초록
이논문에서는 영상처리 기법과 신경회로망 분류기를 이용하여 냉연강판의 표면에 나타나는 결함을 검출하는 기법을 제안한다. 냉연강판 표면의 입력영상을 웨이블렛 변환하여 영상신호 데이터량을 감소시키고 영상신호의 저주파수 영역에 해당하는 부분영상으로부터 구한 co-occurrence 행렬을 이용하여 주된 특징들을 추출한 후 신경회로망 분류기를 이용하여 표면결함을 분류하는 과정을 밟는다 현장에서 직접입수한 실제 냉연강판 표면결함 영상에 대하여 결함의 검출 및 분류기법을 제시하고 실험을 통해 기존의 백터양자화 기법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
This paper presents a method of detecting surface flaw of cold-rolled steel plate using image processing technique and a neural network classifier. The amount of steel plate surface image data is reduced by the wavelet transform. Features are extracted from the co-occurence matrix of the partial image corresponding to the low-frequency region, and a MLP neural network classifies into predetermined surface flaw categories. Simulations show the neural network classifier outperforms conventional vector quantization method.