• Title/Summary/Keyword: 머신 비전

Search Result 181, Processing Time 0.027 seconds

The Development of a Machine Vision Algorithm for Automation of Pavement Crack Sealing (도로면 크랙실링 자동화를 위한 머신비전 알고리즘의 개발)

  • Yoo Hyun-Seok;Lee Jeong-Ho;Kim Young-Suk;Kim Jung-Ryeol
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
    • /
    • v.5 no.2 s.18
    • /
    • pp.90-105
    • /
    • 2004
  • Machines for crack sealing automation have been continually developed since the early 1990's because of the effectiveness of crack sealing that would be able to improve safety, quality and productivity. It has been considered challenging problem to detect crack network in pavement which includes noise (oil marks, skid marks, previously sealed cracks and inherent noise). Moreover, it is required to develop crack network mapping and modeling algorithm in order to accurately inject sealant along to the middle of cut crack network. The primary objective of this study is to propose machine vision algorithms (digital image processing algorithm and path planning algorithm) for fully automated pavement crack sealing. It is anticipated that the effective use of the proposed machine vision algorithms would be able to reduce error rate in image processing for detecting, mapping and modeling crack network as well as improving quality and productivity compared to existing vision algorithms.

Technical Trends of Smart Cameras (스마트 카메라 기술동향)

  • Kim, M.S.;Han, J.W.
    • Electronics and Telecommunications Trends
    • /
    • v.26 no.6
    • /
    • pp.139-153
    • /
    • 2011
  • 1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.

  • PDF

Development of Vision system for Back Light Unit of Defect (백라이트 유닛의 결함 검사를 위한 비전 시스템 개발)

  • Cho, Sang-Hee;Han, Chang-Ho;Oh, Choon-Suk;Ryu, Young-Kee
    • Proceedings of the KIEE Conference
    • /
    • 2005.10b
    • /
    • pp.127-129
    • /
    • 2005
  • 본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.

  • PDF

Development of Control Algorithm and Pick & Placer (반도체 소자 Pick &Placer 및 제어 알고리즘 개발)

  • 심성보;김재희;유범상
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
    • /
    • 2004.10a
    • /
    • pp.1339-1343
    • /
    • 2004
  • This paper presents a development of the control algorithm and Pick & Placer. The Pick & Placer provides a powerful multi-task system that includes both graphical and remote interface. Users can easily set up sorting parameters and record important data including wafer number, data, and operator information. This System sets up a dustproof device and massively machined components to provide an extremely stable sorting environment. Precise resolution and accuracy result from using machine vision, a pneumatic slide drive and close -looped positioning.

  • PDF

광학과 첨단영상이미징 기술의 '가교역할'및 고부가가치 응용기기 개발에서 '두각'

  • Park, Ji-Yeon
    • The Optical Journal
    • /
    • s.106
    • /
    • pp.36-38
    • /
    • 2006
  • (주)이즈미디어(대표ㆍ홍성철)는 컴퓨터이미징과 머신비전 소프트웨어 기반기술을 바탕으로 최근 폭발적인 성장세를 지속하고 있는 카메라폰과 관련한 렌즈모듈 검사장비를 주력으로 선보이며 시장에서 입지를 구축해 나가고 있다. 다양한 용도의 카메라를 만드는 것에서부터 평가하는 기술까지 고루 갖추고있는 이즈미디어는 첨단IT와 광학을 잇는 가교역할은 물론 다양한 고부가가치 응용광학계 개발을 통해 시너지를 바휘하고 있다.

  • PDF

Chat GPT API-based Web Dashboard (Chat GPT API 기반 웹 대시보드)

  • Min-Kyu Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2023.05a
    • /
    • pp.74-75
    • /
    • 2023
  • 본 논문에서는 Chat GPT API 를 활용하여 웹 대시보드를 기획하는 것을 다루고 있다. 이 대시보드는 개인과 업무에서 생성된 데이터를 통합하여 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와주며, 머신 러닝 절차를 기반으로 화면 구성이 이루어졌다. 이를 통해 비전문가도 쉽게 데이터 전처리, 시각화, 학습, 저장소 등의 기능을 사용할 수 있다.

Development of Bolt Tap Shape Inspection System Using Computer Vision Technology (컴퓨터 비전 기술을 이용한 볼트 탭 형상 검사 시스템 개발)

  • Park, Yang-Jae
    • Journal of Digital Convergence
    • /
    • v.16 no.3
    • /
    • pp.303-309
    • /
    • 2018
  • Computer vision technology is a component inspection to obtain a video image from the camera to the machine to perform the capabilities of the human eye with a field of artificial intelligence, and then analyzed by the algorithm to determine to determine the good and bad of production parts It is widely applied. Shape inspection method was used as how to identify the location of the start point and the end point of the search range, measure the height to the line scan method, in such a manner as to determine the presence or absence of the bolt tabs average brightness of the inspection area in a circular scan type value And the degree of similarity was calculated. The total time it takes to test in the test performance tests of two types of bolts tab enables test 300 min, and demonstrated the accuracy and efficiency of the inspection on the production line represented a complete inspection accuracy.

Machine Learning-based Production and Sales Profit Prediction Using Agricultural Public Big Data (농업 공공 빅데이터를 이용한 머신러닝 기반 생산량 및 판매 수익금 예측)

  • Lee, Hyunjo;Kim, Yong-Ki;Koo, Hyun Jung;Chae, Cheol-Joo
    • Smart Media Journal
    • /
    • v.11 no.4
    • /
    • pp.19-29
    • /
    • 2022
  • Recently, with the development of IoT technology, the number of farms using smart farms is increasing. Smart farms monitor the environment and optimise internal environment automatically to improve crop yield and quality. For optimized crop cultivation, researches on predict crop productivity are actively studied, by using collected agricultural digital data. However, most of the existing studies are based on statistical models based on existing statistical data, and thus there is a problem with low prediction accuracy. In this paper, we use various predition models for predicting the production and sales profits, and compare the performance results through models by using the agricultural digital data collected in the facility horticultural smart farm. The models that compared the performance are multiple linear regression, support vector machine, artificial neural network, recurrent neural network, LSTM, and ConvLSTM. As a result of performance comparison, ConvLSTM showed the best performance in R2 value and RMSE value.

Measurement System for Phosphor Dispensing Shape of LED Chip Package Using Machine Vision (머신비전에 의한 LED Chip Package 형광물질 토출형상 측정)

  • Ha, Seok-Jae;Kim, Jong-Su;Cho, Myeong-Woo;Choi, Jong-Myung
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
    • /
    • v.14 no.5
    • /
    • pp.2113-2120
    • /
    • 2013
  • In this study, an efficient machine vision based inspection system is developed for the in-line measurement of phosphor resin dispensing shapes on LED chip package. Since the phosphor resin (target material) has semitransparent characteristics, illuminated light beam is reflected from the bottom of the chip as well as from the surface. Since such phenomenon can deteriorate inspection reliability, a white LED and a 635nm laser slit beams are experimentally tested to decide suitable illumination optics. Also, specular and diffuse reflection methods are tested to decide suitable optical triangulation. As a result, it can be known that the combination of a white slit beam source and specular reflection method show the best inspection results. The Catmull-Rom spline interpolation is applied to the obtained data to form smoother surface. From the results, it can be conclude that the developed system can be sucessfully applied to the in-line inspection of LED chip packaging process.