Previous studies on image processing techniques for panicle size measurement usually have focused on a single panicle or weakly overlapped particles. In the present work, the image processing algorithm for particle size measurement has been improved to process heavily-overlapped spherical-particle images. The algorithm consists of two steps; detection of boundaries which separate the images of the overlapped panicles from the background and the panicle identification process. For the first step, Sobel operator (using gray-level gradient) and the thinning process was adopted, and compared with the gray-level thresholding method that has been widely adopted. In the second, Hough transform was used. Hough transform is the detection algorithm of parametric curves such as straight lines or circles which can be described by several parameters. To reduce the measurement error, the process of finding the true center was added. The improved algorithm was tested by processing an image frame which contains heavily overlapped spherical panicles. The results showed that both the performances of detecting the overlapped images and separating the panicle from them were improved.
Precision manufacturing technology is rapidly developing due to the extreme miniaturization of semiconductor processes to comply with Moore's Law. Accurate and precise alignment, which is one of the key elements of the semiconductor pre-process and post-process, is very important in the semiconductor process. The center detection of wafer align marks plays a key role in improving yield by reducing defects and research on accurate detection methods for this is necessary. Methods for accurate alignment using traditional image sensors can cause problems due to changes in image brightness and noise. To solve this problem, engineers must go directly into the line and perform maintenance work. This paper emphasizes that the development of AI technology can provide innovative solutions in the semiconductor process as high-resolution image and image processing technology also develops. This study proposes a new wafer center detection method through variable thresholding. And this study introduces a method for detecting the center that is less sensitive to the brightness of LEDs by utilizing a high-performance object detection model such as YOLOv8 without relying on existing algorithms. Through this, we aim to enable precise wafer focus detection using artificial intelligence.
다양한 미디어 환경으로 인한 이미지의 재매개화 과정은 디미털 미디어문화 세대에게 또 한번의 거울단계를 거치게 하고 있다고 보고, 라캉의 거울단계이론과의 연관성을 고찰하는데 연구의 목적이 있다. 전통적인 매체가 인터넷으로의 재매개, 컴퓨터그래픽으로 인한 초실재적 환상의 재현으로 조성되는 가상세계와 실재세계와의 혼돈, 가상적 이민지가 선망의 대상으로 부각되며 실제적 이미지를 변화시키는 동일시 현상 등은 다양해지는 영상미디어의 상호 연계로 인한 재매개 기능으로 유발되는 것이다. 주체와 이상화된 자아만의 관계인 2자적 관계에서 발생하는 타인이 배제된 '나르시스적' 동일성은 새로운 자기표현을 찾는데 능숙한 마니아 문화를 형성한다. 능동적인 마니아문화의 '자기반영 성'(Reflexivity)은 현대 미디어 문화의 특징이 될 수 있는 것이다. 그러나 디지털 미디어문화 세대가 자기 반영에 사로잡혀 타인이 배제된 나르시스즘에서 벗어나지 못한 채 이미지 은하계에서 소모적인 재미에 빠져 길을 잃는다면, 이러한 세대는 새로운 인간형으로 성장하지 못할 수도 있다. 이에 따라 거울단계와 연관된 '영상 리터러씨'(Visual Literacy)교육에 대한 체계적 연구를 필요케 한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.74-74
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2002
This paper describes a corner matching technique for automatic relative orientation. Automatically matched corner points from stereo aerial images are used to a data set and help to improve automation of relative orientation process. A general corner matching process of overall image to image has very heavy operation and repetitive computation, so very time-consuming. But aerial stereo images are approximately seventy percent overlapped and little rotated. Based this hypothesis, we designed a sectional corner matching technique calculating correlation section by section between stereo images. Although the overlap information is not accurate, if we know it approximately, the matching process can be lighter. Since the size of aerial image is very large, corner extraction process is performed hierarchically by creating image pyramid, and corners extracted are refined at the higher level image. Extracted corners at the final step are matched section by section. Matched corners are filtered using positional information and their relation and distribution. Filtering process is applied over several steps because the thing affecting to get good result-good relative orientation parameter- is not the number of matched corner points but the accuracy of them. Filtered data is filtered one more during the process calculating relative orientation parameters. When the process is finished, we can get the well matched corner points and the refined Von-Gruber areas besides relative orientation parameters. This sectional corner matching technique is efficient by decreasing unnecessarily repetitive operations and contributes to improve automation for relative orientation.
