본 논문에서는 반도체 생산 공정 중 클리닝 공정 설비에서, 웨이퍼의 장착 위치를 인식하는 영상 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 웨이퍼의 위치 이탈에 따른 위치오차 발생 시 이를 클리닝 설비에 전달하여, 웨이퍼 클리닝 장비의 파손을 방지하여 시스템의 신뢰성과 경제성을 높이기 위한 것이다. 시스템의 주요 알고리즘은 카메라에 획득된 영상과 실제 웨이퍼간의 캘리브레이션 방법, 적외선 조명 및 필터 설계, 최소자승법 기반의 원 생성알고리즘에 의한 중심위치 판별법이다. 제안한 시스템은 고 신뢰성과 고 정밀의 위치인식 알고리즘을 사용하여, 효율적으로 웨이퍼 인라인 공정에 설치함을 목표로 하며 실험결과 충분한 허용 기준 내에서 오차를 검출해내는 좋은 성능을 보여준다.
최근의 많은 컴퓨터 기술의 발전과 센서 기술의 발전의 결합으로 매우 다양한 형태의 사용자 경험에 기반한 사용자 인터페이스(User interface) 기술들이 출현하고 있다. 본 연구에서는 적외선 영상을 이용한 스마트 터치 프로젝터 시스템 기술에 관한 연구와 그 결과를 소개한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 빔 프로젝터를 사용할 때 적외선 펜을 이용하여 이벤트를 발생시키면 적외선 영상센서를 통하여 그 이벤트를 인식하여 마우스 이벤트를 발생시키는 기법을 제안한다. 입력되는 펜의 움직임 추출과 추적을 기반으로 움직임 이벤트 패턴을 설계하였으며, 입력 영상 화면과 실제 사용하는 하드웨어의 해상도에 차이가 있기 때문에 이 오차를 최소화 하기 위해서 화면 좌표보정 알고리즘을 제안한다. 이러한 기술은 빔 프로젝터에 간단한 프로세서만 장착이 된다면 다른 이동식 노트북 등이 필요 없이 언제든지 회의나 발표 등을 진행할 수 있는 차세대 휴먼-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction) 기술이다.
중적외선 카메라의 초점면배열 검출기는 검출기 화소마다 응답 특성이 달라 검출기 화소 간 불균일이 발생한다. 또한 카메라 운용 중 카메라 내부 발열 등의 영향으로도 영상에 불균일이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 카메라 제작 단계에서 흑체를 이용해 검출기 화소 간 차이 교정용으로 이득과 오프셋 테이블을 생성해 보정하는 것이 일반적이다. 장비 운용 중 내부 발열 등에 의한 불균일을 보정하는 방법은 입력 영상을 기반으로 한 새로운 오프셋 값을 생성하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 장비 운용 중 발생하는 영상 불균일 보정을 위한 방법으로 입력되는 영상을 블록 형태의 패치로 분할한 후 균질한 영상 패치만 불균일 보정 테이블 생성에 사용하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 불균일 보정 테이블 생성을 위해 획득하는 영상의 카메라 시선 움직임으로 인해 발생하는 움직임 자국 형태의 인공 패턴 노이즈 발생을 방지할 뿐만 아니라, 적은 수의 영상으로도 불균일 보정 성능 향상을 꾀할 수 있다. 실험 결과 기존 전통적인 영상 기반 불균일 보정 방법에서 발생하는 영상 흐름 자국 형태의 왜곡이 발생하지 않았으며 기존 방법 대비 50% 이상 적은 수의 영상으로도 양호한 보정 성능을 확인할 수 있었다.
2012년 5월 다목적실용위성 KOMPSAT-3 발사 성공 이후, 2013년 8월 KOMPSAT-5, 2015년 3월 KOMPSAT-3A의 발사 성공으로 국내는 광학, 레이더, 열적외선 센서를 통합 운영할 수 있게 되었으며, 각 센서들의 특성을 융합 활용할 수 있는 기반을 마련하였다. 단일 센서가 가지고 있는 활용의 적용 범위나 산출물 정확도에 한계점을 극복하고자 다중 센서들의 장점을 취하고 단점은 상호 보완하는 다종센서간 영상융합기술이 대두하게 되었다. 본 논문에서는 다목적실용위성 군을 활용한 영상 융합 및 고부가 산출물 생성을 위한 소프트웨어(InFusion) 개발에 대하여 소개하고자 한다. 먼저 각 센서들의 특징 설명과 융합 소프트웨어 개발의 필요성에 대하여 기술하고, 개발 전과정에 대하여 상세히 설명하고자 한다. 국내외 다목적실용위성 군의 자료 활용성을 증대시키고 고부가 제품생성을 통한 국내 소프트웨어의 우수성을 알리는 계기가 되고자 한다.
