• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.402-404
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• 2012

감시카메라의 성능이 향상됨에 따라 감시 카메라를 적용한 다양한 분야에 자동탐지 시스템의 적용 사례가 증가하고 있다. 하지만 동적인 상황이 빈번히 발생하는 실외환경에서의 감시카메라는 빛이나 날씨 등에 의해 불확실성을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 발생한 불확실성을 시계열로 보정하기 위한 방법으로 동적 베이지만 네트워크 기반의 시스템을 제안한다. 객체의 속도와 레이블, 방향 등을 시계열로 고려해 발생한 불확실한 상황에 대해 객체 검출을 보정하였다. 또한 실제 비디오 영상을 이용한 실험 및 평가를 수행하여 그 유용성을 입증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1350-1358
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• 1999

이 논문에서는 유전밴드 영상신호에 포함되어 있는 지형적 특징을 이용하여 밝기의 변화가 일정하지 않은 유전밴드를 인식하는 방법을 연구하였다. 유전밴드는 동일인을 식별하는데 있어서 지문보다 높은 신뢰성을 가지고 있으므로, 유전밴드 영상에서 유전밴드의 유무와 위치를 자동적으로 검출하는 것은 매우 중요하다. 레인내의 밝기의 변화가 일정한 유전밴드는 미분연산자에 의해 검출할 수 있지만, 밝기의 변화가 일정하지 않은 레인내의 유전밴드는 일반적인 인식방법에 의해서는 검출하기 어렵다. 따라서 유전밴드 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고, 이것으로부터 계산한 곡률(curvature)의 크기에 의해 유전밴드를 인식함으로써 레인의 밝기가 변화하는 경우에도 효과적으로 인식하였다.Abstract This paper presents recognition of DNA band using the topographical features of DNA band images. The DNA band provides a more reliable way of identification than fingerprints. Recognition based on differentiation operators can easily detect the DNA band if the brightness of lane in the image is almost uniform. When the brightness of the lane changes gradually, the DNA bands are hard to be recognized. Using the curvature magnitude of the lane computed from topographic features extracted from DNA images, the DNA bands are efficiently recognized in the lane whose brightness changes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.447-448
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• 2018

라벨인식과 같은 광학 문자 인식은 영상처리를 활용한 컴퓨터 비전의 대표적인 연구분야이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 라벨인식 시스템을 고안하였다, 생산 라인에 적용되는 라벨인식 시스템은 인식 속도가 중요하기 때문에 기존의 R-CNN기반의 딥러닝 신경망보다 월등히 빠른 오브젝트 검출 시스템 YOLO를 활용하여 문자를 학습 및 인식 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 기존 시스템에 근접하는 문자인식 정확도를 제공하고 자동으로 문자영역을 검출 가능하며, 라벨의 인쇄불량을 판독하도록 하였다. 또한 개발, 배포, 적용이 한번에 가능한 프레임워크를 통하여 생산현장에서 발생하는 다양한 이미지 처리에 활용될 전망이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.782-783
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• 2011

본 연구에서는 자동차 부품 가공공정에서 적용하는 캐스케이드 디버링(cascade deburring) 후 잔존하는 스틸볼(steel ball)을 자동으로 감지하기위한 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 자화부, 검출부, 제어부, PC 모니터링부로 구성되었다. 스틸볼 착자화 및 감지 정밀도의 향상, 외부노이즈 대응능력 등의 환경 변화에 영향을 받지 않는 신뢰성이 뛰어난 성능을 갖는 시스템을 구현하고자 하였으며 이를 위한 미세 스틸볼 감지시스템의 착자화부를 구현하고 성능평가를 수행하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1607-1615
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• 1996

A new simply computable operator named DBAH(difference between arithmetic mean and mean)and fuzzy reasoning technique of local thresholds for extracting sketch features are proposed in this paper.The DBAH operator provides some advantages, for example dependence on local intensities and small reponses with small rates of intensity change in very dark regions. Also, the proposed fuzzy reasoning technique has a good performance extracting sketch features without human intervention.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.8-10
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• 2018

