In this paper, we propose a method to build an accurate initial trimap for the GrabCut algorithm without the need for human interaction. First, we identify a rough candidate for the label region of a bottle by applying a saliency map to find a salient area from the image. Then, the Hough Transformation method is used to detect the left and right borders of the label region, and the k-means algorithm is used to localize the upper and lower borders of the label of the bottle. These four borders are used to build an initial trimap for the GrabCut method. Finally, GrabCut segments accurate regions for the label. The experimental results for 130 wine bottle images demonstrated that the saliency map extracted a rough label region with an accuracy of 97.69% while also removing the complex background. The Hough transform and projection method accurately drew the outline of the label from the saliency area, and then the outline was used to build an initial trimap for GrabCut. Finally, the GrabCut algorithm successfully segmented the bottle label with an average accuracy of 92.31%. Therefore, we believe that our method is suitable for product label recognition systems that automatically segment product labels. Although our method achieved encouraging results, it has some limitations in that unreliable results are produced under conditions with varying illumination and reflections. Therefore, we are in the process of developing preprocessing algorithms to improve the proposed method to take into account variations in illumination and reflections.
In this paper, we propose a method to segment the bottle label in images taken by mobile phones using multi-gradient approaches. In order to segment the label region of interest-object, the saliency map method and Hough Transformation method are first applied to the original images to obtain the candidate region. The saliency map is used to detect the most salient area based on three kinds of features (color, orientation and illumination features). The Hough Transformation is a technique to isolated features of a particular shape within an image. Therefore, we utilize it to find the left and right border of the bottle. Next, we segment the label based on the gradient information obtained from the structure tensor method and edge method. The experimental results have shown that the proposed method is able to accurately segment the labels as the first step of product label recognition system.
본 연구에서는 적외선 센서를 이용한 페트병 분리수거 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 인식부, 제어부, 알람부 및 구동부로 구성된다. 인식부는 페트병을 감지해 페트병과 센서와의 거리를 측정하고 값을 추출하고 추출된 값을 표준 범위와 비교하여 값이 표준 범위를 벗어날 경우에는 제어값을 제어부에 전송하고, 특정범위를 넘어간 경우 라벨 혹은 뚜껑의 유무결과를 제어부에 전송한다. 제어부에서는 센서부로부터 전송받은 결과값에 따라서 수거함의 입구를 개방하거나 알람부를 제어하는 기능을 수행한다. 제안된 시스템 구현을 위하여 인식부는 적외선 센서로 구현하였고, 제어부는 C언어 기반의 아두이노 스케치 프로그램으로 제작하였다. 또한, 인식부와 제어부는 아날로그 신호를 이용하여 통신할 수 있게 하였다. 제안된 시스템은 정해진 알고리즘에 따라 페트병의 라벨과 뚜껑의 유무를 정확히 판단한 후 라벨 혹은 뚜껑이 부착되었을 때 수거함의 입구를 막는다. 국민 1인당 배출되는 폐기물의 양이 높고 재활용이 되지 않아 쓰레기의 대다수를 소각시키고 있는 상황에서 본 연구에서 제안한 시스템을 통하여 페트병의 재활용률을 높이기를 기대한다.
우리나라는 에너지 수입 의존도가 높기 때문에 자원의 절약과 재활용촉진을 위한 법률을 제정하여 에너지순환자원을 위해 노력하고 있다. 최근 빈병 재활용에 대한 일환으로 수도권 대형 마트에 빈병 무인회수기를 설치하여 운영하고 있지만 이에 대한 국내 무인회수기에 상용화가 이루어지지 않고 있으며 빈병 재활용에 대한 정보를 제공하기 위한 스마트 디바이스 애플리케이션이 아직 서비스 되지 않고 있다. 본 논문에서는 자원순환촉진을 위한 빈병 재활용 정보관리 시스템을 설계 및 구축하였다. 관리자가 빈병 정보 및 무인회수기 정보를 관리할 수 있는 홈페이지를 구축하였다. 또한 스마트 디바이스를 가진 많은 사람들이 빈병 재활용 정보를 쉽게 이용할 수 있도록 하기 위하여 카메라를 이용한 바코드 검색 및 라벨 검색을 통해 빈병 정보 및 무인회수기 위치 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 구현하였다.
