• 비파괴검사학회지
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• 제34권3호
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• pp.248-253
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• 2014

카메라 영상 캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술분야에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확하게 추출하고자 할 때 정확성을 높이는데 필요한 매우 중요한 과정이다. 그러나 기존에 가시광 카메라에 사용되던 캘리브레이션 타겟은 중적외선, 원적외선 열화상 카메라에 적용하기 어렵다. 최근에 적외선 열화상카메라를 이용한 결함측정기술이 많이 사용되면서 적용할 수 있는 캘리브레이션 타겟 개발이 요구되고 있다. 따라서 본고에서는 유한요소 열전달 해석을 이용하여 가시광 카메라와 적외선 열화상카메라 모두에 적용 가능한 캘리브레이션 타겟을 제안하였다. 개발된 캘리브레이션 타겟을 열화상카메라와 가시광 카메라로 촬영하여 비교실험 하였으며, 실험결과 제안된 캘리브레이션 타겟의 효율성을 보여준다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.19-29
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• 2022

IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2024

본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 전자공학회지
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• 제24권10호
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• pp.23-44
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• 1997

이 글에서는 요즘 신문이나 텔레비전을 통해서 인체 내부를 돌며 검사 및 치료를 하는 마이크로 로보트 등의 차세대 첨단기술로서 일반 국민들에게 소개되기도 하며, MEMS, 마이크로머신, 마이크로시스템, 혹은 초소형 정밀기계 등으로 불리는 기술과 이 기술에 대한 각국 (미국, 일본, 유럽, 한국)의 기술 동향을 소개한다. 이에 이어서, 현재 과기처의 선도기술개발사업 (소위 G7사업) 으로서 진행되고 있는 초소형 정밀기계 기술개발 사업에 대한 소개를 한다. 이 분야에 종사하지 않는 보통 사람들을 위해 가급적 쉬운 말로 풀어 쓰도록 노력하였다. 이 글에서 다루고 있는 크기의 기본 단위는 마이크로미터 (천분의 일 밀리미터) 이며, 사람의 머리카락의 직경이 약 100 마이크로미터 (0.1mm) 내외이다. 초소형 기계나 초소형 부품들은 대개 이 머리카락의 직경정도이며, 머리카락속에 모터나 기어 등이 들어있다고 생각해도 크게 틀리지 않을 것이다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.53-58
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• 2017

Recently, advance in technology have increased the importance of visual inspection in semiconductor inspection areas. In PCB visual inspection, accurate line estimation is critical to the accuracy of the entire process, since it is utilized in preprocessing steps such as calibration and alignment. We propose a line estimation method that is differently weighted for the line candidates using a histogram of gradient information, when the position of the initial approximate corner points is known. Using the obtained line equation of the outline, corner points can be calculated accurately. The proposed method is compared with the existing method in terms of the accuracy of the detected corner points. The proposed method accurately detects corner points even when the existing method fails. For high-resolution frames of 3.5mega-pixels, the proposed method is performed in 89.01ms.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.101-108
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• 2019

최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2022

MPEG-VCM(Video Coding for Machines)에서는 머신비전(machine vision) 네트워크의 백본(backbone)에서 추출된 이미지/비디오 특징 압축을 위한 표준화를 진행하고 있다. 현재 VCM 표준기술 탐색 과정에서 가장 좋은 압축 성능을 보이는 MSFC(Multi-Scale Feature compression) 기반 압축 네트워크 모델은 추출된 멀티-스케일 특징을 단일-스케일 특징으로 변환하여 특징맵으로 구성하고 이를 VVC 로 압축한다. 본 논문에서는 MSFC 기반 압축 모델에서 Min-Max 값 시그널링을 제외한 최소-최대(Min-Max) 정규화를 포함한 개선된 특징맵 생성 기법을 제시한다. 즉, 제안기법은 VCM 디코더에서의 특징맵 복원을 위한 Min-Max 값을 학습 기반으로 생성함으로써 Min-Max 시그널링의 비트 오버헤드 절감뿐만 아니라 별도의 시그널링 기제를 생략한 보다 단순한 전송 비트스트림 구성을 가능하게 한다. 실험결과 제안기법은 이미지 앵커(Anchor) 대비 BPP-mAP 성능에서 83.24% BD-rate 이득을 보이며, 이는 기존 MSFC 보다 1.74%정도 다소 떨어지지만 별도의 Min-Max 시그널링 없이도 기존의 성능을 유지할 수 있음을 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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• pp.253-255
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• 2007

The increasing requirement for consistency and quality in the automotive industry started the development of a Machine Vision Inspection System (MVIS) for a car seat bottom cushion frame with the goal of providing a higher precision Inspection System with minimal components and less human intervention. The modifications made to an existing PC-based MVIS were shown to improve the accuracy and precision of the system. By using four monochrome cameras, the working distance was lowered and the image distortions were lessened without resorting to extensive image processing. The inspection scripts were evaluated if it could recognize good and bad products and were shown to be robust and able to reach an acceptable level of precision. It was also shown that the amount of human interaction was lessened.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권3호
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• pp.59-63
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• 2010

This paper proposes computer visual inspection algorithms for various LCD defects which are found in a manufacturing process. Modular vision processing steps are required in order to detect different types of LCD defects. Those key modules include RGB filtering for pixel defects, gray-scale morphological processing and Hough transform for line defects, and adaptive threshold for spot defects. The proposed algorithms can give users detailed information on the type of defects in the LCD panel, the size of defect, and its location. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.23-32
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• 2021

컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 '세밀하지 못한 분할'에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.