Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.20-27
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2004
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.
The traditional Black-Scholes model for option pricing is based on the assumption that the log-return of the underlying asset follows a Brownian motion. But this assumption has been criticized for being unrealistic. Thus, for the last 20 years, many attempts have been made to adopt different stochastic processes to derive new option pricing models. The option pricing models based on L$\acute{e}$vy processes are being actively studied originating from the Gerber-Shiu model driven by H. U. Gerber and E. S. W. Shiu in 1994. In 2004, G. H. L. Cheang derived an option pricing model under multiple L$\acute{e}$vy processes, enabling us to adopt drift and jumps to the Gerber-Shiu model, while Gerber and Shiu derived their model under one L$\acute{e}$vy process. We derive the Gerber-Shiu model which includes drift and jumps under L$\acute{e}$vy processes. By adopting a Gamma distribution, we expand the Heston model which was driven in 1993 to include jumps. Then, using KOSPI200 index option data, we analyze the price-fitting performance of our model compared to that of the Black-Scholes model. It shows that our model shows a better price-fitting performance.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.571-575
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2004
인쇄회로기판(PCB)을 조립 또는 검사하는 장비의 작업 프로그램 작성을 위해서는, 납땜 패드의 위치와 크기에 대한 데이터가 필요하다. CAD 파일, 거버 파일 등을 사용하여 패드를 추출하는 방법이 많이 사용되고 있으나, 본 논문은 이미지 스캐너를 사용하여 추출하는 방법을 새로이 제안한다. 제안된 방법은 통계적 영상 처리를 적용하여, 기존의 일반적인 영상처리 방식보다 기판 별 패드 색상의 차이에 강인하다. 실제 PCB 에 대한 실험을 통하여 제안 방법의 성능을 검증한다. 제시된 방법은, CAD 파일과 거버 파일의 확보가 어려운 임가공 업체 등의 생산현장에서 사용될 수 있다.
This paper proposed character recognition method by using DB Matching and Artificial Neural Network at the Gerber files. Gerber files are file for make PCB. But we also use the file to a program of extraction PCB position data. If the Gerber file recognized a character, the extraction PCB position data will be faster and also when the recognition rate is high, it can be possible to automatic extraction. We apply to the construction PCB Gerber file program and Simulation results are presented to verify the usefulness of the method.
새뮤엘 M. 거버는 염료 색소 및 그의 중간체에 대한 화학기술 전문가다. 현재 염료와 관련한 분야에서 고문으로 활동하고있으며, 염료 관련 분야에서 출판물, 논문, 특허를 갖고 있다. 그의 강연 '화학자 셜록 홈즈'는 매우 유명하여 여러 곳으로부터 강연을 요청받고 있다. 그는 미국화학회가 1980년에 기획한 심포지엄 '범죄와 화학'을 주간하였으며, 그 내용을 편집하여 단행본 '화학과 범죄-셜록 홈즈에서 오늘의 법정까지'(1983)를 출간했다. 그 내용의 일부를 소개한다.
We propose character recognition system for Gerber files. The Gerber file is the vector-formatted drawing file for PCB manufacturing. To consider the special vector format and rotated characters, we develop segmentation and feature extraction method. The modularized neural network is then applied to the recognition algorithm. Finally, comparative simulation results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.463-466
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2005
본 논문은 퍼지로직을 이용하여 메탈스텐실의 홀의 정상-불량 판단을 수행한다. 메탈스텐실 은 PCB의 SMD의 패드 위에 납을 도포하기 위해 사용되는 것으로, 레이저를 이용하여 패드모양과 동일하게 홀을 생성한다. 가공 시 발생하는 불량은 레이저 출력의 약화로 홀이 정상적으로 가공되지 않는 것이다. 검사를 위해 비전시스템을 이용하여 메탈스텐실에 대한 카메라이미지를 획득하고, 기준이미지는 메탈스텐실을 제조하기 위해 사용되는 거버 파일을 이용하여 생성한다. 퍼지로직의 입력변수는 각 이미지에서의 검사대상 홀의 위치오차와 크기비율이고, 출력변수는 홀의 정상판단율이다. 홀의 위치와 크기는 두 이미지에 대해 영상처리를 수행하여 계산한다. 퍼지규칙은 작업자의 판단 규칙을 적용하여 작성한다. 4종류의 메탈스텐실에 대해 정상-불량 판단을 위해 고정된 임계치를 사용하였을 경우와 제안된 퍼지로직을 적용한 실험결과에 대해 설명한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.320-323
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2011
최근 전자기술의 발달로 인해 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board)이 정밀화되고 세분화됨에 따라 고도로 집약되어 육안에 의한 시각검사 방법이 어려워지고 있다. 이에 따라 컴퓨터 시각 기술을 이용한 자동시각검사가 점차 늘어가는 추세다. 이러한 PCB의 설계 또는 검사 시 참조할 이미지를 만드는 방법 중 하나로 Gerber Interface로 표현된 PCB용 CAD파일인 거버파일을 이용하여 디지털 이미지를 생성하는 법이 널리 이용되고 있다. 반면 이러한 파일 및 이미지는 상호간에 인과관계(causality)를 가지며, 이미지 유출시 그 피해가 크다. 따라서 생성된 이미지를 효과적으로 보호하고 관리해야할 필요가 있다. 본 논문에서 상기의 인과관계를 이용하여 이를 관리하고 보호하는 이미지 권한관리 기법을 제안한다.
A method is proposed to achieve improved number plate detection for mobile devices by applying a two-step convolutional neural network (CNN) approach. Supervised CNN-verified car detection is processed first. In the second step, we apply the detected car regions to the second CNN-verifier for number plate detection. Since mobile devices are limited in computing power, we propose a fast method to detect number plates. We expect to use in the field of intelligent transportation systems (ITS).
Image training is a very important yet difficult state for automated visual inspection using computers. Because the size of parts for the recently produced PCB (Printed Circuit Board) becomes smaller and circuit patterns gradually become more complex, a difficult and complex training process is becoming a big problem within an industry where development cycle for new products is short and various products must be inspected. This research produced a reference image by using CAD (Gerber) file which becomes a standard for PCB automatic visual inspection. Reference image from a Gerber file guarantees PCB patterns with no defects. Through system implementation and experimentation, Gerber file is used in order to propose a plan which allows an easy training process for PCB automatic visual inspection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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