는 기법을 수행하였다.