• 제목/요약/키워드: 이미지 결함 검출

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A Lightweight Deep Learning Model for Text Detection in Fashion Design Sketch Images for Digital Transformation

  • Ju-Seok Shin;Hyun-Woo Kang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.17-25
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    • 2023
  • 본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

금속 표면결함 검출용 자기유도 마이크로 박막 센서 (Inductive Micro Thin Film Sensor for Metallic Surface Crack Detection)

  • 김기현
    • 비파괴검사학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.395-400
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    • 2008
  • 비자성 및 자성 금속 시편의 표면 결함을 검출하기 위하여 교류자기장을 이용하였다. 비파괴 센서 프로브는 자성 박막 요크와 박막형 코일로 구성된 신호 검출부와 시편에 교류자기장을 인가하기 위한 단일 직선을 이용한 여기 코일로 이루어져 있다. 박막형 유도 코일 센서는 스퍼터, 전기도금, 건식 식각과 사진식각 공정을 이용하여 제작되었다. 시편에 교류자기장을 인가하기 위하여 0.7 MHz-1.8 MHz 주파수 영역에서 0.1A-1.0A의 교류전류를 여기코일에 인가하였다. 센서의 특성은 최소 0.5 mm의 깊이와 폭을 가진 인위적인 슬릿 형태 비자성체 Al과 자성체 FeC 결함 시편을 이용하여 측정하였다. 측정된 신호는 높은 감도를 갖고 결함 시편위의 슬릿결함의 위치와 일치함을 알 수 있었다. 또한 박막형 유도 코일 센서를 이용하여 마이크론 크기의 표면 결함을 가진 자성체 FeC의 시편을 비접촉 스캔하여 측정된 유도전압의 변화를 이미지화 하였으며 그 결과를 광학적 이미지와 비교하였다.

가로 방향 에지를 이용한 자동차 타이어의 마모도 측정 및 편마모 여부 검출 (Wearing Degree and Uneven Wearing Detection of Tires Using Horizontal Edge Information)

  • 이태희;박은진;김기주;최두현
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.21-27
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    • 2018
  • 본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.

딥러닝을 이용한 PCB 필름 미박리 양품 판정 (Determination of PCB film of Un-peeling Defect Using Deep Learning)

  • 이정구;배영철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1075-1080
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    • 2022
  • 최근 인공지능 알고리즘으로 대표되는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘이 다양한 분야에서 예측, 분류, 군집화 등과 같은 분야에 적용하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 이에 본 논문에서는 PCB의 보호용 필름의 미박리 상태를 디젝트론2를 이용하여 검출하는 알고리즘을 제시한다. 반사 임계각 42.8°의 조건으로 촬영된 이미지로 61장의 데이터를 기반으로, 42장의 데이터를 학습에 19장의 데이터를 검증에 사용하였다. 딥러닝을 이용한 PCB 미박리 필름 검출 결과 19장의 검증 데이터 중 16장 검출, 3장 오검출 결과를 얻었다.

능동 적외선열화상 기법을 이용한 이면결함 검출에서의 측정 불확도 (Measurement Uncertainty on Subsurface Defects Detection Using Active Infrared Thermographic Technique)

  • 정윤재;김원태;최원재
    • 비파괴검사학회지
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    • 제35권5호
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    • pp.341-348
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    • 2015
  • 능동적 열화상 기법은 재료의 수동적 열적결함에 있어 기존의 적외선 열화상 기법에 비해 우수한 결함 검출능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 적외선 비파괴 검사는 지금까지 다양한 검출 기법에 대한 발전이 이루어졌으나 신뢰성에는 다소 의문이 있다. 따라서 본 논문에서는 위상잠금 열화상기법을 적용하여 각각 다른 결함의 크기와 깊이의 인공결함을 갖는 SM45C 시험편을 가지고 제안된 기법을 검증하고, 불확도를 평가하여 위상잠금 열화상 기법을 이용한 결함의 크기측정에 대한 신뢰성을 검토하였다.

자연영상에서 적응적 문자-에지 맵을 이용한 텍스트 영역 검출 (Text Region Detection using Adaptive Character-Edge Map From Natural Image)

  • 박종천;황동국;전병민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.1135-1140
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    • 2007
  • 본 논문은 자연영상에서 문자의 크기와 방향에 무관한 적응적 문자-에지 맵을 이용한 에지-기반 텍스트 영역검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, 에지 이미지로부터 에지 레이블을 얻고, 레이블 이미지로부터 문자를 찾기 위해 배열문법을 이용하여 적응적 문자-에지 맵을 적용한다. 선택된 레이블은 이웃 레이블과의 거리를 기준으로 클러스터 된다. 그 결과 텍스트 후보 영역이 얻어진다. 최종적으로, 텍스트 후보 영역은 경험적 규칙과 텍스트 영역에 대한 수평/수직 프로파일을 분석함으로서 검증된다. 실험결과 제안한 알고리즘은 다양한 문자의 크기 변화, 문자열의 방향, 그리고 복잡한 배경에서도 강인한 텍스트 영역 검출 결과를 보였다.

