• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권11호
• /
• pp.979-983
• /
• 2013

The three-dimensional measurement method of confocal systems is a spot scanning method which has a high resolution and good illumination efficiency. However, conventional confocal systems had a weak point in that it has to perform XY axis scanning to achieve FOV (Field of View) vision through spot scanning. There are some methods to improve this problem involving the use of a galvano mirror [1], pin-hole array, etc. Therefore, in this paper we propose a method to improve a parallel mode confocal system using a micro-lens and pin-hole array in a dual microscope configuration. We made an area scan possible by using a combination MLA (Micro Lens Array) and pin-hole array, and used an objective lens to improve the light transmittance and signal-to-noise ratio. Additionally, we made it possible to change the objective lens so that it is possible to select a lens considering the reflection characteristic of the measuring object and proper magnification. We did an experiment using 5X, 2.3X objective lens, and did a calibration of height using a VLSI calibration target.

• 한국건설순환자원학회논문집
• /
• 제10권4호
• /
• pp.593-599
• /
• 2022

본 연구에서는 콘크리트 구조물의 주요 손상인 균열에 대한 효과적인 점검을 위하여 이미지 처리 기법을 이용한 균열 검출이 가능한 균열 모니터링 자동화 시스템 개발의 일환으로 머신비전을 이용하여 균열 촬영 장비를 제작하고 균열 이미지 촬영 및 분석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 본 시스템은 기존의 육안으로 균열을 점검하는 외관조사를 대체하여 객관적이고 정량적인 데이터를 제공한다. 개발 시스템의 검증은 자기치유 콘크리트 수조 시공 현장에 적용하여 균열 검출 및 재령에 따른 균열폭의 변화량을 모니터링하였다. 이미지 분석을 통해 검출된 균열폭의 경우 디지털 현미경을 이용한 실측값과 차이가 최대 0.036 mm로 나타났으며, 자기치유 콘크리트의 재령 경과에 따른 균열 치유 효과를 균열폭 감소를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제23권7호
• /
• pp.87-94
• /
• 2019

최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.

• 치위생과학회지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.349-354
• /
• 2016

2015년 실시한 국민구강실태조사에 따르면 우리나라 만 12세 아동들의 우식경험영구치지수(DMFT index)는 1.9로 주요 OECD 국가들의 평균인 1.6에 거의 근접한 것으로 조사되었다. 본 연구의 목적은 인접면 우식증의 진단에 있어 새로 개발된 $Qraypen^{TM}$의 효능을 기존의 방법인 시진 및 구내 치근단 방사선 사진과 비교 평가하고, 임상 적용 시의 문제점을 파악하여 차후 $Qraypen^{TM}$에 필요한 개선안을 제시함과 아울러 치아우식증의 예방 및 초기 우식증 재광화 방법에 대한 기초 연구자료를 마련하고자 하였다. 학교 구강검진을 목적으로 내원한 학령기의 혼합치열을 가진 32명의 어린이들을 대상으로 구강검진 2회, 구치부 치근단 방사선 필름 판독 2회 그리고 구치부 인접면 $Qraypen^{TM}$ 이미지 판독 2회를 실시하고 비교한 결과 $Qraypen^{TM}$ 영상은 변연융선이 파괴되지 않은 유구치의 인접면 우식증의 탐지에 효과적이었다. 또한 방사선 촬영 결과와 비교해 보니 차이가 없음을 확인하였다. 그러나 인접면 우식증이 상아질까지 진행되어 병소가 성숙하여야 뚜렷한 붉은색 형광을 관찰할 수 있었기에 우식 병소의 진행 정도와 붉은색 형광 발생의 관련성을 확인하기 위해서는 향후 발치된 치아를 사용하여 조직학적 검사를 병행한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다. 본 연구 결과 $Qraypen^{TM}$은 유구치의 육안으로 보이지 않은 인접면 우식증을 탐지하는 데 도움을 줄 수 있는 유용하고 간편한 보조장비가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.583-590
• /
• 2004

