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.
목적: 전산화 신경인지기능 검사(CNT)에 속해있는 단어-색채검사를 이용하여 렌즈의 색상과 시감투과율에 의해 나타나는 색상왜곡을 알아본다. 방법: 안질환과 색각이상이 없는 평균나이 $21.97{\pm}1.58$세의 32명을 대상자로 선정하였다. 빛의 삼원색에 해당하는 red, green, blue에 pink를 추가하여 총 4가지 색상의 렌즈를 사용하였으며, 색상왜곡으로 인한 인지변화를 측정하기 위해 CNT 중 단어-색채검사를 사용하였다. 결과: 4가지 렌즈색상 중 green, blue, pink에서는 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하지 않았으나, red에서는 통계적으로 유의하게 반응시간이 증가하였다. Red 중 시감투과율 46% 이하에서 반응시간이 통계적으로 유의하게 증가하기 시작하였다. 결론: 46% 이하의 시감투과율을 가지는 red 렌즈는 사물을 보는데 색상왜곡의 원인으로 작용하여 안전문제를 일으킬 수 있으므로 렌즈색상으로 선택 시 주의를 기울여야 한다. 단어-색채검사가 색상인지와 관련되는 추후 연구에 폭넓게 활용될 수 있다는 것을 제안한다.
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.
본 논문에서는 LCD 조립이 완료된 제품에 대해 색상보정 기법을 이용한 LCD 패턴검사 방법을 제안하였다. 기존의 검사 시스템은 패턴 매칭에 의한 검사 기법을 많이 사용하고 있다. 이러한 방법은 LCD의 백라이트(back light) 장치의 휘도차이, 액정의 광특성, 구동특성에 의해 투과되는 빛의 차이, 주위 조명에 의한 색차 등을 보정 할 수 없으며, 또한 이로 인해 불량검출의 효율성을 저하시키는 원인이 된다. 제안하는 검사 방법은 다양한 원인에 의해 발생하는 LCD의 색상 차를 보정한 후 패턴 매칭을 통해 불량을 검출하는 방법이다. 먼저, 검사 대상인 LCD 패턴의 색상을 기준 영상에서 설정된 색상으로 보정한다. 색상이 보정된 영상은 다양한 전처리 기법을 적용하여 패턴 검사를 수행한다. 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 알고리듬은 LCD 패널에서 여러 가지 불량품을 검출 할 수 있었고, 또한 제안된 방식은 기존의 방식과 비교하여 불량 검출이 용이함을 알 수 있었다.
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.
색상 배열 검사법은 기준 색편을 시작으로 다수의 색편을 가장 유사한 것들로 서로 인접하게 배열하도록 하여 피검사자의 색각 능력 (색력)을 평가하는 방법이다. 본 논문에서는 색각 능력을 신속히, 정량적으로 평가하기 위한 다중 15-색상 배열 검사법을 구성하여 PC에 구현하였다. 검사의 난이도는 인접한 색편간의 색상 차 (CDBACC: color difference between adjacent color chips)의 크기로 조정하였다. CDBACC는 국제조명 위원회에서 추천한 식을 사용하여 계산하였다. 본 연구에서는 CDBACC가 0.75, 1.1. 1.8, 2.5. 3.5, 7.5. 11, 14의 값을 가지는 8단계 난이도의 색상 배열 검사법 (test 3-10)과 빨강, 녹색, 청색의 채도 변화를 등간격으로 분할하여 15 개의 색편을 구성한 3 가지 기본색 배열 검사법(test 11(R), 12(G), 13(B))을 설계하였다. PC에 구현된 다중 15-색상 배열 검사의 평가를 위해 이시하라식 검사법으로 색맹인 아닌 30 명을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 피검사자의 색상 배열 정확도는 CDBACC가 2 - 4.5인 영역에서 급격히 변하고 있으며, CDBACC 값이 5 이상에서는 대부분의 피검사자들이 오차 없이 색편을 배열한 반면, 2 이하에서는 아무도 정확히 색편을 배열하지 못한 것으로 나타났다. 기본색배열 검사 (CDBACC : 6.87. 7.27. 7.86)에서는 CDBACC가 5 이상임에도 불구하고 색편 배열에 대한 매우 낮은 정확도를 보였다. 색력의 척도라 할 수 있는 피검사자의 색편 배열 정확도가 급격히 변화하는 검사의 색상 차의 평균값은 3으로 나타났으며, 이때의 ERCCA (error rate of color chips arrangement)은 $20\%$로 나타났다. 븐 연구에서 PC에 구현한 다중 15-색상 배열 검사법은 피검사자의 색각 능력을 신속히 세밀하게 정량적으로 평가하는 경제적인 도구로 사용될 것으로 기대하며, 향후 후천성 색각 이상을 유발하는 질환 (예 diabetes, glaucoma)을 집단 검진하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
자동차는 발명 초기 형태로 부터 많은 발전과 변형을 거듭하여 현재의 형태에 이르기 까지 인간의 활동 영역을 넓혀 주고 있다. 자동차의 전자 부품중 하나인 정션 박스를 종래에는 사람이 직접 육안으로 검사하여 오판을 하거나 검사의 속도가 느린 문제점이 있었다. 이를 보완하여 빠르고 정확하게 정션 박스 검사를 하기 위하여 비전 시스템(Vision System)을 이용하여 공정을 자동화 하는 방법을 제시하였다. 본 논문은 정션 박스에 삽입된 퓨즈(Fuse)와 릴레이(Relay)의 색상과 표면의 패턴을 검사하여 이상 유/무 및 결함을 자동으로 검사한다. 불량 검출의 성능을 평가하기 위하여 정션 박스를 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 100%의 인식률을 나타내었고 이를 산업체에 적용하여 신속하고 정확한 검사가 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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