이미지 센서에서 획득된 영상에는 화질 개선을 위해 다양한 이미지 처리 과정이 필요하다. 이러한 이미지를 처리해 주는 역할을 하는 것을 ISP(Image Signal Processor)라고 한다. 기존의 비전 카메라는 상용 ISP 칩을 사용하는 대신에 자체적으로 ISP 기능을 소프트웨어로 구현하여 PC등에서 수행하는 방식을 택해왔다. 그러나 이러한 방식은 ISP 기능을 수행하는데 많은 연산을 필요로 함에 따라 고성능 PC를 필요로 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 효율적인 분담을 통해 칩 면적을 크게 줄인 ISP를 제안한다. 연산을 빠르게 처리하기 위하여 연산이 많은 블록은 하드웨어로 설계하였고, 하드웨어의 면적을 고려하여 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 이용하도록 설계하였다. 구현된 ISP는 VGA(640*480)급의 영상을 처리할 수 있으며 0.35um 공정에서 91450 게이트의 크기를 가진다.
국부통계처리에 근거한 금석문영상의 적응영상향상 기법을 제안한다. 영상의 국부통계처리 값들을 영상향상을 위한 적응실현으로 활용하여 평활화와 상세화의 경로를 조정한다. 미세부분에서는 영상이 향상되고 평활영역에서는 잡음이 억제된다 금석 문영상의 모델링을 위해 한지밀착본(韓紙密着本)디지털영상(HSDI, Hanzi squeezed digital image)의 전처리 과정을 수행하였다. HSDI 분석을 통해 국부통계처리 값들을 산출하고 영상을 모델링한다. 본 기법을 HSDI에 적용하여 에지부분의 미세한 변화를 향상시키고 배경영역을 평활시킴으로 결국 문자영역의 시각적 효과를 증대하였다 실험결과들은 제시한 알고리즘이 기존의 영상향상기법보다 우수함을 보여준다.
The brand is getting more important purchase factor in apartment market, so domestic construction companies have tried to differentiate it from others by creating the unique brand image. The purpose of this study was to investigate consistency of apartment brand image as a process which includes publicity, design and customer service and to analyze how using intergrated brand image affects brand preference and purchasing intention. To examine hypotheses, an empirical study using a survey questionnaire for residents living in 4 different brand apartments in Dongtan, Hwasung city was conducted. The collected data were treated with the SPSS Win Program 14.0. The study indicates that residents living in brand apartment generally preferred natural friendly image, high-class image and modern image to the others. And at first apartment brand images were created with image advertising on TV, catalog for sale and model house tour, but residents have most needs for customer service reflected in brand images. The study also has found that brand images in each process including publicity, design and customer service were not intergrated. However brand image intergration had positive effects on residential satisfaction and customer loyalty. The results of the study are expected to become the useful data in developing sustainable apartment brands and building effective marketing strategy of construction companies.
본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
본 연구에서는 위성영상헤더정보를 이용한 3차원 위치정보 취득을 위한 위성영상처리 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 5개의 모듈로 구성되어 있다. 자료처리모듈은 영상헤더정보를 읽은 후 자료처리에 필요한 데이터 파일을 생성하고, 궤도 모델링과 센서 모델링을 수행하는 처리과정이다. 3D 모듈은 자료처리모듈에서 얻은 결과를 이용하여 3차원 위치를 결정하는 과정이며, 대화창처리모듈은 3D 모듈 처리과정을 수행하는데 있어서 단영상 및 입체 영상이용과 영상중심시간 보정 등을 처리하는 과정이다. 본 시스템은 헤더정보와 최소 기준점(1∼2점)을 이용하여 기존 소프트웨어보다 경제적이고 효과적으로 3차원 위치정보를 취득 할 것으로 기대된다.
In this paper, the image processing for flexible disk grinding and the effect of the grinding conditions on the flat zone length of a workpiece are investigated, with the purpose of automating the grinding process. To accomplish this, three issues should be carefully studied. The first is finding the relationship between the flat zone length and the grinding conditions such as the cutting speed and feeding speed. The second is developing a neural network algorithm to predict the flat zone. The third is developing an image processing algorithm to measure the flat zone length of a workpiece. Slope analysis is used to determine straight and curved sections during the image processing. For verification, the estimated length and the length from the image processing are compared with the length measured by a projector. There is a minimum difference of 1.7% between the predicted and measured values. The results of this paper will be useful in compiling a database for process automation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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