• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제21권4호
• /
• pp.414-421
• /
• 1996

한국과 일본의 경우 건표고를 외관의 품질상태 에 따라 12등급에서 16등급으로 구분하고 있다. 그리고 등급판정 작업은 임의로 추출한 샘플을 대상으로 전문 감정가에 의해 수작업으로 수행되고 있다. 건표고의 품질을 결정짓는 외관의 품질인자들은 갓과 내피에 고루 분포하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 영상처리 시스템에 의거하여 개발한 건표고 자동 등급판정 및 선별 시작시스템의 구조와 기능 그리고 성능에 대하여 설명하였다. 개발한 시작시스템은 표고의 이송과 취급자동화를 위한 진동이송기, 반전장치, 컨베이어 이송장치와 두 세트의 컴퓨터 영상처리 시스템, 그리고 시스템 통괄제어를 위한 IBM PC AT호환 컴퓨터, 디지털 입출력 보드, 전공압실린더 구동제어를 위한 PLC등으로 구성하였다. 등급판정의 효율성 및 실시간 작업시스템을 고려하여 건표고의 등급판정은 두 세트의 컴퓨터 영상처리 시스템을 이용하여 이송되는 건표고의 갓 또는 내피 중 어디가 위를 향하는 지에 따라 두 단계에 걸쳐 독립적으로 판정을 수행하도록 하였다. 첫 번째 영상처리부에서는 갓표면 영상으로부터 4등급의 고품질 표고를 분류하며 두 번째 영상처리부에서는 내피표면 영상으로부터 중간 및 저품질 표고를 8개의 등급으로 분류한다. 실시간 영상정보처리를 목적으로 기존에 개발한 신경회로망을 이용한 등급판정 알고리즘을 시작시스템에 적용하였다. 개발한 시작기는 88% 이상의 등급판정 정확도를 보여 주었으며, 전공압시스템의 구동제약으로 인하여 표고 1개당 약0.7초의 선별시간이 소요되었다. 일조 선별라인의 경우 본 연구에서 제안한 시작기의 선별능력은 표고가 일차 처리부로 갓이 위로 올라와 있는 상태로 계속 공급된다면 시간당 대략 5,000여 개의 표고를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.보강하여 가능하면 B-Pillar의 Middle이 Bending type collapse을 방지하여 Pelvis와 Door가 먼저 접촉하는 방법 등이 적용가능하다. 제작하기 이전에 설계된 부품에 대한 스프링 상수 및 내구특성을 체계적으로 규명하여 제품 시험의 횟수를 줄이고, 보다 정밀한 제품을 제작할 수 있도록 하기 위한 것이다.세포수는 초기 배반포기배에서 팽윤 배반포기배로 진행됨에 따라 두배에서 세배 정도 증가되었음을 알 수 있었다. 또한, differential labelling과 bisbenzimide기법에서 얻어진 각각의 총세포수를 비교하였을 때 총세포수는 발달의 진행 정도에 따라 증가되며 그와 동시에 동일한 군 간의 세포수도 거의 유사함을 알 수 있었다. 따라서, ICM과 TE를 differential labelling하는 기법은 수정란의 quality를 평가하는데 매우 유용한 기법으로서 착상전 embryo 발달을 연구하는데 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 시사한다. 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰

• 생물환경조절학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.42-51
• /
• 1994

대다수 농산물과 마찬가지로 건조표고의 등급판정은 외관특징에 주로 의존한다. 표고 갓의 전후면에 걸친 복잡하고 다양한 외관특징들로 인하여 표고의 등급판정은 임의로 추출한 표고샘플에 대하여 전문가가 수작업으로 판정하고 있으며, 선별작업 역시 전적으로 수작업에 의존하고 있다. 단순한 반복작업으로 보이는 농산물의 등급판정은 사실 시각과 촉각을 위시한 고도의 감각신경계를 통하여 상호 복잡하게 얽혀 들어오는 정보를 지능적으로 처리하는 고기능의 작업이다. 농산물의 경우, 외관특성을 비롯한 물성은 종류별로 그 경계치를 일괄적으로 명확하게 규정할 수 없기 때문에 대개는 오차를 포함한 통계적 접근에 의하여 규정하고 있다. 따라서 농산작업에 있어서는 농산물 물성이 갖는 모호성을 효율적으로 처리할 수 있는 가변적인 작업구조 및 정보처리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 인간 뇌의 정보처리 기능을 부분적으로 구현할 수 있는 인공신경회로망을 컴퓨터 시각 시스템에 적용하여 단순 기하도형의 분류 및 표고의 등급판정을 성공적으로 수행하였다. 회로망 입력으로는 컴퓨터시각 시스템을 이용하여 건조표고의 정성적 외관특징을 자동으로 추출한 후 정량화한 특징점 값들을 이용하였다. 신경회로망의 학습은 표본 추출한 등급표고와 이들의 정량적 특징점 값들을 입출력 쌍으로 하여 수행하였다. 학습한 회로망의 등급판정 성능시험은 표본추출한 미지의 표고에 대한 컴퓨터 영상 특징점 값들을 입력하여 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.451-458
• /
• 2004

