Cha, Sang-Mok;Lee, Chung-Uk;Kim, Seung-Lee;Lee, Yongseok;Atwood, Bruce;Lim, Beomdu;O'Brien, Thomas P.;Jin, Ho
천문학회보
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제43권1호
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pp.40.1-40.1
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2018
외계행성 탐색시스템 18k 모자이크 CCD 카메라는 4개의 9k CCD로 구성되며 총 32개 채널의 영상영역과 리드아웃 회로를 가진다. 관측 영상에는 각 영상영역에 대한 오버스캔(overscan) 영역이 포함되는데, 영상 신호에 의한 오버스캔 영역의 바이어스(bias) 교란을 최소화하기 위해 리드아웃 회로의 인버팅 앰프에 대한 Common Mode Rejection Ratio(CMRR)를 미세 조정하였다. 그 결과 세 사이트의 평균 CMRR이 55 dB에서 73 dB로 향상되었고, 기존에는 영상 신호에 따른 오버스캔 바이어스 레벨의 선형적 관계가 약 2/1,000의 기울기를 가졌으나 조정 후에는 약 2/10,000로 바이어스 오차가 줄어들었다. CCD 리드아웃 회로의 미세조정과 클락(clock) 개선을 통해 물결무늬 잡음 제거 및 읽기 잡음 감소가 이루어졌으며, 향후의 추가적인 바이어스 안정화와 크로스톡 개선 방안이 검토되고 있다. 카메라 전자부 조정 과정 및 결과와 더불어, 카메라 듀어와 부대장비 유지보수, Polycold CryoTiger 냉각기 운영 및 개선 관련 노하우도 함께 발표한다.
본 논문에서는 프로젝션 프로파일(PP: Projection Profile) 과 컬러공간변환(CST: Color Space Transform)을 이용하여 라인스캔 카메라(Line-Scan Camera) 영상을 재구성함으로써 LCD 표면의 결함검출 성능을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결함을 포함한 RGB 영역 분할, 대표값 추적시스템을 이용한 대표값 추출, 그리고 컬러공간변환을 이용한 Y영상 재구성 방법들로 구성되어 있다. 실험을 통하여 제안한 방법으로 재구성된 영상의 결함검출 성능이 영역카메라(Aerial Camera)의 결함검출 성능보다 우수함을 보였다.
TFT-LCD 자동 검사 시스템에서 결함 검출을 위한 영상은 라인 스캔 카메라(line scan camera)나 에어리어 스캔 카메라 (area scan camera)에 의해서 획득하게 된다. 그러나 임펄스 잡음과 가우시안 잡음, CCD 혹은 CMOS 센서의 한계, 조명등의 영향으로 열화된 영상이 획득되며, 한도성 결함 영역을 인간의 육안으로 구분하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 효율적인 결함 검출을 위해 특징 추출 방법과 결함 검출 방법을 제안한다. 특징 벡터로 웨버의 법칙을 이용한 결함 영역과 주변 배경 영역의 평균 밝기 차와 주변 배경 영역의 밝기 변화를 이용한 표준편차를 이용하며, 결함 영역 검출를 위해 추출된 특징 벡터를 이용하여 비선형 SVM을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라로 영상을 획득한다. 하지만 불량 검출은 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하다. 본 논문에서는 불량이 없는 COG 영상과 입력영상을 정합하여 불량 검출의 정확성을 높이기 위한 방법에 대하여 제안하였다. 두 이미지를 정합시키는 방법으로 영역분할 템플릿 매칭 방법을 사용하였으며 그라디언트 마스크와 AND 연산하여 최종 결과 영상을 획득하였다. 제안된 방법은 다른 이미지 정합 법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
얼굴 특징점 추출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문에서는 PC 카메라 및 주민등록증에 있는 사진을 스캔하여 얼굴 특징점을 정확하고 빠른 계산 시간안에 찾을 수 있는 새로운 방법을 제시한다. RGB 색공간을 YUV로 변환하여 Y성분을 히스토그램 균등화 시켜 휘도에 관계없이 얼굴 피부색을 추출한 후 YUV의 V성분을 변형한 V'성분을 이용하여 얼굴의 특징점을 찾는 방법이다. 실험결과 주민등록증 사진과 PC 카메라에서 입력 받은 얼굴 영상이 오류 없이 추출됨이 관찰되었다.
본 논문에서는 라인스캔 카메라를 통해 모든 영역의 영상을 획득하는 연구를 제안한다. 이 방법은 기존의 면적 카메라를 이용했던 방법에 비해 투영격자의 이동 횟수를 획기적으로 줄일 수 있으며, 그로 인해 측정시간이 매우 빠르고 측정정밀도도 뛰어난 장점을 가진다. 본 논문의 스캐닝 모아레 측정 방법은 넓은 영역의 3차원 형상 정보를 얻는데 매우 유익하며, 대면적의 대상물 측정 시 일반적으로 사용하는 stitching 기법을 사용할 필요가 없으므로 한번에 전 영역의 3차원 형상의 복원이 가능하여 보다 빠른 속도로 3차원 형상 정보를 얻을 수 있는 효과가 있다. 또한, 투영격자 하나만을 이용한 영사식 모아레 방식을 이용하여 작은 높이 단차를 갖는 물체의 3차원 형상을 복원하고 그 높이를 용이하게 측정 할 수 있다. 본 연구는 양산환경(Mass production)의 웨이퍼 범프 높이 검사 및 FC-CSP나 FC-BGA 범프 높이 검사 등에 활용 할 수 있으며, 실험을 통해 기존의 방법에 비해 투영격자의 이동횟수 및 측정 속도가 향상되었음을 확인하였다.
최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.
Roll to roll (R2R) system, known as 'web processing', is the process of producing these electronic devices on a roll of flexible plastic. With the need of improved performance and productivity in R2R industry, effective control and on-line supervision for web quality is essential. In this report, we present a system for on-line measurement of wrinkles, one of defects incurring due to compressive stresses developed in the web. This system is able to capture an image generated when a well defined line shape laser beam passes through a transparent web. The system calculates 3D shape information, including the height of the wrinkle on the web, and displays the images for the shape information of the web in real time. By using area scan camera and machine vision laser, this system takes more advantages of setting up as a simple and low cost system compared to the line scan camera systems that widely used in web manufacturing. Specific calibration method and analysis on the achievable accuracy will be discussed.
본 논문에서는 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 영상에 차선 변화벡터와 카디널 스플라인을 이용하여 변화에 강인한 곡선 차선 검출 방법을 제안한다. 이 방법은 역 투시변환과 차선 필터의 전처리 과정이 적용된 영상의 시작 S 프레임과 그 다음 S+1 프레임에서 차선 후보 영역을 설정하여 차선 영역을 검출하고, 검출된 차선영역을 이용하여 차선 변화벡터를 계산한 결과를 가지고 이후의 프레임에서 차선이 위치할 지점을 예측한다. 이후에 예측된 차선 위치에서부터 스캔 영역을 설정하고 이 영역 내에서 새로운 차선 위치를 검출하며, 검출된 차선 위치를 이용해 차선 변화벡터를 갱신하고, 차선 영역 내의 제어 점들에 카디널 스플라인을 적용하여 차선을 검출한다. 제안하는 방법은 차선의 형태 변화에 강인한 곡선 차선 검출방법이지만 직선 차선에도 잘 적응됨을 보였으며 한 프레임을 처리하는 데 약 20ms 정도의 양호한 차선검출 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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