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.
본 논문에서는 집적영상기술을 이용한 광학적 3D 영상 상관기의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 참조 3D 물체와 신호 3D 물체의 요소 영상들이 렌즈 배열을 통하여 얻어지고 이 요소 영상들을 디스플레이 패널에 다시 표시하여 출력 평면에서 광학적으로 고해상도 출력 평면 영상을 얻는다. 이렇게 얻어진 참조 및 신호 물체의 출력 평면 영상에 대하여 상호 상관관계를 수행하여 3D 물체를 인식한다. 제안한 방법은 기존 방법과 비교하여 높은 해상도의 출력 평면 영상을 사용하기 때문에 정확한 3D 물체 인식이 가능하며, 실시간 3D 물체 인식 시스템을 광학적으로 구현할 수 있다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위하여 광학 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서 계산구현 방법이 간단하고, 물체에 대한 정보 획득 측면에서 효율성을 기할 수 있는 스테레오 비전 알고리즘이 제시된다. 이는 공간을 미리 계획된 다단 평면상에 놓이는 물체점들을 역투시 변환에 의한 영상의 재투영 과정과 영상면 상관법에 의해서 평면상의 정보를 순차적으로 구한다. 제안된 알고리즘은 이동로보트의 장애물 감지작업에 적용하여 그 효율성을 보인다.
본 논문은 연속적인 영상에서 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 웨이브릿과 에피폴라 평면(Epipolar-Plane Images, EPI)을 사용하여 물체의 움직임을 분석하는 기법을 제안한다. 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으나 연적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로서 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿 변환에서 유도된 데이터를 가지고 만들어지는 에피폴라 평면은 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 기존의 방법보다 시간적으로 절약을 할 수 있다. 특히 서로 다른 방향에 대한 민감성을 보여 주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체의 광류 예측에 많은 도움을 주고 있다. EPI 분석에서는 물체가 깊이 방향으로 움직이는 경우에도 물체의 각 에지들(edges)의 기울기를 분석함으로서 깊이 방향의 광류를 측정할 수 있다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿 변환과 EPI 기법의 조합으로 분석된 실험 결과와 그 전 연구들과의 비교가 마지막 부분에 서술되었다.
본 논문에서는 검사 및 측정용 비젼 시스템에서 카메라와 평면거울을 이용하여 영상을 촬영할 패 발생하는 왜곡의 보정 방법을 제안한다. 빛이 거울과 카메라 사이를 통과할 때 거울 위치의 틀어짐으로 인하여 직진성을 보장받기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 왜곡 영상에 대한 모델을 구하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 거울의 위치의 틀어짐은 영상 촬영시 일그러진 사각형 형태로 왜곡이 나타난다. 이 특성을 이용하여 사각형 형태의 실험 대상체를 생성하여 이를 촬영하고 왜곡의 정도를 측정하여 평면거울의 보상값을 구한다. 이 방법으로 평면거울의 자세를 보정하여 왜곡되지 않은 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 3차원 공간 내에서 동일 평면 상에 존재하는 특징점들의 좌표를 추정하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 영상만을 이용하여 3차원 공간 내에 존재하는 다수의 특징점들을 검출한 다음 동일 평면 상에 위치하지 않는 특징점들은 제거시킨다. 이를 위해서 3차원 공간 내의 평면 객체와 2차원 카메라 영상 평면 사이의 평면 호모그래피(homography) 관계를 추정한 다음 각 특징점들의 평면 객체 상에서의 역사영 오차를 계산하고 오차값이 기준 값보다 큰 특징점들은 좌표값 추정 과정에서 제외시킨다. 제안된 방법은 별도의 센서 또는 최적화 알고리즘 없이 카메라 영상으로부터 추정된 평면 호모그래피 만을 이용한다. 실험 결과를 통해서 초당 40프레임 이상의 처리 속도를 보인다는 것을 확인할 수 있었으며, 또한 RGB-D 카메라를 이용하는 경우와 비교해도 처리 속도에 큰 차이를 보이지 않았으며, 특히 제안된 방법은 검출되는 특징점의 수가 지속적으로 증가하는 조건에서도 처리 속도가 거의 영향을 받지 않음을 알 수 있었다.