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특징 맵 인코딩이 CNN 성능평가에 미치는 영향에 대한 실험 (Experiment on the Effect of Feature Map Encoding on CNN Performance Evaluation)

  • 정민혁;김상균;진회용;이희경;추현곤;임한신;서정일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.169-171
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    • 2020
  • CNN의 중간 단계에서 추출되는 feature를 인코딩했을 때 결과 성능평가에 미치는 영향을 알아보는 실험을 수행하였다. 물체검출(Object detection)과 물체영역분할(Object segmentation)에 대하여 성능평가를 하였으며, 비교를 위해 원본 이미지와 256채널의 feature들을 한 장으로 합친 이미지 두 가지에 대해 인코딩하여 성능 평가를 실시하는 실험을 하여 결과를 도출했다. 실험 결과, 인코딩 시 압축 정도를 약하게 했을 경우 성능이 거의 떨어지지 않거나 심지어는 더 높은 경우도 있다. 하지만 256채널의 feature들에 대하여 인코딩을 하기 때문에 이미지의 용량과 해상도가 높아지는 단점이 있다.

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이미지와 문서 분석을 통한 개인 정보 자동 검색 시스템 (Auto Detection System of Personal Information based on Images and Document Analysis)

  • 조정현;안철웅
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.183-192
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    • 2015
  • 본 논문에서는 통신 판매사에서 사용하는 문서와 이미지 파일에서 개인 정보의 유출을 방지할 수 있는 개인 정보 자동 검색(PIAD, Personal Information Auto Detection) 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 개인 정보를 포함하는 신분증과 계약서 이미지를 자동으로 검색하고 그 결과를 사용자에게 전달하고, 문서상의 개인 정보 또한 검출할 수 있다. 본 시스템은 빠르고 정확한 검색을 위하여 선별 과정과 분석 과정으로 나뉘고, 분석 과정은 SURF, 침식과 팽창, FindContours 알고리즘들을 사용한다. 제안하는 PIAD 시스템은 272장의 입력 이미지들 중 267장을 선별 및 검출함으로써 98% 이상의 정확도를 보였다.

얼굴 검출을 이용한 얼굴 방향 인식 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Face Direction Recognition System using Face Detection)

  • 염효섭;이주형;홍민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.583-585
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    • 2012
  • 본 논문은 웹카메라를 이용하여 얼굴이 바라보고 있는 방향을 인식하는 시스템을 제안한다. 얼굴 검출 방법으로 Haar-like Face Detect를 이용하여 얼굴을 검출하고 전체 이미지에서 검출된 얼굴 영역만을 관심영역으로 설정하여 Haar-like Eye Detect를 이용하여 눈 영역을 검출하였다. 검출된 눈 위치에 대한 평균값으로 얼굴이 왼쪽 방향을 보고 있는지 오른쪽 방향을 보고 있는지를 판단하였다. 제안된 방법의 실험 결과, 얼굴 및 눈 영역을 비교적 정확하게 검출하였으며 계산된 눈 위치를 이용하여 얼굴 방향 인식에 대해서 우수한 성능을 보였다.

조명 변화에 강인한 얼굴 검출을 위한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석 보정기법 (Bilateral Symmetry Averaging and Simple Regression Analysis for Robust Face Detection Against Illumination Variation)

  • 조치영;김수환
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권12호
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    • pp.21-28
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    • 2006
  • 형판 정합 기반의 얼굴 검출 시스템에서 획득된 이미지에 대한 명암 정규화 및 영상 보정을 위해 보통 히스토그램 평활화 등을 사용한다. 이 방법은 조명 변화에 의해 발생한 이미지의 부분 명암 왜곡에는 효과적이지 못하다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 다양한 방향의 조명에 의한 명암 왜곡을 효과적으로 보정하는 전처리 기법을 제시한다. 이 기법은 얼굴의 좌우대칭성을 이용한 좌우대칭 평균화와 단순회귀분석을 이용한 세로 방향 명암 보정을 결합한 것이다. 실험 결과 이 기법은 기존의 방식보다 높은 검출성능을 보일 뿐만 아니라 얼굴의 후보 개수도 현저하게 감소하는 것으로 나타났다.

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