• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.307-313
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• 2012

본 논문은 자동 로봇 용접을 위한 Hand-Eye 레이저 거리 측정기 기반 용접 평면 인식 기법을 제안한다. 로봇 용접은 대상체의 형상에 의해 미리 정의된 용접선을 따라 금속 대상체를 용접 평면에 접합하는 과정이다. 따라서 성공적인 로봇 용접을 위해서는 용접 평면의 위치와 방향을 정확히 검출해야 한다. 만약 평면의 위치와 방향을 정확히 검출하지 못한다면 자동 로봇 용접은 실패하게 된다. 정밀한 용접 평면 인식을 위해 레이저 거리 측정기를 이용해 평면상의 직선을 검출한다. 레이저 거리측정기에 의한 직선 검출을 위해 Hough 변환을 적용한다. Hough 변환은 투표 방법을 기반으로 하기 때문에 센서의 측정 오차를 줄일 수 있다. 이 때 레이저 거리 측정기가 부착된 로봇 관절을 회전시켜 평면상의 두 개의 직선을 검출한 후 두 직선의 방향 벡터에 외적을 취해 평면의 방향을 인식한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 Simlab사에서 개발한 로봇 시뮬레이터인 RoboticsLab을 이용해 시뮬레이션을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.482-485
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• 2012

본 논문은 평면 디스플레이 패널 외관 검사의 무인 자동화를 위한 전처리 단계의 알고리즘으로 패널 외관 검사 영역의 정합성 향상 및 자동 설정하는 알고리즘 기술에 관한 것이다. 평면디스플레이 패널의 제조 공정 중, 점등 검사 공정 단계에서는 Line 불량, Point 불량, 얼룩 불량, 외관 불량, Pol 불량 등 다양한 불량들을 검출한다. 이중 외관 불량 검사를 자동화하기 위한 전처리 단계로써 획득한 영상 내에서의 검사 영역을 설정함에 있어서 영상에서의 패널 위치의 변화, 패널의 Rotation/tilt, 패널 에지에 불량이 결부될 경우에도 실제 절단면을 정확하게 추출하여 불량 측정 오차를 최소화하는 알고리즘 을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.31-37
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• 2020

CT 스캔에서 치아 신경관 식별은 치과 임플란트에서 중요하다. 임플란트 계획 전에, 치과 의사들은 신경관을 수동으로 식별하기 위해 신경관 경로가 최대로 관찰되는 시상면을 찾는다. 그러나 이는 시간 소모적이며 많은 임상 경험을 필요로 한다. 위 논문에서 우리는 원하는 시상면을 자동으로 검출하기 위한 깊은 학습 기반의 프레임 워크를 제안한다. 이는 두가지 주요 기술들을 사용하여 획득된다: 1) 초기 평면들을 획득하기 위한 반복 변환 네트워크 (ITN) 방법의 수정 버전과 2) 원하는 시상면을 검출하기 위한 합성곱 신경망 기반의 정밀 탐색 법. 이 기술들의 결합은 ITN 방법을 단독으로 사용하였을 때의 한계인, 정확한 평면 검출을 용이하게 한다. 우리는 여러 개의 CT 데이터 셋에서 실험하여 우리가 제안한 방법이 ITN 방법과 비교하여 훨씬 뛰어난 결과를 얻을 수 있음을 증명하였다. 이는 치과 의사들이 신경관 경로를 효율적으로 식별할 수 있어 보다 효율적인 자동신경관 검출법에 대한 향후 연구의 기반을 제공한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1993년도 추계학술대회 논문집
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• pp.155-160
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• 1993

연삭가공은 숫돌의 입자가 마멸,파쇄,탈락,생성의 과정을 반복하면서 가공하는 것으로 연삭과정은 사용하는 연삭숫돌의 종류, 드레싱조건,연삭조건 등의 인자에 영행을 받는다. 더욱이 연삭숫돌의 연삭성능은 연삭가공시간의 경과에 따라 변화한다. 이때 요구되는 가공능률과 가공정밀도를 일정하게 유지하기 위해서는 연삭과정을 자동감시하고 이상상태를 진단하는 기술의 확립이 필수적이다. 본 연구에서는 AE를 이용하여 평면연삭에 있어서 연삭숫돌의 종류별(WA계 비트리파이드 및 레지노이드결하ㅂ제연삭숫돌 36종류) 및 연삭조건을 변화시켰을때의 연삭저항 및 AE 신호의 변화등을 In-process 검출하여 연삭가공상태의 자동감시 및 자동이상진단시스템을 위한 AE의 적용 가능성을 검토하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.110-115
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• 2005

본 논문에서는 아바타를 자동으로 생성하기 위한 컬러 이미지 상에서의 얼굴, 눈, 입술 윤곽선 검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 먼저 조명의 영향을 최대한 배제하기 위하여 HSI 색상 모델을 사용하였고 I 정보를 제외한 HS 평면상에서 피부색을 정의하고 이를 이용하여 입력된 이미지로부터 피부 영역을 검출하였다. 그리고 변형가능 템플릿과 유전자 알고리즘을 이용하여 얼굴, 눈, 입의 윤곽선을 검출하였다. 여기서 변형가능 템플릿은 B-spline 곡선과 컨트롤 포인트 벡터로 이루어지며, 이것은 다양한 얼굴, 눈, 입술 모양의 표현을 가능하게 한다. 또 유전자 알고리즘은 자연계의 진화와 선택원리를 응용한 매우 효율적인 탐색 알고리즘이다 다음으로, 검출된 얼굴과 각 요소들의 윤곽선과 퍼지 C-평균 군집화를 이용하여 아바타를 생성하게 된다. 퍼지 C-평균 군집화는 얼굴색을 일정한 수로 단순화하는 과정에서 사용하였다. 결과적으로, 이와 같은 기법을 이용하여 기존의 정해진 이미지를 가지고 표현하던 아바타와는 달리 사용자의 특성을 표현할 수 있는 아바타를 자동으로 생성할 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.88-100
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• 1999

얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.87-94
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• 2005

3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.67-70
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• 2015

최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.141-142
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• 2008

본 논문은 텍스처된 3차원 점군데이터를 효율적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 지상라이다로부터 획득한 3차원 점군데이터는 많은 노이즈를 가지고 있으며 이로 인해 자동적인 모델링이 어렵다. 3차원 모델링에 있어서 메쉬를 생성해야 3차원 랜더링이 가능하지만 3차원 메쉬 생성은 노이즈에 취약하기 때문에 디자이너들이 수작업으로 노이즈를 제거해야만 한다. 하지만 노이즈 자제가 지상 라이다로부터 들어온 데이터이기 때문에 자동적인 노이즈 제거가 어렵다. 본 논문에서는 텍스처된 지상 라이다 데이터로부터 칼라 영상의 정보를 이용한 윤곽선 정보 검출 방법을 제안한다. 대부분의 건물과 같은 구조물에서 최 외곽은 같은 색의 정보를 가지고 있다. 최 외곽 칼라의 정보를 이용하여 칼라 정보의 변화를 제한하고, 유사 칼라 정보를 가지고 있는 픽셀만 얻어냄으로써 최외각 정보를 얻어낸다. 칼라 이미지를 이용만 필터링 된 점군데이터는 xy, xz, yz 각각의 평면에서 윤곽선 데이터를 가지며 이는 구조물에 대한 모델링의 속도를 빠르게 해준다.