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정보 엔트로피에 의한 RC 교량 상판의 상태속성 및 등급 영향 구조 분석 (The State Attribute and Grade Influence Structure for the RC Bridge Deck Slabs by Information Entropy)

  • 황진하;박종회;안승수
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.61-71
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    • 2010
  • 기 수행된 1, 2종 교량에 관한 정밀안전진단 등의 많은 사례를 분석해 보면, 실제로 많은 경우 외관상태가 교량의 대표등급 결정에 지배적인 요인이 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 기 시행된 점검 및 진단 자료를 학습사례집합으로 인공지능 분야의 귀납적 학습법을 활용하여 철근 콘크리트 교량 바닥판의 상태평가를 지배하는 상태속성들의 교량등급에 대한 계층적 영향도와 구조적 연관성을 분석하였다. 이는 세부적으로 목표속성은 평가등급으로, 평가속성은 1방향균열, 2방향균열, 백태, 박락 및 층분리, 재료분리 등 7가지로 구성하고, 엔트로피 분석을 통해 주요 속성의 정보량, 정보기대값 및 정보 이득을 산정하고 범주별 상태 등급 분포를 분석하였다. 이를 위해 본 논문은 먼저 6개 교량에 대한 안전진단보고서를 토대로 상태등급 평가 과정에서 각 속성이 미치는 간접적 영향을 개관하고 정보공학적 분석의 동기를 부여하였다. 아울러 본 연구는 정보 변별력에 대한 순서로 평가를 지배하는 주 속성 및 조건별 하위 속성 연관성을 의사결정트리 형태로 나타내어 계층적 영향 및 속성간의 구조적 연관성을 보임으로써 손상에 대한 이해도를 높이고 차후 상태평가를 위한 합리적 접근을 지원할 수 있도록 하였다.

깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법에 관한 연구 (A Study on Tire Surface Defect Detection Method Using Depth Image)

  • 김현석;고동범;이원곡;배유석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권5호
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    • pp.211-220
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

히스토그램의 최적 높이의 폭에 기반한 3차원 필름 영상 검사 (3D Film Image Inspection Based on the Width of Optimized Height of Histogram)

  • 이재은;김종남
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.107-114
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    • 2022
  • 3차원 필름 영상을 양품 또는 불량품으로 분류하기 위해서는 필름의 영상 내 무늬를 검출해야 한다. 하지만 만약 필름 내 화소의 명암이 낮다면 영상 내 무늬가 선명하지 않아서 분류하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 각 히스토그램의 특정 빈도에서의 폭을 비교하여 정품과 불량품으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품과 불량품의 히스토그램이 뚜렷하게 다르다는 것을 보였으며, 이러한 특징을 반영한 제안 알고리즘을 이용하여 히스토그램의 특정 빈도에서 모든 3D 필름 영상들이 정확하게 분류되는 것을 보였다. 기존에 연구된 방법들인 차영상, 오츠의 이진화 알고리즘, 캐니 엣지, 모폴로지 지오데식 엑티브 컨투어, 그리고 서포트 벡터 머신과의 성능 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 가장 우수함을 검증하였으며, 영상 내 무늬를 검출할 필요 없이도 우수한 분류 정확도를 얻을 수 있다는 것을 보였다.

교량 바닥판의 균열 BIM 생성 및 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘 개발 (Creation of Crack BIM in Bridge Deck and Development of BIM-FEM Interoperability Algorithm)

