• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.73-76
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• 2011

본 논문에서는 세라믹 비파괴 검사를 이용하여 획득한 소재 영상에서 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선하기 위한 개선된 결함 검출 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 명암 대비를 강조하기 위해 최소 명암도와 최대 명암도를 이용한 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 비파괴 영상의 명암 대비를 강조한다. Stretching 기법이 적용된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 비파괴 영상의 경계 영역을 추출하고, 영상의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터링을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 임계치 이진화 기법을 적용하여 경계 영역의 기울기를 계산하고, 계산된 기울기를 이용하여 비파괴 영상의 영역을 세분화한다. 세분화된 영역을 구분하기 위해 Grassfire Labeling 기법을 적용한다. Grassfire Labeling 기법이 적용된 영상을 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 비파괴 영상에 적용한 후에 대각선 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 획득한 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 더 효과적으로 소재의 결함을 추출할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.429-434
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• 1997

영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.470-473
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• 2016

본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.11
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• pp.2121-2127
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• 2017

In this paper, we propose a computer vision based automatic defect detection method from ceramic image for non-destructive testing. From region of interest of the image, we apply brightness enhancing stretching algorithm first. One of the strength of our method is that it is designed to detect defects of images obtained from various thicknesses, that is, 8, 10, 11, 16, and 22 mm. In other cases we apply histogram based binarization algorithm. However, for 8 mm case, it may have false positive cases due to weak brightness contrast between defect and noise. Thus, we apply modified fuzzy binarization algorithm for 8 mm case. From the experiment, we verify that the proposed method shows stronger result than our previous study that used Blob labelling for all five thickness cases as expected.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.511-513
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• 2016

본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.500-502
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• 1999

영상으로부터 유용한 정보를 얻는 방법 중 하나인 문자인식이 이루어지기 위해서는 주어진 영상의 이진화가 필수적이다. 이진화 알고리즘은 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 기존의 이진화 알고리즘은 일반 영상에서는 우수한 성능을 보이나, 그림자가 포함된 영상의 이진화 결과는 그림자가 없는 영상에서 만큼의 성능을 기대하기 어렵다. 이진화의 결과에 따라 문자의 인식율이 크게 좌우되므로 환경에 독립적인 이진화 알고리즘에 관한 연구는 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 자동화 번호판 영상을 대상으로 문자인식의 전처리 단계라고 할 수 있는 이진화를 환경에 독립적으로 수행하기 위하여 모폴로지를 적용하여 실험하고, 특히 그림자가 존재하는 영상에서의 이진화 성능을 기존의 이진화 알고리즘과 비교 분석해 본다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.29 no.4
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• pp.338-343
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• 2009

Tomography is the imaging method of cross sectional area using multi beam signals and is mainly applied to the medical diagnosis to acquire the image of the inside human body. This method is pretty meaningful in nondestructive evaluation field since the imaging of the inspection region can enhance the comprehension of the inspector. Recently, much attention has been paid to the guided wave for the diagnosis of platelike structures. So, in this work, a study on the imaging of the damage location in a plate was carried out on the basis of computer aided analysis of guided waves and tomographic imaging. To this end, boundary element method was employed to analyze the effect of the damage in plate on the propagation of the guided waves and the analytic results were applied to the tomographic imaging method to identify the damage location. Consequently, it was shown that the number of sensors heavily affect the inspection performance of the damage location.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.15 no.3
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• pp.11-18
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• 2011

Ultrasonic guided waves have been widely utilized for long range inspection of structures. Recently, many researchers have paid attention to the tomographic imaging using guided wave for the diagnosis of plate-like structures because group velocity of guided waves is changed by central frequency of transducer and thickness of plate. Currently, Delay and Sum imaging technique and MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) imaging technique are performed. So the performance of these two imaging techniques are investigated in this paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.215-218
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• 2011

본 논문에서는 비파괴 검사를 이용하여 획득한 세라믹 소재 영상에서 효율적으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재 영상에 비등방성 필터링 기법과 가우시안 필터링 기법을 반복 적용하여 잡음을 제거하고, Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 명암 대비가 강조된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 윤곽선을 추출한 후, 임계치 이진화 기법을 적용하여 영역을 세분화하기 위한 기울기를 계산한다. 계산된 기울기를 이용하여 영상을 세분화한 후에 Glassfire 기법을 적용한다. Glassfire 기법이 적용된 영상과 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 영상을 비교하여 중복되는 영역만을 추출한다. 추출된 영역에 퍼지 이진화 기법과 침식 연산을 적용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.271-273
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• 2013

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻은 세라믹 영상에 퍼지 기법과 ART2 기법을 적용하여 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 소재로 얻어진 영상에서 결함의 구간을 설정하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암도를 대비시킨다. 명암 대비가 강조된 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한 후, 상/하 경계선에 가장 많이 분포된 곳을 Max, Min으로 설정하고, Max+20, Min-20을 결함 구간으로 설정한다. 설정한 결함 구간 내의 비파괴 세라믹 영상에서 ART2 알고리즘 기법을 적용하여 세라믹 영상의 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안된 방법을 비파괴 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 세라믹 결함 검출 방법보다 비파괴 세라믹 영상에서 다양한 형태의 결함이 검출되는 것을 확인하였다.