본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
제지 제조 산업은 대규모 설비가 요구되는 장치산업으로서 생산 설비의 자동화가 꼭 요구된다. 특히 제조공정의 효율성을 얻기 위해서는 제지 제조 공정 중에서 발생하는 지절의 결함을 효과적으로 검출하고 이를 분류하는 효율적인 요소 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 제지 제조 공정 방식의 문제점을 제시하고, 이를 효과적으로 개선하기 위하여 국부 이진 패턴 분석에 의한 지절 결함 검출 시스템을 제안하고 구현된 결과를 제시한다. 제안한 시스템은 제지 지절 결함에 대해 국부 이진 패턴 분석법을 이용하여 분류하고 이를 인식하는 방식으로 구성된다. 제안된 시스템은 에지형과 영역형 결함으로 지절 결함으로 분류하고, 현장 시스템에 설치되어 안정적인 결과를 보임이 검증되었다.
능동적 열화상 기법은 넓은 면적을 동시에 검사할 수 있으며, 결함부와 건전부 사이의 위상차로부터 결함의 유무를 판단할 수 있다. 지금까지 다양한 재료와 시험편을 가지고 결함 검출 기법에 대한 발전이 이루어졌다. 본 논문에서는 위상잠금 열화상 기법을 적용하여 각각 다른 결함의 크기와 깊이의 인공결함을 갖는 SM45C 시험편을 가지고 제안된 기법을 검증하였으며, 결론으로서 결함의 크기, 깊이에 따른 위상 이미지와 진폭 이미지 검사 결과를 비교하여 결함 검출능을 평가할 수 있었다.
$SF_6$ 가스로 절연되는 GIS (Gas Insulated Switchgear)는 매우 우수한 신뢰성을 확보하고 있지만 사고 발생 시 파급효과가 매우 크므로 상시 감시할 수 있는 진단기술이 요구된다. 본 논문에서는 GIS 내부에서 발생하는 신호를 검출하기 위해서 전기적인 방법과 비전기적인 측정 법을 통해 전자파. 초음파, 전류펄스를 측정하고 비교하였다. GIS 내부알루미늄도체에 침 결함을 고정시켜 전원전압 인가 시 발생되는 부분방전신호를 UHF, AE, CT센서로 검출하였다. 측정 결과 UHF센서와 CT센서로 검출되어진 신호는 매우 유사하게 측정되었고 초음파와 전자파를 검출한 결과 진행속도 차이로 발생되는 시간지연현상이 발생되었다. GIS내 부분방전발생 시 발생되는 전자파 스펙트럼 분석결과도 650MHz에서부터 935MHz까지의 주파수대역이 측정되었다. 이후에는 현장에서 운전중인 GIS내부에서 발생되는 결함들을 실제와 가깝게 모델링하여 발생되는 부분방전신호를 스펙트럼 분석하여 대역에 맞는 UHF센서 개발에 노력하고자 한다. 또한 결함의 종류와 형태에 따라 다르게 발생되는 부분방전신호를 검출하여 측정하고 이를 진단하는 연구가 계속 진행되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문은 그룹검사(Group Testing)에 대한 검출 알고리즘을 제안한다. 그룹검사는 다수의 샘플 중 극히 일부의 결함 샘플을 찾는 문제로써 이것은 압축센싱 문제와 유사하다. 본 논문에서는 잡음이 없는 그룹검사를 정의하고, 결함 샘플을 검출하기 위한 확률 기반의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력과 출력 신호 간 외부확률들이 서로 교환하여 출력 신호의 사후 확률이 최대가 되도록 구성한다. 그리고 검출 알고리즘에 대한 모의실험을 통해 그룹검사 문제에서 결함 샘플을 찾는다. 본 연구에 대한 모의시험 결과는 정보이론의 하한치와 비교하여 입력과 출력 신호 크기에 따라 실패확률이 얼마나 차이가 있는지 확인한다.
본 논문은 고속으로 생산되는 제품의 영상을 캡쳐한 후 영상처리 기법 중 에지 추출 알고리즘을 응용하여 조명에 투과된 제품의 에지를 추출 및 필터링 하는 방법으로 결함 검출 시스템을 설계한다. 소형의 임베디드 기기에 패턴 매칭 영상처리 기법을 이용하여 결함을 검출하고 패턴의 비 매칭 정도를 기준점에 따라 정상 또는 불량 판정을 할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 탑재하였고, 어플리케이션의 불량 판정 알고리즘으로는 NGC (Normalized GrayScale Corelation) 기법을 사용하였고 검출 판정 결과 적절한 판정값을 입력하는 것으로 기준 패턴과 형상이 다른 대상의 불량을 판정한다.
본 논문에서는 고 해상도의 CCD카메라를 이용하여 정밀 소자인 BGA(Ball Grid Array)의 2차원 영상을 얻어 BGA소자의 볼 높이 결함을 검출하기 위한 스테레오 영상 모델링 기법에 관하여 연구하고 결함 검출 알고리즘을 제안한다. 논문에서 BGA 소자의 패키지/볼 영역 검출 알고리즘, FOV 조정(calibration), 정점 정합 알고리즘과 높이 측정 방법을 제안한다. 각각의 BGA소자의 결함에 따른 검출 방법을 제안하고 실험을 통해서 성능을 검증하였다.
최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.
자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.
선행 연구에서 적외선열화상기법을 이용하여 원전 배관의 감육 결함을 측정하기 위하여, 4 inch 배관에 인공결함을 가공하여 이에 대한 결함 검출을 도출하였다. 본 논문에서는 선행연구에서 도출된 조건을 이용하여 원전 소구경 배관의 결함 검출 조건에 관한 연구를 수행하였다. 결함의 가공은 감육 길이, 원주방향 각도, 감육 깊이를 변화시켜서 결함 조건을 가공하였다. 사용된 장비는 IR camera와 1 kW용량의 halogen lamp 2개를 사용하였으며, halogen lamp와 대상 배관과의 거리를 1 m, 1.5 m, 2 m 순으로 변화시켜 실험을 수행하였다. 실험 결과의 분석을 위하여 온도분포데이터를 확보하고, 이를 분석하여 결함 길이를 측정하였다. 4 inch 배관의 인공결함은 2 m에서 측정 결과의 신뢰도가 높았으나, 소구경 배관은 1.5 m에서 결함이 명확하게 검출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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