Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Gerber-Character Recognition System with Multiple Recognizers and a Verifier

다중 인식기 및 검증기를 갖는 거버문자 인식 시스템

  • 오혜원 (충북대학교 제어계측공학과 및 컴퓨터 정보통신 연구소) ;
  • 박태형 (충북대학교 제어계측공학과 및 컴퓨터 정보통신 연구소)
  • Published : 2004.02.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

We propose the character recognition system for Gerber files. The Gerber file is the vector-formatted drawing file for PCB manufacturing, which includes various symbols, figures and characters. Also, the characters are written in horizontal, vertical, and reverse-vortical directions. In this paper, we newly propose the Gerber-character recognition system to recognize all of component names located in PCB. To improve the performance, we develop the multiple recognizers by neural networks and the verifier considering the structural features. The developed system has been installed to the auto-programming software for PCB assembly and inspection machines.

인쇄회로기판 제작에 사용되는 국제표준규격의 거버 파일로부터 부품 위치 이름을 자동으로 추출하기 위한 문자인식 시스템을 제안한다. 거버 파일은 벡터형식의 그림파일로서, 각종도형 및 기호가 문자와 혼합되어 있으며, 가로쓰기와 세로쓰기 및 역 세로쓰기가 병용된다. 거버문자인식 시스템은 거버 파일에서 문자패턴을 추출하여 분리하는 전 처리 단계와 추출된 패턴을 인식하는 인식단계 및 인식된 문자와 숫자를 조합하여 부품위치이름을 구성하는 후 처리단계로 구성된다. 특히 인식률 향상을 위하여 신경회로망에 의한 다중인식기 및 구조적 특징을 이용한 검증기를 개발한다. 본 논문에서 개발된 거버문자 인식시스템은 인쇄회로기판 조립 및 검사 장비를 위한 자동 프로그래밍 시스템에 사용되어, 전자제품 제조시스템의 생산성 향상에 기여할 수 있다.

Keywords

References

  1. S. Kahan, T. Pavlidis, H. S. Baird, "On the Recognition of Printed Characters of Any Font and Size," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 9, No. 2, pp. 274-288, 1978. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1987.4767901
  2. L. O's Gorman, R. kasturi, Executive Briefing Document Image Analysis, IEEE Computer Society, 1997.
  3. S. Mori, H. Nishida, H. Yamada, Optical Character Recognition, John Wiley& Sons, Inc. 1999.
  4. H. Bunke, P. S. P. Wang, Character Recognition and Document Image Analysis, World Scientific, 2000.
  5. The Gerber System Corporation, Gerber RS-274X Fonnat Guide, 1997.
  6. L. Lam, C. Y. Suen, "Structural Classification and Relaxation Matching of Totally Unconstrained Handwritten ZIP-Code Numbers," Pattern Recognition, Vol. 21, No. 1, pp. 19-31, 1998. https://doi.org/10.1016/0031-3203(88)90068-4
  7. S. Haykin, Neural Networks, Prentice Hall, 1999.
  8. H. I. Avi-Itzhak, T. A. Diep, H. Garland, "High Accuracy Optical Character Recognition Using Neural Networks with Centroid Dithering," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 2, pp. 218-224, 1995. https://doi.org/10.1109/34.368165
  9. L. S. Oliveira, R. Sabourin, F. Bortolozzi, C. Y. Suen, "Automatic Recognition of Handwritten Numerical Strings: A Recognition and Verification Strategy," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 24, No. 11, pp.1438-1454, 2002. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2002.1046154
  10. CAM350 Technical Manual, http://www. downstreamtech.com, Down Stream Technology Co., 2003.
  11. CADSTAR Express Manual, http:://www.dmss.co.kr, (주)대명시스템즈, 2003.
  12. 박태형, "전자조립용 CAM 시스템의 개발 동향" 전자 공학회지, 제 36권, 3 호, pp. 272-280, 1999
  13. 박태형, 송종석, 김천한, "PCB 조립장비용 장착점 추판 프로그램 개발" 제어계측.자동화.로보틱스 연구회 합동 학술 발표회 논문집, pp. 242-247, 2000.
  14. 이성환, 문자인식, 이론과 실제 : 제 1 권, 제 2 권, 홍릉 과학 출판사, 1994.
  15. 김철한, 박태형, " PCB 조립 장비를 위한 거버 문자 인식 알고리즘 개발," 2000 한국자동제어 학술회의 논문집, 2000
  16. 강현모, "다양한 활자체 한글 영상에서의 한글 문자 인식 알고리즘 연구" 서울대학교 공과대학 공학 석사 논문, 1997.
  17. 박창순, 김두영, "오프라인 필기체 숫자 인식을 위한 다양한 특징들의 성능 비교 및 인식률 개선 방안" 한국정보처리학회 논문지, 제 3 권, 4 호, pp. 915-925, 1996.
  18. 김원우, 백종현, 이관용, 변혜란, 이일병 "구조적 특징 분석기를 이용한 무제약 필기 숫자 인식기의 결합" 한국인지과학회 논문지, 제 7 권, 1 호, pp. 37 -56. 1996.