• 제목/요약/키워드: Vision inspection

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텍스처 분석 알고리즘과 피혁 자동 선별 시스템에의 응용 (Texture Analysis Algorithm and its Application to Leather Automatic Classification Inspection System)

  • 김명재;이명수;권장우;김광섭;길경석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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    • pp.363-366
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    • 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.

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Development of a real-time crop recognition system using a stereo camera

  • Baek, Seung-Min;Kim, Wan-Soo;Kim, Yong-Joo;Chung, Sun-Ok;Nam, Kyu-Chul;Lee, Dae Hyun
    • 농업과학연구
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    • 제47권2호
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    • pp.315-326
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    • 2020
  • In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.

A review on deep learning-based structural health monitoring of civil infrastructures

  • Ye, X.W.;Jin, T.;Yun, C.B.
    • Smart Structures and Systems
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    • 제24권5호
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    • pp.567-585
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    • 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.

(sLa-pRc)타입의 가장 빠른 경로 탐색과 결함 검사 (The Fastest Path Search and Defect Inspection of Type (sLa-pRc))

  • 김순호;이은서;김치수
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권10호
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    • pp.385-390
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    • 2021
  • 갠트리는 미소 칩을 피더에서 기판까지 이동하는 장비이다. 갠트리가 부품을 이동하는 중에 카메라는 부품의 상태를 검사한다. 본 논문의 목적은 갠트리의 이동시간이 가장 짧은 경로를 찾고 그 경로에 따른 이동시간을 계산한다. 현재 사용되고 있는 부품의 상태를 검사하는 방법은 stop_motion 방식이다. 본 논문은 moving_motion 방식과 카메라 앞에서 최대속도를 갖는 fly_motion 방식을 제시한다. 또한, 부품 상태의 검사는 시그니처 방법을 사용하였다. 3가지 방식의 갠트리가 이동하는 시간을 비교했을 때, stop_motion보다 moving_motion 방식은 9.42%, fly_motion 방식은 17.73% 향상되었다. 본 논문에서 제시한 fly_motion 방식을 갠트리 이동 경로에 사용할 경우 생산성이 향상될 것으로 생각한다.

(sLa-Camera-pRd)타입의 구동시간 단축 방법 (The Method to Reduce the Driving Time in (sLa-Camera-pRd) type)

  • 김순호;김치수
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권12호
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    • pp.1-7
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    • 2018
  • 미소칩을 PCB상에 실장하는 장비에서 그 칩을 이동해주는 역할은 겐트리가 하고 있다. 그런데 겐트리의 기계적 한계 때문에 생산성을 증가시키는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 생산성을 높일 수 있는 방법을 소프트웨어적으로 해결하고자 한다. 이를 위해 겐트리의 이동 시간을 단축함으로써 생산성을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 현재 사용하고 있는 방법(stop-motion)에 대해 총 이동 시간을 계산해 보았다. 그리고 본 논문에서 제시하는 이동 시간 단축 방법(moving-motion)에 대해서도 총 이동 시간을 계산해 보았다. 이 방법은 카메라 앞에서 멈추지 않고 부품 검사를 함으로써 이동 시간을 줄이는 것이다. 그 결과 본 논문에서 제시한 방법이 16%의 시간을 단축하였음을 보여주었다. 향후에는 다른 타입에 대해서도 시간 계산 방법을 연구하는 것이다.

이미지 처리 기법을 이용한 자기치유 콘크리트 수조의 균열 모니터링 현장적용 평가 (Evaluation of Crack Monitoring Field Application of Self-healing Concrete Water Tank Using Image Processing Techniques)

  • 오상혁;문대중
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제10권4호
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    • pp.593-599
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    • 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.

컴퓨터 비전 기반 외단열 공사의 접착제 도포품질 감리 자동화 모델 (Computer Vision-based Automated Adhesive Quality Inspection Model of Exterior Insulation and Finishing System)

  • 윤세빈;강민균;장현승;김태훈
    • 한국건축시공학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.165-173
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    • 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.

균형성과표(BSC)개념을 적응한 학교급식 운영성과 측정지표 개발 (Development of Performance Indicators Based on Balanced Score Card for School Food Service Facilities)

  • 곽동경;장혜자;송지영
    • 대한지역사회영양학회지
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    • 제10권6호
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    • pp.905-919
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    • 2005
  • This study raised the necessity of developing performance indicators for measuring the management efficiency and effectiveness of school food service, and as a means of helping its implementation, a balanced score card (BSC) approach developed by Norton and Kaplan was adopted. This study established BSC in seven phases through literature: Phase 1 Defining a school food service and the scope of working activities, Phase 2 Establishing the vision of a school food service, Phase 3 Setting strategic goals, Phase 4 Identifying critical success factors (CSFs), Phase 5 Developing Key Performance Indicators (KPIs), Phase 6 Extracting cause and effect relationship, and Phase 7 Completing a preliminary BSC. The preliminary BSC was fumed into a survey, which was administered to food service related people working at the Office of Education and School Food Service including 16 offices,209 dietitians, 48 school administrators both from self-operated and contract-managed, and 9 experts in areas related to school food service. They were asked questions about strategies from 4 different perspectives,12 CSFs, 39 KPls, and the cause and effect relationships among them. As a result, among the CSFs based on 4 different perspectives, all factors other than ' zero sum on profit/loss ' from the financial perspective turned out to be valid. In terms of KPIs, manufacturing cost percentages, casualty loss count/reduction rates, school foodervice participation rates, and sales goal achievement rates were found to be valid from the financial perspective, while student satisfaction index, faculty satisfaction index, leftover ratio, nutrition educational performance count, index of evaluating nutrition education, customer claim count/reduction rate, handling customer claim count/reduction rate, and parent satisfaction index were found to be valid from the customers' perspective. Besides, nutritional requirement sufficient ratio, nutritional management score, food poisoning outbreak count, employee safety accident count, sanitary inspection assessment index, meals per labor hour (productivity index), computerization ratio, operational management index, and purchase management assessment index were also found to be valid from the perspective of internal business processes. From the perspective of innovation and learning, employee turnover ratio/rate of absenteeism, annual education and training count, employee satisfaction index, human resource management assessment index, annual menu-related customer feedback, food service information index for employees and parents/schools were also found to be valid. The significance of this study is to present indices for measuring overall performance of school lunch food service operations without putting any limitation on types of school food service management, and to help correctly assess the contribution of the current types of school food service management to schools and students. (Korean J Community Nutrition 10(6) : $905\∼919$, 2005)

적외선 센서와 무선통신을 이용한 열차접근경보시스템 개발 (Railway Access Alarm System Using Infrared Distance Sensor and Wireless Communication)

  • 황윤태;황성태;이윤성;김도근;이태규
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.303-311
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    • 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.

자율 주행 UGV를 위한 정지선과 횡단보도 인식 알고리즘 설계 및 구현 (Design and Implementation of the Stop line and Crosswalk Recognition Algorithm for Autonomous UGV)

  • 이재환;윤희병
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.271-278
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    • 2014
  • 정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.