Algorithms that represent given pattern in the form of an ARG (Attributed relational graph) using not only structural relations but also symbolic or numerical attributes, and then recognize that pattern by graph matching process are presented in this paper. Based on definitions of pattern deformational models, algorithms that can find GPECI(Graph preserved error correcting isomorphism). SGECI(subgraph ECI) and DSECI(Double subgraph ECI) are proposed and comparisons among these algorithms are described. To be useful in performig practical tasks, efficient schemes for extraction of ARG representation fron raw image are needed. In this study, given patterns are restricted within objects having distinct skeleton, and then the information which is necessary for recognition and analysis is successfully extracted.
본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.
최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.
조립체 공정은 많은 부분이 자동화 되었지만 결함 진단 부분에서는 포괄적인 의사 결정을 지원하기 위해 다양한 분야의 전문성과 지식을 필요로 하기 때문에 자동화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 분야의 전문가가 쉽게 접근할 수 있고 직관적으로 이해할 수 있는 영상 정보를 이용한 조립체 결함 분석 지원시스템을 제안한다. 본 시스템은 영상 정보와 제품 설계 정보 그리고 결함탐지 정보를 병합함으로써 조립체에서 효과적으로 결함을 분석하도록 지원한다. 제안된 방법은 라벨링을 이용하여 조립체의 영상을 부품 단위로 분할하고 확장된 속성 관계 그래프(eARG)를 사용하여 설계 정보와 결함 분석 정보를 일관되게 표현하여 결함 정보를 영상 정보로부터 접근할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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