Purpose: The morbidity of pesticides are largely related with accidental ingestion in human. The four principal ideals of clarity, completeness, conformity and consistency of label are important to make a correct usage and prevent unnecessary health risk. The aim of this study is to evaluate the appropriateness of pesticides labelling practice in Korea. Methods: The photographic label images of pesticide products were gathered through visiting thirteen manufacturers that produce pesticide products in Korea. We scored labelling practice by guidelines of Food and Agriculture Organization of the United Nations in 1995. Results: From August 2005 to November 2005, we gathered 1,296 label images of pesticide and $58.3{\%}$ (755/1,296) of images were scored by check lists for reviewing label content. The average score of four check list categories was $71.9{\pm}2.2$. Each categorical score were $91.7{\pm}0.9$ for the information appearing on the label, $31.3{\pm}0.0$ for safety precaution, $77.7{\pm}2.0$ for instructions for use, $87.0{\pm}8.7$ for general configurations. In safety precaution, the sentence of keeping locked up the product and two mandatory safety pictograms were missed in all label images. In general configurations category, there was score difference in product package types between bottle and bag container ($85.1{\pm}9.0$ vs. $90.3{\pm}7.2$, p < 0.01). Conclusion: Although there was no comparable previous data, the score of safety precaution was lowest than other categories because the two mandatory safety pictograms and locked up warning sentence were missed. In general configurations, the colour contrast was more inappropriate in the labels on bottle than bag container.
의약품을 자동 포장하는 시스템에서는 캐니스터(Canister)에 해당 약을 정확히 보충할 수 있는 해당 약통과 캐니스터와의 일치 여부를 판단하는 정합 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 약화사고 방지를 위해 많은 종류의 약통을 분류하기 위한 분류 성능뿐만 아니라 실시간으로 처리할 수 있는 상 하 계층으로 구성된 계층적 신경회로망을 제안한다. 먼저 약통 정보를 나타내는 라벨 영상으로부터 다수의 저 차원 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터를 사용하여 하위계층의 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 신경회로망을 학습한다. 다음으로 학습된 MLP의 중간층 출력을 입력으로 사용하여 상위계층의 MLP를 학습한다. 100개의 약통에 대해 좌우 30도까지 회전한 영상에 대해 제안한 계층적 신경회로망의 분류 성능 시험과 실시간 연산처리 성능의 우수함을 보였다.
약화 사고 방지를 위한 약통 분류 알고리즘은 약통의 회전, 크기변화, 위치 이동 등의 기하학적 변화에 강인하여야 한다. 본 논문에서는 기하학적 변화에 강인한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)을 이용하여 약통을 실시간으로 정확하게 분류하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 약통 분류를 위해서 두드러진 특징으로 약통의 크기 정보인 최외곽 사각형을 이용하여 약통을 크기 별로 분류한다. 다음으로 최외곽 사각형내에서 라벨 영역을 추출하고, 회전을 고려한 관심영역을 추출한다. 그리고 추출된 관심영역에 대해 SIFT를 이용하여 약통을 분류한다. 또한 SIFT의 처리 속도를 개선하기 위하여 SIFT의 옥타브 수를 간소화하였다. 250개의 약통 영상에 대해 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 모든 약통에 대해 정확히 분류함을 확인하였다. 또한 SIFT의 피라미드 레벨 간소화에 의해 처리 시간을 2배 이상 향상됨을 확인하였다.
