Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.327-328
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2020
본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.
Purpose: This study was to investigate color distortion by colors and luminous transmittance of lenses with word-color test included in computerized neurocognitive function test (CNT). Methods: 32 subjects aged $21.97{\pm}1.58$ years with no ocular disease and color vision deficiency were selected. Four colors of tinted lenses, which were red, green and blue included in the primary colors of light and pink, and word-color test in CNT to evaluate changes in cognitive function by color distortion were used. Results: Response time was not significantly increased in green, blue, and pink among four colors, but significantly increased in only red color. And response time was significantly increased below 46% of luminous transmittance in red color. Conclusions: It should be cautious and careful of the red-tinted lens choice because red color with below 46% of luminous transmittance can distort colors of objects, and it could be related to safety problem. It is suggested that word-color test could be extensively used for further studies on color recognition.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.462-467
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2008
최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.4
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pp.161-168
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2006
In this paper, we propose a method for the pattern inspection of LCD module using the color compensation and pattern matching. The pattern matching is generally used for the inspection method of LCD module at the industry. LCD module has many defections such as the brightness difference of the back light, the optic feature of liquid crystal, the difference of the light penetrated by driving LCD and the color difference by the lighting. The conventional method without the color compensation can not solve these defections and decreases the efficiency of inspecting LCD module. The method proposed to inspect defective badness through the pattern matching after it compensated color difference of the LCD occurred by the various causes. At first, it revises with setting by standard tone of color with the LCD pattern of the reference image. And It perform the preprocessing and pattern matching algorithm on the compensated image. In experiment, we confirmed that this algorithm is useful to detect some defections of LCD module. The proposed methods was easy to detect the faulty product.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.161-164
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2007
최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.
본 연구에서는 35개의 구치부 2급 와동에 고밀도 구치부 복합레진(Surefil, Caulk, U.S.A.)을 수복하였다. 단일 충전군은 18개 치아의 인접면 와동을 한꺼번에 충전한 후 광중합하였고 분할 충전군은 17개 치아의 인접면 와동을 두 층으로 나누어 충전 및 광중합하였다. 6개월 후의 임상검사 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 기초검사에서 단일 충전군과 분할 충전군 모두 색상조화도(Color match)를 제외한 다른 검사 항목들에서 Alfa로 나타났다. 2. 단일 충전군은 6개월 후 모든 검사(색상 조화도 제외)에서 인접면 접촉도(Proximal contact), 변연부 변색(Marginal discoloration), 술후 과민증(Postoperative sensitivity) 검사에서 소수의 치아가 Bravo, Charlie로 나타났으나 기초 검사와 3개월 후 검사 사이에 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 3. 분할 충전군은 6개월 후 시행된 모든 검사(색상 조화도 제외)에서 인접면 접촉도(Proximal contact), 술후 과민증(Postoperative sensitivity) 검사에서 소수의 치아가 Bravo, Charlie로 나타났으나 기초 검사와 6개월후 검시 사이에 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 4. 모든 검사항목에서 단일 충전군과 분할 충전군을 비교한 결과 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 따라서 고밀도 구치부 복합레진(Surefil, Caulk, U.S.A)은 색상 재현의 어려움을 제외하고는 여러 평가에서 우수하게 나타났으므로 본 연구 결과를 기준으로 보면 이전 복합레진의 단점이 보완되어 구치부 2급 와동에 적절하게 사용될 수 있다고 사료되며 단일 충전군과 분할 충전군 사이에 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않으므로 시술 시간을 좀 더 단축시킬 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 착색렌즈의 광투과율에 따른 명소시 대비감도의 변화를 분석하여 색렌즈를 착용할 때 색상에 따른 적절한 광투과율 기준을 제시하고자 하였다. 정상 시기능을 가진 남자 24명과 여자 13명을 대상으로, 광투과율 80~90%, 60~80%, 43~60%, 30~43%로 착색된 4개의 색렌즈(회색, 갈색, 적색, 녹색)를 순서대로 착용시키고 F.A.C.T. 시표를 이용하여 대비감도 검사를 실시하였다. 검사 결과, 광투과율이 감소될수록 대비감도는 감소되었고, 시감도는 갈색이 가장 높은 것으로 나타났고, 반대로 적색이 가장 낮은 것으로 나타났다. 대비감도 검사결과를 고려한 색상별 권장 광투과율은 갈색, 회색과 녹색 38% 이상, 적색 52% 이상인 것으로 나타났다. 이러한 결과들로 보아 일상생활에서 눈을 보호할 목적으로 색렌즈를 선택할 때 색상과 그 색상에 적절한 광투과율이 고려되어야 한다.