자동차에서 전장부품이 차지하는 비중이 증가하고 있다. 그런데 전장부품이 증가하면서 전자제어장치의 오작동으로 인한 사고 및 인명손실의 위험이 커졌다. 자동차 환경에서 발생하는 진동, 열기, 습기, 전자파를 차단하여 전장부품의 안정성을 확보와 위험을 최소화하기 위해 자동차 OEM에서는 Conformal Coating 기술을 적용하는 것이 일반적이다. Conformal Coating된 PCB 회로의 신뢰성을 높이기 위해서는 코팅 과정에서 발생하는 기포를 억제해야 한다. 그럼에도 불구하고 기포가 발생한 경우에는 해당 PCB를 폐기하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 코팅된 PCB에서 발생한 기포를 자동으로 검사하기 위한 전처리 과정으로서 검사 소자의 경계면과 평탄면 영역을 추정/분할하는 영상처리 알고리즘을 제안한다. 코팅 기포의 특성이 소자의 경계면과 평탄면에서 매우 다르게 나타나므로 효율적인 기포 검출을 위해서 영역 분할은 필수적인 전처리 과정이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.6
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• pp.737-747
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• 2012

Recently, in order to support automatic meter reading for conventional metering devices, an image processing-based approach of recognizing the number meter data in the captured meter images has attracted many researchers' interests. Numerical character segmentation is a very critical process for successful recognition. In this paper, we propose an efficient numeric character segmentation method which can segment numeric characters well for any metering device types under diverse illumination environments. The proposed method consists of two consecutive stages; detection of number area containing all numbers as a tight ROI(Region of Interest) and segmentation of numerical characters in the ROI. Detection of tight ROI is achieved in two steps: extraction of rough ROI by utilizing horizontal line segments after illumination enhancement preprocessing, and making the rough ROI more tight through clipping utilizing vertical and horizontal projection about binarized ROI. Numerical character segmentation in the detected ROI is stably achieved in two processes of 'vertical segmentation of each number region' and 'number segmentation in the each vertical segmented number region'. Through the experiments about a homegrown meter image database containing various meter type images of low contrast, low intensity, shadow, and saturation, it is shown that the proposed numeric character segmentation method performs effectively well for any metering device types under diverse illumination environments.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1994 no.12
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• pp.39-42
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• 1994

An automatic multi-threshold algorithm for segmentation of 2D ultrasound images based on average filtering and the characteristics of speckle noise in 2D ultrasound image is proposed. To do this, we investigate the histogram of difference between $7{\times}7$ averaging histogram and $3{\times}3$ averaging histogram. And, we find zero crossing points in the positive portion of the differenced histogram and select middle points of the zero crossing points. We assign these selected points to characteristic points. The thresholds are the center of two characteristic points. Then we segment 2D ultrasound image by using these thresholds and extract edges from applying edge operator to optimal segmented image. Experimental results show that the segmented regions are devided accurately around the homogeneous region.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.9
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• pp.292-301
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• 2016

Because damages arising from the occurrence of foot-and-mouth disease (FMD) are very great, it is essential to make a preemptive diagnosis to cope with it in order to minimize those damages. The main symptoms of foot-and-mouth disease are body temperature increase, loss of appetite, formation of blisters in the mouth, on hooves and breasts, etc. in a cow or a bull, among which the body temperature check is the easiest and quickest way to detect the disease. In this paper, an algorithm to detect FMD from the hooves of cattle was developed and implemented for preemptive coping with foot-and-mouth disease, and a hoof check test is conducted after the installation of a high-resolution camera module, a thermo-graphic camera, and a temperature/humidity module in the cattle shed. Through the algorithm and system developed in this study, it is possible to cope with an early-stage situation in which cattle are suspected as suffering from foot-and-mouth disease, creating an optimized growth environment for cattle. In particular, in this study, the system to cope with FMD does not use a portable thermo-graphic camera, but a fixed camera attached to the cattle shed. It does not need additional personnel, has a function to measure the temperature of cattle hooves automatically through an image algorithm, and includes an automated alarm for a smart phone. This system enables the prediction of a possible occurrence of foot-and-mouth disease on a real-time basis, and also enables initial-stage disinfection to be performed to cope with the disease without needing extra personnel.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.71-77
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• 2014

In this paper, we propose an improved numeric character recognition method which can recognize numeric characters well under low-illuminated and shade-illuminated environment. The LN(Local Normalization) preprocessing method is used in order to enhance low-illuminated and shade-illuminated image quality. The reading area is detected using line segment information extracted from the illumination-normalized meter images, and then the three-phase procedures are performed for segmentation of numeric characters in the reading area. Finally, an efficient hybrid classifier is used to classify the segmented numeric characters. The proposed numeric character classifier is a combination of multi-layered feedforward neural network and template matching module. Robust heuristic rules are applied to classify the numeric characters. Experiments using meter image database were conducted. Meter image database was made using various kinds of meters under low-illuminated and shade-illuminated environment. The experimental results indicates the superiority of the proposed numeric character recognition method.