최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.
콘크리트 내부에 존재하는 공극(void)의 공간적 분포는 콘크리트의 역학적, 물리적 거동에 큰 영향을 미친다. 따라서 콘크리트 재료 물성의 파악과 건정성 평가를 위해 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 파악하는 것은 매우 중요하다. 콘크리트에는 육안으로 보이는 재료 표면의 공극 이외에도 내부 공극이 존재한다. 본 연구에서는 경량골재 콘크리트의 공극 분포를 파악하기 위하여 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 생성된 3차원 콘크리트 디지털 시편을 사용하였다. 흑백처리된 단면 이미지를 중첩하여 공극을 묘사할 수 있는 3차원 시편을 생성하였다. 공극의 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function으로 분석하였다. 또한, 이미지 분석을 통해서 콘크리트 시편의 공극의 밀도 분포를 파악하였다. 콘크리트 내부에 있는 개별 경량 골재의 공극도 이미지 처리와 확률 분포함수를 사용하여 분석하였다. Micro CT와 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
최근 들어, 유무선 인터넷을 통해서 자유롭게 멀티미디어 콘텐츠를 획득할 수 있는 환경이 도래됨과 더불어 유해 영상을 검출하는 작업 역시 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 논문에서는 입력영상을 분석하여 유해영상 검출에 유용하게 사용될 수 있는 배꼽 영역을 강인하게 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력영상으로부터 얼굴 영역을 찾은 다음, 유두 맵을 생성하여 유두의 후보영역을 검출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징과 유두의 평균적인 색상필터를 사용하여 유두의 후보영역들을 두 단계로 필터링하여 실제적인 유두 영역만을 추출한다. 마지막으로, 찾아진 유두 영역과의 구조적인 관계, 그리고 에지 영상과 채도 영상을 통합하여 적용함으로써 입력영상으로부터 배꼽 영역을 강건하게 검출한다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 알고리즘이 배꼽 영역을 신뢰성 있게 검출한다는 것을 여러 가지 실험을 통해 보여준다.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된8대의 CCD 카메라와 4대의 laser를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다. 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 하드웨어적인 부분과 이를 제어하기 위한 소프트웨어 및 GUI로 전체 시스템을 구성하고, 본 논문에서는 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.
본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 콘크리트 표면 품질이 좋은 영상뿐만 아니라, 기존의 영상처리 기법에서 다루지 않았던 표면 품질이 좋지 않은 영상에 대해서도 효율적으로 균열을 추출하고, 추출된 균열의 특징인 길이, 방향, 폭을 자동으로 계산한 후, ART2 기반 RBF 네트워크를 적용하여 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)을 인식하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 콘크리트 균열 추출 및 분석 알고리즘은 Roberts 연산자를 이용하여 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 균열과 배경간의 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화 기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향 분석을 이용하여 3차례에 걸쳐 잡음을 제거하고, 잡음 제거 과정에서 잡음으로 분류된 균열을 복원하여 균열의 특징을 분석한다. 그리고 ART2 기반 RBF 네트워크를 균열의 방향성($-45^{\circ}$방향, $45^{\circ}$방향, 횡방향, 종방향)에 적용하여 인식한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 입력층과 중간층으로의 학습은 ART2을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습은 Delta 학습 방법을 적용한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열의 검출 성능이 개선되었고 잡음으로 분류된 균열도 효율적으로 복원되었다. 또한 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크가 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.
본 논문에서는 참외 수확로봇을 위한 비전 기반 참외 위치인지 알고리즘을 제시하였다. 입력된 영상의 RGB값을 HSI값으로 변환 후 Hue 값을 이용하여 이진화를 수행한 후에 참외 영역을 추출하였다. 형태학적 필터링을 이용하여 잡음을 제거한 후에 경계선 검출과 convex hull 기법을 이용하여 최외각 정점을 검출하였다. RANSAC 알고리즘에 의하여 참외에 대한 타원 정합을 수행하고 참외의 중심점, 장축 및 단축의 길이, 회전각도에 대한 정보를 획득하였다. 참외 모델에 대한 다양한 시뮬레이션 실험에 의해 제안한 방법의 유효성을 검증하였고, 실제 참외에 적용시켜 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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