본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Production of green pepper has been increased due to customer's preference and a projected ten-year boom in the industry in Korea. This study was carried out to develop an automatic grading and sorting system for green pepper using machine vision. The system consisted of a feeding mechanism, segregation section, an image inspection chamber, image processing section, system control section, grading section, and discharging section. Green peppers were separated and transported using a bowl feeder with a vibrator and a belt conveyor, respectively. Images were taken using color CCD cameras and a color frame grabber. An on-line grading algorithm was developed using Visual C/C++. The green peppers could be graded into four classes by activating air nozzles located at the discharging section. Length and curvature of each green pepper were measured while removing a stem of it. The first derivative of thickness profile was used to remove a stem area of segmented image of the pepper. While pepper is moving at 0.45 m/s, the accuracy of grading sorting for large, medium and small pepper are 86.0%, 81.3% and 90.6% respectively. Sorting performance was 121 kg/hour, and about five times better than manual sorting. The developed system was also economically feasible to grade and sort green peppers showing the cost about 40% lower than that of manual operations.
Image analysis algorithm for the quality evaluation of ginseng seedling was investigated. The images of ginseng seedling were acquired with a color CCD camera and processed with the image analysis methods, such as binary conversion, labeling, and thinning. The processed images were used to calculate the length and weight of ginseng seedlings. The length and weight of the samples could be predicted with standard errors of 0.343 mm, and 0.0214 g respectively, $R^2$ values of 0.8738 and 0.9835 respectively. For the evaluation of the three quality grades of Gab, Eul, and abnormal ginseng seedlings, features from the processed images were extracted. The features combined with the ratio of the lengths and areas of the ginseng seedlings efficiently differentiate the abnormal shapes from the normal ones of the samples. The grade levels were evaluated with an efficient pattern recognition method of support vector machine analysis. The quality grade of ginseng seedling could be evaluated with an accuracy of 95% and 97% for training and validation, respectively. The result indicates that color image analysis with support vector machine algorithm has good potential to be used for the development of an automatic sorting system for ginseng seedling.
본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.
A real-time inspection system has been developed by combining CCD based image processing algorithm and a standard lighting equipment. The system was tested for defective fabrics showing nozzle contact scratch marks, which are one of the frequently occurring defects. Two algorithms used were compared according to both their processing time and detection rate. First algorithm (algorithm A) was based on morphological image processing such as dilation and opening for effective treatment of defective printing areas while second one (algorithm B) mainly employs well-defined edge detection technique based on canny detector and Zermike moment. It was concluded' that although both algorithms were quite successful, algorithm B showed relatively consistent performance than algorithm A in detecting complex patterns.
본 논문은 CMOS 이미지 센서에서 획득한 영상의 품질을 개선하기 위한 실시간 전처리 프로세서의 설계를 제시한다. CMOS 이미지 센서는 기존 IC와의 통합, 저전력소모, 저가격화등의 다양한 이점을 갖지만, 기존의 CCD 소자로부터 획득한 영상에 비해 열등한 품질의 영상을 제공하는 단점이 있다. CMOS 이미지 센서의 이러한 물리적 한계를 극복하기 위해 본 논문에서 제안하는 전처리 프로세서에는 색상 보간, 색상 보정, 감마 보정, 자동 노출 조정 등의 기본적인 전처리 알고리즘 외에 공간 가변적 대비 향상 알고리즘이 포함되었다. 여기에서 제안하는 전처리 프로세서는 이러한 알고리즘을 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 가지며, VHDL 언어를 이용하여 설계 및 검증되었다. 설계된 전처리 프로세서는 합성 결과 약 19K의 논리 게이트를 포함하였으며, 이는 저가격의 PC 카메라 구현에 적합하다. 제안된 전처리 프로세서의 실시간 동작 여부를 검증하기 위해 설계된 전처리 프로세서는 Altera사의 Flex EPF10KGC503-3 FPGA 칩으로 구현되었으며, 성공적으로 동작함을 확인하였다.
Since $Gr{\"{o}}nadhl$ et al introduced a digital subtraction radiography into periodontal dignosis in 1983, many reports using this system has aimed to assess the peroiodontal disease activity and the alveolar bone changes after periodontal treatment. The present study was performed to evaluate the usefulness of digital subtraction radiography for asessing an alveolar bone changes in 3 months after periodontal flap surgery. Serial intraral raiographs were taken from 5 normal subjects and 6 periodontally diseased patients using customized bite blocks attached to film holder in fxation device and digitized by image processing system(consisting of IBM 386, digital frame grabber, CCD camera, Image-pro II software). And the reference parameters were measured by pixel unit and compared with respective radiographs. The serial radiographs showed a little and statistically insignificant difference in reference paramenters. The conventional intraoral radiographs, the subtraction images and the clor enhanced subtraction images were reviewed by 4 examiners and the examiner's agreement rates were compared. The subtraction images and its color enhanced images showed higher examiner's agreement rate than the conventional radiographs. And the propotions of sites diagnosed with bone loss or gain after periodontal surgery were highter in the subtraction images and its color enhanced images than in the conventional radiographs. Especially, in color enhanced images, the unber of bone agin sites tended to increase according to post-surgery periods. These results indicate that projection geometry could be standardized with the divice used in this study, and the subtraction radiography may be useful to assess an alveolar bone changes after periodntal flap surgery.
Most of the seeds of cucurbitaceous rootstock species used for grafting were mainly sown by hand. This study was carried out to develop an on-line discriminating algorithm of seed direction using machine vision and an automatic seeding system. The seeding system was composed of a supplying device, feeding device, machine vision system, reversing device, seeding device and system control section. Machine vision was composed of a color CCD camera, frame grabber, image inspection chamber, lighting and personal computer. The seed image was segmented into a region of seed part and background part using thresholding technique in which H value of HSI color coordinate system. A seed direction was discriminated by comparing position between the center of circumscribed rectangle to a seed and the center of seed image. It took about 49ms to identify and redirect seed. Line-up status of seed was good the more than 95% of a sowed seed. Seeding capacity of this system was shown to be 10,140 grains per hour, which is three times faster than that of a typical worker.
Purpose: An autonomous robot was developed for harvesting strawberries cultivated in bench-type systems. Methods: The harvest robot consisted of four main components: an autonomous vehicle, a manipulator with four degrees of freedom (DOF), an end effector with two DOFs, and a color computer vision system. Strawberry detection was performed based on 3D image and distance information obtained from a stereo CCD color camera and a laser device, respectively. Results: In this work, a Cartesian type manipulator system was designed, including an intermediate revolute axis and a double driven arm-based joint axis, so that it could generate collision-free motions during harvesting. A DC servomotor-driven end-effector, consisting of a gripper and a cutter, was designed for gripping and cutting the strawberry stem without damaging the strawberry itself. Real-time position tracking algorithms were developed to detect, recognize, trace, and approach strawberries under natural light conditions. Conclusion: The developed robot system could harvest a strawberry within 7 seconds without damage.
본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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