  • 양다현;이민진;안효준;정현진;이종한
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권6호
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    • pp.689-693
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    • 2023
  • 국내 교량은 향후 10년 이내에 공용연수가 30년 이상인 교량이전체 교량의 약 54%를 차지하며 교량의 노후화가 급격하게 진행될 것으로 예상된다. 최근 국내외에서는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리 단계의 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시키기 위한 연구를 수행하는 추세이다. 이에 본 연구는 교량 바닥판에 대한 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘을 개발하여 유지관리 정보를 데이터화 하고, 이력관리를 보다 효율적으로 수행하는 기술을 개발하였다. 외관조사망도 기반의 초기 균열 BIM을 생성한 후, 교량 제원 및 손상 정보를 수치해석과 연동하여 손상 시나리오와 설계하중을 고려한 손상 해석을 수행하였다. 해석 결과를 통해 균열의 확산을 분석하였으며, 확산된 균열은 다시 BIM 상에 업데이트하여 손상 확산 BIM을 생성하였다. 또한 BIM을 기반으로 바닥판의 현재 및 미래의 상태등급 평가 자동화 기술을 개발하였다. 이를 통해 교량의 점검 및 진단의 이력데이터 구축을 통한 바닥판의 효율적인 유지관리가 가능하며, 미래의 균열 및 결함을 조기발견 및 예방하여 교량의 수명과 안전성을 향상시킬 수 있을 것을 기대된다.

Himawari-8/AHI 기반 반사도 분광 라이브러리를 이용한 해양 구름 탐지 (Cloud Detection Using HIMAWARI-8/AHI Based Reflectance Spectral Library Over Ocean)

  • 권채영;서민지;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_1호
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    • pp.599-605
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    • 2017
  • 위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.

디지털 영상 기반 정량적인 사시각 측정을 위한 새로운 소프트웨어 (A New Software for Quantitative Measurement of Strabismus based on Digital Image)

  • 김태윤;서상신;김영재;양희경;황정민;김광기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.595-605
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    • 2012
  • 사시 진단을 위해 임상에서는 다양한 사시각 측정 방법들이 개발되어 이용되어 왔다. 그러나 기존 방법들은 대부분 육안 검사에 의해 이루어지므로 사용자의 주관적인 판단이 개입할 가능성이 크며 협조적인 대상에 대해서만 측정이 용이하다는 단점이 있다. 따라서 보다 이를 보완할 수 있는 객관적이고 신뢰성 있는 사시각 측정 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임상 측정 방법의 문제점들을 보완할 수 있는 컴퓨터 기반의 새로운 자동 사시각 측정 소프트웨어의 개발을 소개한다. 먼저 간단하게 촬영된 환자의 전안부 영상을 획득하고 구형 RGB 모델을 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 새롭게 개발된 3차원 안구모델과 수학적인 측정 알고리즘을 이용하여 사시각 측정이 자동적으로 이루어지도록 하였다. 유효성 평가를 위해 10명의 환자 데이터를 대상으로 두 명의 검사자가 임상 측정 방법 중의 하나인 크림스키 테스트 방법을 통해 측정한 결과와 개발 소프트웨어를 이용하여 측정한 결과를 비교하였다. 그 결과, 두 명의 검사자의 상관계수는 각각 0.955, 0.969로 나타났으며, 두 검사자 간의 상관계수는 0.968로 나타나 객관성과 재현성이 매우 높음을 확인하였다. 향후 기존 사시진단 검사 방법들의 보조 수단이나 새로운 대안으로써 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

모멘트 정보와 표면거리 기반 다중 모달리티 의료영상 정합 (Multi-modality MEdical Image Registration based on Moment Information and Surface Distance)

  • 최유주;김민정;박지영;윤현주;정명진;홍승봉;김명희
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제31권3_4호
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    • pp.224-238
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    • 2004
  • 다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.

안면부 CT 검사 시 치아 충전물에 의한 화질 저하 개선 방안에 관한 연구 (A Study on Improvement of Image Quality Decrease due to Tooth Restoration in Facial CT)