본 논문은 Y/C 비트 평면합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행함으로써 우수한 분할 성능을 얻을 수 있는 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들의 절대값을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로, 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정규화된 색차합 영상의 상위 6비트를 비트연산하여 Y/C 비트 평면합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 Y/C 비트 평면합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 정교한 분할 결과를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있다. 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성을 갖는 영상들에 전역적인 파라미터를 사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, Y/C 비트 평면합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
PCB에서의 불요전자파 복사를 줄이기 위하여 많은 방법들이 이용되고 있으나, 본 논문에서는 영상평면을 적용하여 불요 전자파 복사를 줄이는 방법을 제시하였다. PCB에서의 영상평면 효과를 해석하기 위한 모델을 제시하였으며, FEM(Finite Element Method)으로 시뮬레이션을 한 후, 전계 프로브를 사용하여 불요 전자파의 세기를 측정하였다. 그 결과 PCB에서 복사되는 불요전자파의 세기는 영상평면의 폭과 간격에 따라 다르게 나타나며 측정한 결과와 시뮬레이션 결과가 유사한 것을 알 수 있었다. 그러므로 PCB에서 복사되는 불요전자파를 억제하기 위하여 영상평면을 적절히 사용한다면 EMI 저감 대책면에서 효과적이라는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 두개악안면 3차원 입체영상을 이용한 진단 시 유용한 정중시상기준평면 설정에 도움이 되고자 시행되었다. 임상검사를 통하여 안면이 좌우 대칭으로 보이는 성인 정상교합자를 대상으로 두경부 전산화단층사진을 촬영하고 컴퓨터 프로그램을 이용하여 3차원 입체영상으로 재구성하였다. 두개의 정중시상부에 위치하는 Cg, ANS, PNS, Ba, Op 등의 계측점과 Po, Or로 구성된 FH plane을 이용하여 6개의 정중시상기준평면(Cg-ANS-Ba, Cg-ANS-Op, Cg-PNS-Ba, Cg-PNS-Op, FH${\perp}$(Cg, Ba), FH${\perp}$(Cg, Op))을 설정하고, 좌우 대칭성 의 Z, Fr, Fs, Zy, Mx, Ms등 6쌍의 계측점을 선정한 후, 설정된 정중시상기준평면에서부터 각 계측점까지의 좌측 및 우측 거리를 계측하고 t-검정을 통하여 유의차를 검정하는 한편, 좌우 차이값의 정도를 설정된 기준평면간에 비교하였다. 또한 정중시상 기준평면 설정의 재현도를 알아보기 위하여 정중시상기준평면의 설정에 사용된 계측점을 2주 간격으로 재계측하고 비교 분석한 결과, 본 연구에서 사용된 모든 정중시상기준평면이 두개악안면의 3차원적 분석 시 기준평면으로 사용될 수 있으며 특히, Cg와 ANS를 포함한 정중시상기준평면이 보다 타당함을 시사하였다.
평면 레이저 유도 형광법을 사용하여, 가시와 엔진내부에서 연소 과정이 진행되느 동안 OH라디칼 분포에 대한 2차원 영상을 계측하였다. Rayleigh 산란광을 차단하기 위해서 광대역 필터인 UG11을 사용하였으며, OH 형광 영상은 ICCD카메라로 수집하였다. OH라디칼 은 Q1(11)과 P2(8) 파장으로 여기하였다. 엔진 연료로는 iso-octane을 사용하였으며, 이 연료에서는 자체 형광이 발생하지 않았다. 난류를 암시하는 주름진 화염 경계면을 명확하게 관측하였으며, 어떤 영상에서는 화염 섬(flame island)이 나타나기도 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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