지표면 온도는 지면-대기의 상호 순환을 이해하는데 중요한 요소로 알려져 있지만 시공간적 변동성이 크기 때문에 정규적인 관측은 거의 이루어지지 못하고 있다. 기존의 지표면 온도는 위성 영상을 이용하여 관측하고 있지만 위성의 특성상 긴 재방문주기와 낮은 정확도의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 위성 영상을 활용한 지표면 온도 관측의 대체가능성을 확인하기 위해 무인항공기에 열적외선 센서를 탑재하여 단일 영상을 취득하였다. 취득된 영상은 JPEG 영상에서 TiFF 영상으로 변환하여 정사영상을 제작하였으며 정사영상의 DN값을 이용하여 실제 지표면 온도로 계산하였다. 계산된 피복별 지표면 온도의 정확도를 평가하기 위해 영상촬영과 동시에 적외선 온도계로 직접 관측한 지표면 온도와 비교하였다. 두 가지 방법으로 관측한 지표면 온도를 비교 했을 때, 모든 피복들에 대해서 정확도가 열적외선 센서의 관측 정확도 이하로 나타났다. 따라서 무인항공기에 탑재된 열적외선 센서를 이용하여 기존의 지표면 온도 관측 방법인 위성 영상의 대체 가능성을 확인하였다.
Active thermography has been used for several years in the field of remote non-destructive testing. It provides thermal images for remote detection and imaging of damages. Also, it is based on propagation and reflection of thermal waves which are launched from the surface into the inspected component by absorption of modulated radiation. For energy deposition, it use external heat sources (e.g., halogen lamp or convective heating) or internal heat generation (e.g., microwaves, eddy current, or elastic wave). Among the external heat sources, the ultrasound is generally used for energy deposition because of defect selective heating up. The heat source generating a thermal wave is provided by the defect itself due to the attenuation of amplitude modulated ultrasound. A defect causes locally enhanced losses and consequently selective heating up. Therefore amplitude modulation of the injected ultrasonic wave turns a defect into a thermal wave transmitter whose signal is detected at the surface by thermal infrared camera. This way ultrasound thermography(UT) allows for selective defect detection which enhances the probability of defect detection in the presence of complicated intact structures. In this paper the applicability of UT for fast defect detection is described. Examples are presented showing the detection of defects in PCB material. Measurements are performed on various kinds of typical defects in PCB materials (both Cu metal and non-metal epoxy). The obtained thermal image reveals area of defect in row of thick epoxy material and PCB.
이 논문에는 교류전압에서 ZnO 피뢰기 소자의 열적 전기적 특성을 기술하였다. ZnO 피뢰기 소자의 누설전류는 시간의 변화에 따라 측정하였다. ZnO 피뢰기 소자의 온도분포를 열화상카메라에 의해 관측하였다. ZnO 피뢰기 소자의 열화 및 열폭주 현상은 열발생과 열방산을 결정짓는 ZnO 피뢰기 소자의 온도한계와 밀접한 관계가 있다. ZnO 피뢰기 소자의 저항은 ZnO 피뢰기 소자의 온도와 누설전류에 의해 민감하게 변화한다. 결론적으로 ZnO 피뢰기 소자의 열화 및 열폭주 현상은 ZnO 피뢰기 소자의 온도와 소자를 통해 흐르는 누설전류에 상당히 의존적인 것으로 나타났다.
Choi, Byoung Gil;Na, Young Woo;Kwon, Oh Seob;Kim, Se Hun
한국측량학회지
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제36권3호
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pp.135-152
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2018
The purpose of this study is to propose an optimal fusion method of aerial multi - sensor data to improve the accuracy of land cover classification. Recently, in the fields of environmental impact assessment and land monitoring, high-resolution image data has been acquired for many regions for quantitative land management using aerial multi-sensor, but most of them are used only for the purpose of the project. Hyperspectral sensor data, which is mainly used for land cover classification, has the advantage of high classification accuracy, but it is difficult to classify the accurate land cover state because only the visible and near infrared wavelengths are acquired and of low spatial resolution. Therefore, there is a need for research that can improve the accuracy of land cover classification by fusing hyperspectral sensor data with multispectral sensor and aerial laser sensor data. As a fusion method of aerial multisensor, we proposed a pixel ratio adjustment method, a band accumulation method, and a spectral graph adjustment method. Fusion parameters such as fusion rate, band accumulation, spectral graph expansion ratio were selected according to the fusion method, and the fusion data generation and degree of land cover classification accuracy were calculated by applying incremental changes to the fusion variables. Optimal fusion variables for hyperspectral data, multispectral data and aerial laser data were derived by considering the correlation between land cover classification accuracy and fusion variables.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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