비전을 이용한 광학식 검사공정이나 그 밖의 광학 현미경을 이용한 측정에 있어서 초점조절은 곧바로 측정 정밀도에 영향을 주는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 핀홀 대신 광섬유를 사용하는 공초점 현미경 구조와 하나의 광섬유가 광원과 검출기의 역할을 동시에 수행하는 상반구성(reciprocal scheme)을 적용함으로써 간결하게 시스템을 구성하면서 광축 정렬을 용이하게 하였으며, 압전소자(PZT)를 이용한 광섬유 광원의 광축 방향 변조를 통해 방향 정보가 실린 초점오차 신호를 획득함으로써 빠른 초점조절을 구현하였다. 대물렌즈 변조방식과 달리 광원 변조방식은 현미경 시스템에 미치는 물리적 영향을 줄일 수 있으며, 기존의 장치에 탑재가 비교적 용이하다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 변조 진폭과 시편의 반사도 및 기울기 변화에 따른 초점오차 신호의 변화를 측정하였으며, 거울 시편에 대한 초점조절을 통해 본 시스템의 성능을 평가해 보았다. 또한 종방향 특성곡선의 반치폭 비교실험을 통해 광원 변조는 광축 방향 분해능에 영향을 주지 않음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
• /
• pp.363-366
• /
• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.165-173
• /
• 2023

본 연구에서는 외단열 공사의 단열재 접착제 도포 품질을 자동으로 감리할 수 있는 모델을 제안하였다. 사례 적용 결과, 영역 분할 모델은 mAP 92.3%의 정확도를 나타냈고, 제안 모델의 접착제 면적 비율 산출 정확도는 98.8%, 접착제 덩어리 중심 간 거리 산출 정확도는 96.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 외단열 공사의 감리를 위한 현장투입 인력을 최소화하면서 외단열 공사의 가장 빈번한 하자인 단열재 탈락 하자를 예방할 수 있으며 나아가 외단열 시스템의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후에는 다양한 환경에서 외단열 공법의 시공 영상을 수집하여 영상 분할 모델의 성능을 높이고, 영상 내에 다수의 단열재가 포함된 경우에도 자동 감리할 수 있는 모델을 개발하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제24권5호
• /
• pp.567-585
• /
• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권11호
• /
• pp.303-311
• /
• 2017

국내의 철도작업자의 안전사고는 열차 운행 기관사의 부주의, 선로변 작업자의 감각차단 현상 및 신호수의 실수 등으로 인해 추돌사고가 주요 원인으로 매년 꾸준히 발생하고 있으며 이러한 안전사고를 예방할 수 있는 대책 마련이 시급하다. 따라서 철도 작업 시, 선로변 작업자가 청각과 시각적으로 열차접근을 검지하여 열차 접근으로부터 대피할수 있는열차접근경보시스템을 개발하였다. 이 시스템은 철도 작업장에서 1.5km 이상 전후방 선로에 열차자동겸지장치를 설치하여 자동으로 열차 진입을 검지하도록 하고 작업장에 설치된 실시간 경보장치에 유무선으로 검지 신호를 전달하도록 하며, 검지신호를 수신한 실시간 경보장치는 LED 경보등 및 사이렌 등으로 작업자에게 경보신호를 주는 방식으로 작동된다. 이전의 시스템에 비해 원거리에 있는 열차접근의 검지가 가능하고 주로 무선통신방식을 채택하여 통신배선작업이 불필요하며 충전식 배터리와 태양광 충전장치를 통해 외부 전원 공급이 어려운 현장의 상황에 적합한 이점이 있다. 시스템의 현장검증을 통하여 열차자동검지장치와 실시간 경보장치의 성능평가를 실시하였고 100%구동을 확인하여 신뢰성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권11호
• /
• pp.79-88
• /
• 1999

본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.