• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.109.2-109
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• 2001

In the PCB assembly lines, as components become more complex and smaller, the conventional inspection method using traditional ICT and function test show their limitations in application. The automatic optical inspection(AOI) gradually becomes the alternative in the PCB assembly line. In Particular, the PCB inspection machines need more reliable and flexible object recognition algorithms for high inspection accuracy. The conventional AOI machines use the algorithmic approaches such as template matching, Fourier analysis, edge analysis, geometric feature recognition or optical character recognition (OCR), which mostly require much of teaching time and expertise of human operators. To solve this problem, in this paper, a statistical learning based part recognition method is proposed. The performance of the ...

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권5호
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• pp.58-65
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• 2016

최근 이슈가 되고 있는 도심지 지반함몰로 인하여 주기적인 하수관로 조사의 필요성이 강조되고 있다. 일반적으로 수행되는 조사 방법 중 하나인 하수관로 CCTV조사는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 기존 연구들은 주로 하수관로 조사에 소요되는 노력을 줄이기 위한 H/W 및 S/W의 개발에 관한 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존 CCTV 탐사장치를 이용하여 관리담당자가 보관하고 있는 수많은 조사영상를 활용하기 위한 연구는 진행되지 않았다. 본 연구는 cross-correlation기법 기반의 이미지프로세싱 방법을 적용하여 CCTV 조사영상의 자막으로부터 장치의 위치정보를 추출하였다. CCTV 장치의 시간-거리 관계를 분석한 결과 탐사 장치가 정지시간과 하수관로의 손상 사이의 강한 상관관계를 확인하였다. 제안된 CCTV영상의 분석법을 활용하는 경우 CCTV조사 보고서 작성 및 관리에 소요되는 노력을 줄임으로써 하수관로 유지관리의 효율성과 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권4호
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• pp.309-316
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• 2008

해상에서의 선박 임장임검과 불심검문의 법적성격과 강제력을 수반한 영장 없는 선박 임장임검과 불심검문의 가능성 및 그 허용범위의 문제를 특히 미국 및 일본의 경우와 비교하여 고찰하였다. 선박의 임장임겁이나 해상에서의 선박에 대한 불심검문이 원칙적으로 육상의 불심검문과 같은 성격을 갖지만, 선박의 특수성과 육상과는 다른 해상에서의 상황의 특수성을 고려 한다면, 선박의 임장임검이나 해상에서의 불심검문이 육상의 불심검문과 같이 항상 임의적으로 이루어져야 한다고 보기는 어려운 측면이 있는 것으로 판단된다.

• 가정과삶의질연구
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• 제25권2호
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• pp.1-12
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• 2007

This is an investigative study to consider children's COA by parent's problem drinking and their psychological-social character by the COA. According to the results of this study, almost half of the children's COA, among those who have problem drinking parents, demonstrated high dangerous lever in the lower factors, such as emotional character, personnel relative character, and co-dependent character. Results of the inspection into the differences between the psyrhological-social characters, according to the danger lever of the children's COA, suggested the children's danger lever is higher, the self-efficiency and adaptable flexibility, which are the psychological-social characters, are lower, and there are no special differences in the social-support.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.77-83
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• 2022

In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.6-10
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• 2021

Recognition of characters printed or marked on the PCB components from images captured using cameras is an important task in PCB components inspection systems. Previous optical character recognition (OCR) of PCB components typically consists of two stages: character segmentation and classification of each segmented character. However, character segmentation often fails due to corrupted characters, low image contrast, etc. Thus, OCR without character segmentation is desirable and increasingly used via deep neural networks. Typical implementation based on deep neural nets without character segmentation includes convolutional neural network followed by recurrent neural network (RNN). However, one disadvantage of this approach is slow execution due to RNN layers. LPRNet is a segmentation-free character recognition network with excellent accuracy proved in license plate recognition. LPRNet uses a wide convolution instead of RNN, thus enabling fast inference. In this paper, LPRNet was adapted for recognizing characters printed on PCB components with fast execution and high accuracy. Initial training with synthetic images followed by fine-tuning on real text images yielded accurate recognition. This net can be further optimized on Intel CPU using OpenVINO tool kit. The optimized version of the network can be run in real-time faster than even GPU.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.444-449
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• 1996

The semiconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip affect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface are cracks or voids. As general inspection method requires many inspection procedure, the inspection system which searches immediately and precisely the defects of the semiconductor chip surface is required. We suggest the detection algorithm for inspecting the surface defects of the semiconductor surface. The proposed algorithm first regards the semiconductor surface as random texture and point spread function, and secondly presents the character of texture by linear estimation theorem. This paper assumes that the gray level of each pixel of an image is estimated from a weighted sum of gray levels of its neighbor pixels by linear estimation theorem. The weight coefficients are determined so that the mean square error is minimized. The obtained estimation window(two-dimensional estimation window) characterizes the surface texture of semiconductor and is used to discriminate the defects of semiconductor surface.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.9-14
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• 2018

비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권3호
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• pp.424-429
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• 1993

핵연료 소결체가 장전되는 핵연료봉의 끝부분에는 각각의 핵연료봉을 구분해주는 고유의 문자가 인쇄되어 있다. 핵연료 집합체 제조 과정에서 각각의 핵연료봉은 고유 문자에 의해 구분되어 체계적으로 관리되고 있으며 아울러 핵연료 연소 이상상태 감시 및 사용후 핵연료 검사 분야에서 핵연료봉 제조과정 추적에 이용되고 있다. 핵연료봉 문자 자동인식은 핵연료 집합체 제조과정의 자동화를 위한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 핵연료봉 문자인식 시스템을 개발하여, 핵 연료봉단에 기록된 각 문자로 부터 추출한 메쉬 특징값을 데이타베이스에 저장된 특정 문자의 특징값과 비교하여 자동으로 문자인식을 수행하도록 하였다. 실험 결과, 95.83 퍼센트의 양호한 인식률을 기록하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.245-254
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• 2002

머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.