최근 타이어에는 타이어의 정보를 알 수 있는 정보들이 다양하게 타이어 옆면에 표시되어 있다. 이러한 정보를 이용하는 사람들 및 타이어 관련 회사에서는 타이어의 옆면에 표시된 정보를 가지고 어떤 타이언지 구별을 하게 된다. 타이어의 규격 최대 허용 공기압, 제조일자 등을 일반적으로 사람이 직접 눈으로 봄으로서 이루어지고 있다. 이에 최근 영상 처리 기법을 이용하여 타이어 측면의 돌출 문자 인식을 통한 자동화의 연구가 꾸준히 발표 되고 있지만 문자 인식 및 인식의 개선에 대한 방법이 부족한 실정이다. 또한 기존의 옆면 문자 인식을 영상으로 취득 하는데, 취득시 조명 효과를 적절히 이용하더라도 배경과 문자 부분이 거의 유사간 그레이 레벨 값을 가지게 되어 비교적 분명하지 않은 부분이 많이 산재된다. 본 논문에서는 레이저 센서를 이용한 타이어 옆면 문자를 확인하고 인식, 타이어 옆면의 문자 인식에 관하여 설계를 하였다.
본 논문에서는 타이어 표면의 돌출문자를 인식하여 데이터화 및 수집하는 방법에 관하여 논하였다. 본 논문에서는 기존의 문자를 인식 시스템과 달리 타이어의 돌출문자 인식에 대해 전 처리 단계에서 키넥트 카메라 영상을 이미지 데이터로 변환한 후, 문자 영역을 탐색한다. 그 후 이진 영상, 노이즈 필터 등을 통하여 이미지 개선을 하여 숫자 및 글자를 분석한다. 인식 단계에서는 문자의 판별 등을 이용하여 인식 하고 추가적으로 타이어 정보 인식 오류 보정 알고리즘을 통하여 글자의 오류인식에 대한 보정을 하여 타이어의 돌출 문자를 100% 인식하고자 한다. 본 논문에서는 타이어 문자를 인식하는 방법과 기술을 개발하고자 한다. 이미 문자 인식을 하는 많은 방법들이 있지만, 타이어 문자는 일반적인 문자인식과 다르게 추가된 기술을 요구하기 때문에 문자 인식을 하는 추가 기술 방식과 알고리즘을 개발하고자 한다.
The tire manufacturing process demands classification of tire types when the tires are transferred between the inner processes. Though most processes are being well automated, the classification relies greatly upon the visual inspection of humen. This has been an obstacle to the factory automation of tire manufacturing companies. This paper proposes an effective vision systems which can be usefully applied to the tire classification process in real time. The system adopts a parallel architecture using multiple transputers and contains the algorithms of preprocesssing for character recognition. The system can be easily expandable to manipulate the large data that can be processed seperately.
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.
A tire tread pattern recognition scheme of which the pattern recognition algorithm is designed based on the fuzzy hierarchical clustering method is proposed and compared with the scheme based on the conventional FCM. The features are extracted from the binary images of the tire tread patterns. In the proposed scheme, the protoypes are obtained more easily and schematically than obtained prototypes using FCM. The experimental results of classification for the practical situations are given and shows the usefulness of the proposed scheme.
타이어 사고를 방지하기 위해 앱 인벤터와 블루투스 통신을 이용한 타이어 안전을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 온도 센서로 외부 온도를 측정하여 계절의 변화를 알고 압력센서로 타이어의 공기압을 측정하여 외부 온도에 맞는 공기압을 알려주며 레이저 센서의 거리를 50mm이상과 각도를 45°로 해야 최적화된 타이어의 마모도를 측정할 수 있었다. 마모도 측정된 수치에 따라 타이어의 상태를 판단하여 앱 인벤터를 사용하여 블루투스 모듈을 통해 연동한 후 사용자의 핸드폰으로 타이어의 상태와 예상교체를 알 수 안전을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다.
본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.864-869
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1993
This paper presents the problem of automatically recognizing embossed or molded characters which are raised from the side wall on rubber tire. In the tire image objects have approximately the same gray-value as the background and because of the tire geometry, illumination of the surface is nonhomogenous. Therefore it is difficult to recognize the raised tire character. In this paper, for describing the process of processing three steps have been proposed: 1) MIN & MAX smoothing operation filter, 2) edge detection algorithm using modified laplacian operator, 3) noise rejection. Afterwards, segmentation is done to attain characters from tire image by projection method. The recognition of the characters in the segmented image is carried out by using multilayered neural network, which is insensitive to the noise.
The Bar code, RFID in the standard recognition method for the goods automation of tire manufacture process, sometimes problem occurs with the damage due to a high tension, high fever. So it has problem that needs many instruments to attach it. In this paper, in the letter of tire's surface the Mold ID which has a specific feature it proposed the algorithm for the location detection of acquisition and Mold ID of the image which uses 3 dimension cameras.. It described the method which recognizes the each letter of Mold ID from the location which is detected.
We propose a design scheme of a binary decision tree and apply it to the tire tread pattern recognition problem. In this scheme, a binary decision tree is constructed by using fuzzy C-means( FCM ) algorithm. All the available features are used while clustering. At each node, the best feature or feature subset among these available features is selected based on proposed similarity measure. The decision tree can be used for the classification of unknown patterns. The proposed design scheme is applied to the tire tread pattern recognition problem. The design procedure including feature extraction is described. Experimental results are given to show the usefulness of this scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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