재활용품 분리배출 시 라벨의 제거 실태를 파악하기 위해 가정에서 직접 쓰레기를 분리배출하는 300명을 대상으로 설문조사를 진행한 결과 플라스틱 병 분리배출이 99%에 이를 정도로 가정에서 직접 분리배출을 하는 소비자들은 스스로 각 재질을 분리하여 분리배출에 참여하고 있다고 인식하는 것으로 조사되었으나 분리배출시 라벨(부착상표) 및 잡자재(마개, 비닐코팅, 테이프, 손잡이, 받침대 등)를 제거하는 비율은 약 65%로 조사되어 약 35%는 분리배출시 라벨과 같은 잡자재를 제거하지 않는 것으로 나타났다. 라벨 및 잡자재를 제거한다는 응답 비율이 약 65%에 이르지만 재질별 세부항목 조사에서는 라벨 및 잡자재 제거 비율이 50%를 넘는 재질이 종이(상자형, 기타), 플라스틱(페트/병)으로 단 2가지 항목만 조사되어 실제 라벨 및 잡자재의 제거 참여율이 높지 않을 것으로 예상된다. 라벨 및 잡자재를 제거하지 않는 가장 큰 요인으로 분리의 어려움이 약 52%로 가장 높으며 다음으로 제거의 필요성에 대한 인식부족이 주요 요인으로 분석되었다. 정부는 분리배출 가이드를 통해 라벨 및 잡자재를 제거하여 분리배출할 것을 요청하고 있으나 본 연구에 따르면 라벨 및 잡자재의 분리배출에 대한 정부와 일반 소비자 간의 인식 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 올바른 분리배출의 정착을 위해서 소비자가 라벨 및 잡자재제를 제거하는데 영향을 미치는 문제점들을 개선할 필요성이 제기된다. 소비자가 라벨 및 잡자재 제거에 영향을 미치는 저해 요소 중 '강한 접착력(점/접착제, 불순물 잔유)'이 가장 큰 저해 요소로 나타났다. '강합 접착력'은 점(접)착 라벨의 저해 요소에 해당하며 '재질의 강도(늘어남, 끊어짐)'은 수축라벨에 대한 저해요소로 해석될 수 있다. 따라서 PET병에 점(접)착 라벨보다 수축라벨의 사용을 지향하는 국내 정책의 방향성은 소비자의 라벨 분리 참여율 향상 측면에서 효과적일 것으로 판단된다. 그러나 수축라벨에 절취선이 없거나 분리가 어렵다고 판단되면 점/접착라벨 보다 분리 인식이 떨어지므로 소비자가 라벨을 제거 시 느끼게 되는 분리용이성 정도가 중요한 것으로 분석되었다. 강한 접착력, 마땅하지 않은 제거부분(제거 개시부 문제), 재질의 강도는 연령에 상관없이 저해 영향력 평균이 높은 것으로 나타나 라벨을 제거하는데 방해가 되는 주요 요소로 작용하고 있다는 것을 알 수 있다. 결론적으로 정부 정책에 대한 불만을 낮춰 소비자의 올바른 분리배출 참여율을 높이기 위해서는 소비자들이 느끼고 있는 문제점들을 해결할 필요성이 있다. 우선적으로 해결이 필요한 영역은 강한 접착력 및 재질의 강도에 의해 라벨을 몸체에서 제거하기 어려운 점과 제거를 위해 라벨을 잡아야 하는 부분이 존재하지 않아 불편한 점이다. 강한 접착력의 경우 잔유물이 남거나 라벨이 완전히 제거되지 않아 분리배출 의지를 저해하고 있으며 수축라벨은 분리가 용이하도록 도입한 절취선이 제 기능을 하지 못하여 소비자의 불만을 야기하고 있다. 또한 제거 개시부 문제는 점(접)착라벨의 경우 일부 기업에서는 점(접)착제를 일부 도포하지 않아 제거 개시가 쉽도록 하는 일명 '에코탭'을 적용하여 분리 용이성을 향상시키고 있지만 그 사례는 소수에 불과한 실정이다. 따라서 올바른 분리배출을 통해 궁극적으로 자원순을 이루기 위해서는 정책을 통해 올바른 분리배출을 소비자에게 요구하는 것에 그치지 않고 동시에 생산단계에서 구조적 개선을 통한 소비자의 불만사항 해결에 대한 노력이 필요하다. 본 연구는 자원순환정책의 일환으로 점차 소비자의 분리배출 참여 역할을 강화하고 있는 시점에서 향후 정책 개선에 활용할 수 있도록 소비자 측면에서의 분리배출에 대한 인식을 조사하여 분리배출 참여를 저해하는 문제점을 도출하고 정책의 개선 방향성을 제시한 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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