Multiple 15-hue tests were designed and implemented on a PC in the study so as to quickly and quantitatively evaluate color vision acuity. Difficulty of the test was control)ed by the value of CDBACC (color difference between adjacent color chips) calculated using a CIELAB formula. The multiple 15-hue tests consist of eight of the hue tests (test 3-10) and three of the basic color (red, green, blue) tests (test 11-13). The 15 colors used for the hue tests were specified by the 15 color coordinates that were located at a constant distance (d = 2. 3. 5. 7, 10, 20, 30. 40) from white reference in the CIE chromaticity coordinate system and were separated by a constant color difference (CDBACC = 0.75, 1.1, 1.8. 2.5. 3.5. 7.5. 11, 14) from the adjacent chips. The color coordinates for the 15 chips for the basic color tests were the same as those of the 15 points spaced equally by a constant color difference (6.87 for the green color test. 7.27 for the red color test, 7.86 for the blue color test) from the white reference along the axis of red, green and blue. Thirty normal subjects who were not color blind were taken to undergo the multiple 15-hue tests. It was observed that most of the subjects correctly arranged color chips for the tests with CDBACC greater than 5, whereas no one correctly answered for those with CDBACC less than 2. Rapid changes in the number of the subjects correctly arranged took place when CDBACC of the tests was between 2 and 4.5. In the basic color tests, unlike the hue tests having similar values of CDBACC, it was seen that the subjects arranged color chips even less correctly. It was found that JNCD (just noticeable color difference) - a measure of color vision acuity was about 3 in average for the subjects. The JNCD was chosen as the value of the CDBACC of the test for which about $50\%$ of the subjects failed to successfully arrange color chips. ERCCA (error rate of color chips arrangement) for the test with CDBACC the same as the JNCD was shown to be about $20\%$. It is expected that the multi 15-hue tests implemented on a PC in the study will be an economical tool to quickly and quantitatively evaluate color vision acuity and, accordingly, the tests can be used for early diagnosis to massive potential patients suffering from diseases (ex. diabetes, glaucoma) which may induce changes in color vision acuity.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.383-386
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2002
It is very important to inspect color of printed texture in the textile process. To distinguish the color of the printed texture, RGB color values obtained from a scanner must be transformed to the standard colorimetric system used in the textile industry. It is XYZ color system that is defined by CIE(Commission Internationale do 1Eclairage). The mapping from RGB to XYZ color values is not simple and the scanner has even a positional deviation of RGB colors. In this paper an automatic color inspection method using a general scanning machine is presented. We used a U(neural network) model to map RGB to XYZ and compensate the positional error. In the real experiments, this inspection system shows to get very exact XYZ values from the traditional scanner regardless of the measuring position.
The Automobile has developed and changed through the years from the invention and increased human-being's scope of activity. Junction Box, one of the part of automobile, is inspected by human eyes which caused mistakes and slow progress. To achieve the speed and accuracy the system was compensated by vision system which is inspecting automatically. This paper is automatic inspection of fuse and relay which is inserted in the junction box by checking the color and pattern of the cover. After checking the performance of the system by using the junction box, the result was 100 percent perception and open the possibility to inspect junction box fast and easy and accurate if it is applied to the industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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