  • 김현주;윤준
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.497-503
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    • 2018
  • 안면부 CT검사 시 치아교정용 충전물과 주변 해부학적 구조와의 밀도차이에 의해 발생한 화질 저하 정도와 화질개선 방향을 실험을 통해 정량 및 정성적 분석방법을 통해 알아보고자 하였다. 실험은 64-MDCT(Discovery 750 HD, GE HEALTH CARE, Milwaukee, USA)를 사용하여 치아 충전물로 교정한 치아를 스캔하였으며 관전압 변화, 실리콘 적용, MAR 알고리즘 적용 유무에 따라 비교하였다. 그 결과 관전압 변화 시 140 kVp에서 10.36 % CT value가 감소하였으며, Silicon 물질 적용 시 약 5.81 %가 감소하여 감소율이 가장 적었다. 정성적 평가결과 MAR 알고리즘 적용 시 관찰자 10명 중 Equivalent가 7명, Acceptable로 3명이 평가하여 MAR 알고리즘 적용 시 상대적으로 가장 화질 개선 효과가 있다고 평가되었다. 따라서 현재 임상에서 사용하고 있는 검사 파라미터와 더불어 고밀도 인공물을 감소시킬 수 있는 다양한 알고리즘을 적용하여 스캔 한다면 방사선 피폭선량에 대한 불필요한 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 고밀도 인공물을 감소시켜 영상 데이터의 소실을 줄여 보다 많은 영상정보를 제공 할 수 있을 것으로 사료된다.

확장칼만 필터링의 비젼시스템 모델을 이용한 물체 치수 측정에 관한 연구 (A Study on the Estimation of Object's Dimension based on the Vision System Model of Extended Kalman filtering)

  • 장완식;안힘찬;김경석
    • 비파괴검사학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.110-116
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    • 2005
  • 비젼시스템을 검사, 물체위치 결정 및 용접 작업등에 실시간 응용하고자할 때 CCD카메라에서 얻어진 많은 데이터를 처리해야 하기 때문에 전산처리 속도를 줄이는 것이 매우 중요하다. 또한, 비젼시스템 모델에 포함되어 있는 매개변수를 추정하는데 있어서 Newton-Raphson 방법 같은 반복적인 기법을 사용하면 많은 전산처리 시간을 필요하게 되어 실시간 응용을 어렵게 한다. 위의 문제점을 해결하기 위해 확장칼만필터링 같은 효율적인 방법이 필요하다. 확장칼만필터링 방법은 CCD카메라로부터 얻어지는 측정데이터의 불확실성을 고려할 뿐만 아니라, 순환적인 처리 기법을 사용하므로 전산처리 속도 향상을 가져온다. 이리하여 본 연구는 비젼시스템 모델에 포함된 카메라 내부 및 외부 매개변수를 설명하는 6개 매개변수 추정과 이를 이용한 물체 치수를 추정하는데 확장칼만필터링 방법을 적용하였다. 마지막으로 개발된 추정기법의 실시간 적용의 타당성을 실험을 통하여 보였다.

초음파 판파와 신경회로망 기법을 적용한 리뱃홀 부위의 균열 크기 평가 (Evaluation of Size for Crack around Rivet Hole Using Lamb Wave and Neural Network)

  • 최상우;이준현
    • 비파괴검사학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.398-405
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    • 2001
  • 리벳이음은 응력집중 등에 의한 피로균열 발생 가능성이 높은 구조특성을 가지므로 구조물의 안전성 확보를 위하여 비파괴 평가 방법에 의하여 리벳홀 주위 균열에 대한 평가가 요구되고 있다. 유도 초음파의 일종인 Lamb파는 판형상의 구조물의 비파괴 평가에 적합하며, 신경회로망은 비파괴 평가 기술에서 결합의 크기 및 종류 인식에 관하여 가장 효율적인 기법으로 많은 연구자들에 의해 적용되어 왔다. 본 연구에서는 항공기의 스킨재료로 적용되는 A12024-T3판재에 대하여 유도초음파의 일종인 판파를 적용하여 리벳홀 주위 균열 신호를 검출하였으며, 또한 리벳홀 주위 균열의 크기 평가를 위하여 백프로퍼게이션 알고리즘을 적용한 신경회로망을 적용하였다. 이때, 초음파 트랜스듀서와 시험편 사이의 불균일 접촉에 의한 오차를 줄이기 위하여 초음파 파형에서 시간 및 주파수 성분의 특성을 추출하여 신경회로망에 적용하였다. 그리고 이들 판파신호에서 추출한 시간 및 주파수 성분의 특성은 균열 크기 결정에 유용하게 적용될 수 있음을 증명하였다.

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