육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취 득하는 과정과 이들로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁의 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함을 추출하여 피혁의 등급을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도는 퓨리에 스펙트럼이 존재하는 영역의 넓이 및 가로, 세로 비율로서 계산된다. 그리고 결함은 전처리 과정을 거친 영상으로부터 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 히스토그램 분포의 특징에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 특성들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 다른 분야에서의 인간의 시각 검사를 대체 할 수 있으리라 판단된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권6C호
• /
• pp.793-800
• /
• 2004

본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.157-160
• /
• 2001

피혁 제품의 품질을 결정함에 있어 가장 중요한 부분은 눈에 보이는 표면상태이다. 지금까지 피혁제조업체에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데, 이러한 방법은 등급을 구분하는데 있어 일관성이 부족할 뿐만 아니라, 많은 노동력과 시간이 소모되고 또한 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어, 등급의 품질에 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 실시간 영상처리와 A. I를 접목하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 제안하고자 한다. 우선 피혁 자동 등급 선별 시스템에서 가장 중요한 실시간 영상처리를 이용하여 A. I에 적용될 수 있는 벡터의 추출 및 판정결과를 제시하여 본 논문의 정확성을 확인하고자 한다. 피혁 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하며, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
• /
• pp.363-366
• /
• 2001

현재 육안에 의한 피혁의 등급 판정 과정은 장시간 시 피로에 의한 일관성 결여로 인해 판정 결과에 대한 신뢰성을 주지 못한다. 따라서 피혁의 품질을 결정하기 위한 객관적인 지표와 이를 기준으로 등급 판정 과정의 자동화가 필요하다. 본 논문에서 적용된 피혁 자동 선별 시스템은 피혁에 대한 정보를 취득하는 과정과 이들 정보로부터 등급을 판정하는 과정으로 구성된다. 피혁의 품질은 조밀도와 결함의 종류 및 분포도와 같은 피혁 정보에 의해 결정된다. 본 논문에서는 디지털 카메라에 의해 획득된 흑백 영상으로부터 피혁의 조밀도 및 결함에 대한 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 조밀도에 대한 정보는 원 영상을 주파수 영역으로 변환한 후 나타나는 퓨리에 스펙트럼 분포의 특징 값들에 의해서 추출된다. 그리고 결함에 대한 정보는 전처리 과정을 거친 영상으로부터 경계선 검출 후 검색 윈도우를 사용하여 윈도우에 해당하는 픽셀들의 통계적 수치에 의해서 검출된다. 피혁 전체에 대한 정보들은 피혁의 등급을 판정하는 지표로 사용되며 실제 머신 비젼 시스템에 적용된다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제23권6호
• /
• pp.607-614
• /
• 1998

An automatic grading algorithm was developed to replace the manual trading of white ginseng. The algorithm consists of three consecutive stages, (a) image acquisition and preprocessing, (b) mathematical feature extraction, and (c) grade decision using artificial neural network. Mathematical features such as area ratio, mean and standard deviation of graylevel, skewness of graylevel histogram, and the number of run segment are extracted from five equally divided parts of ginseng. An artificial neural network model was used to classify white ginsengs into three categories. The performance of the algorithm was evaluated using 120 ginseng samples and the rate of successful classification was 74%.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 1998년도 동계 학술대회 논문집
• /
• pp.450-457
• /
• 1998

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.399-403
• /
• 2001

피혁 제품의 품질을 결정함에 있이 가장 중요한 부분은 눈에 보이는 표면상태이다. 지금까지 피혁 제조업체에서 대부분의 피혁을 육안으로 선별하여 오고 있는데, 이러한 방법은 등급을 구분하는데 있어 일관성이 부족한 뿐만 아니라, 많은 노동력과 시간이 소모되고 또한 미세한 결함이나 정밀한 치수를 감지할 수가 없어, 등급의 품질에 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 실시간 영상처리와 A.I를 접목하여 피혁 자동 등급 선별 시스템을 제안하고자 한다. 우선 피혁 자동 등급 선별 시스템에서 가장 중요한 실시간 영상처리를 이용하여 A.떼 적용될 수 있는 벡터의 추출 및 판정결과를 제시하여 된 논문의 정확성을 확인하고자 한다. 피혁 시스템의 설계는 세계 피혁업계와 차별을 기하고 검사시간을 단축하여 생산 효율성을 증대하며, 등급의 표준화 및 품질의 고급화를 도모한 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권10호
• /
• pp.377-382
• /
• 2018

본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.