• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.4
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• pp.451-458
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• 2004

A leather quality inspection by naked eyes has known as unreliable because of its biological characteristics like accumulated fatigue caused from an optical illusion and biological phenomenon. Therefore it is necessary to automate the leather quality inspection by computer vision technique. In this paper, we present automatic leather qua1ity classification system get information from leather surface. Leather is usually graded by its information such as texture density, types and distribution of defects. The presented algorithm explain how we analyze leather information like texture density and defects from the gray-level images obtained by digital camera. The density data is computed by its ratio of distribution area, width, and height of Fourier spectrum magnitude. And the defect information of leather surface can be obtained by histogram distribution of pixels which is Windowed from preprocessed images. The information for entire leather could be a standard for grading leather quality. The proposed leather inspection system using machine vision can also be applied to another field to substitute human eye inspection.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.1
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• pp.73-83
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• 2011

The opening status of Saemangeum sluice gate is an important factor to the coastal water qualities near Saemangeum dikes. The sluice gate opening information is important in analysing current velocity and water quality data measured at the Saemanguem observation tower as well as in determining boundary conditions of numerical simulation for coastal environment outside Saemangeum dikes. This study establishes unmanned camera monitoring system on Saemangeum observation tower using mini notebook and digital camera, and extracts information on the opening status from images automatically. Images are analysed using variance difference of images together with edge detection techniques in order to get correct information.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.22 no.3
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• pp.254-260
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• 2002

In this study, two types of mobile robotic systems using NDT (Non-destructive testing) method are developed for automatic diagnosis of the boiler tubes and large size pipelines. The developed mobile robots crawl the outer surface of the tubes or pipelines and detect in-pipe defects such as pinholes, cracks and thickness reduction by corrosion and/or erosion using EMAT (Electro-magnetic Acoustic Transducer). Automation of fault detection by means of mobile robotic systems for these large-scale structures helps to prevent significant troubles without danger of human beings under harmful environment.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.9
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• pp.47-55
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• 2022

Quality control in the smart factory manufacturing process is an important factor. Currently, quality inspection of home appliance manufacturing parts produced by the mold process is mostly performed with the naked eye of the operator, resulting in a high error rate of inspection. In order to improve the quality competition, an automatic defect detection system was designed and implemented. The proposed system acquires an image by photographing an object with a high-performance scan camera at a specific location, and reads defective products due to scratches, dents, and foreign substances according to the vision inspection algorithm. In this study, the depth-based branch decision algorithm (DBD) was developed to increase the recognition rate of defects due to scratches, and the accuracy was improved.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.73-75
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• 2009

본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.259-262
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• 2009

본 논문에서는 정확한 비디오 객체 분할을 위한 글로벌 가우시안 모델 기반의 이동 외부 그림자영역 검출방법을 제안한다. 이 방법은 현재 픽셀과 배경 픽셀의 컬러 벡터간의 사이 각을 가중치 함수로 변환하고, 이를 그림자 모델의 확률 밀도에 곱하여 구한 값을 그림자 검출에 사용하고 이를 다시 그림자 모델의 입력으로 하여 검출된 픽셀 들의 분포가 자동으로 영상의 실제 그림자 분포에 근접하게 하였다. 또한, 잘못 검출된 그림자 영역을 제거하기 위해 영역의 위치 정보를 이용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 적응적으로 그림자를 검출하면서도 높은 분할 정확도를 가지고 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.355-358
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• 2012

배경 영상에서 움직이는 물체 검출은 대상의 정확한 분류나 움직임, 패턴의 이해 또는 감시 시스템에 활용이 된다. 동적 물체 검출을 위한 여러 방법이 연구되고 제시되었으며, 그 중 일반적으로 차 영상 검출 방법이 많이 사용된다. 이는 시간적으로 연속된 영상 프레임간의 차를 구하고, 이 차 영상에 임계값을 설정하여 이진 영상을 만들어 물체를 검출한다. 기존 여러 연구에서는 이 임계값을 대부분을 고정하여 사용하거나 특정 환경에만 적합하게 설정하였다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 제시하였고, 차 영상 검출 방법에 실제 적용하여 기존 방법에 비해 더 나은 결과를 확인하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.2
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• pp.165-174
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• 2000

본 논문에서는 M 채널 필터 뱅크를 이용하여 심전도 자동 진단 시스템에서 매우 중요한 파라미터로 사용되는 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘에서는 심전도 신호를 M개의 균일한 주파수 대역으로 분할(decomposition)하고, 분할된 서브밴드(subband) 신호들 중에서 QRS complex의 에너지 분포가 가장 많이 존재하는 5∼25Hz 영역의 서브밴드 신호들을 선택하여 feature를 계산함으로써 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위하여 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였으며, sensitivity는 99.82%, positive predictivity는 99.82, 평균 검출율은 99.67%로 기존의 알고리즘에 비해 높은 검출 성능을 나타내었다. 또한 polyphase representation을 이용하여 M 채널 필터 뱅크를 구현한 결과 연산 시간이 단추되어 실시간 검출이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.193-195
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• 2010

본 논문에서는 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 비파괴 검사를 통하여 얻어진 항공 갑판 영상에서 감마상관 변환과 $7{\times}7$ 소벨 마스크와 $13{\times}13$ 소벨 마스크를 각각 적용하여 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 영역을 평활화와 평균 이진화 기법을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 침식 연산과 팽창 연산을 이용하여 잡음을 제거한 후, 라벨링 기법을 적용하여 항공 갑판의 결함 영역을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 항공 갑판 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판에서 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1384-1390
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• 2019

This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This paper proposes a technological solution for improving the recognition direction of target objects for automatic vision inspection by machine vision. This enables the automatic machine vision inspection to detect the image of the inspection object regardless of the position and orientation of the object, eliminating the need for a separate inspection jig and improving the automation level of the inspection process. This study develops the technology and method that can be applied to the wire harness manufacturing process as the inspection object and present the result of real system. The results of the system implementation was evaluated by the accredited institution. This includes successful measurement in the accuracy, detection recognition, reproducibility and positioning success rate, and achievement the goal in ten kinds of color discrimination ability, inspection time within one second and four automatic mode setting, etc.