KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3086-3103
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2017
Video images captured by vehicle cameras often contain blurry or dithering frames due to inadvertent motion from bumps in the road or by insufficient illumination during the morning or evening, which greatly reduces the perception of objects expression and recognition from the records. Therefore, a real-time electronic stabilization method to correct fuzzy video from driving recorders has been proposed. In the first stage of feature detection, a coarse-to-fine inspection policy and a scale nonlinear diffusion filter are proposed to provide more accurate keypoints. Second, a new antiblurry binary descriptor and a feature point selection strategy for unintentional estimation are proposed, which brought more discriminative power. In addition, a new evaluation criterion for affine region detectors is presented based on the percentage interval of repeatability. The experiments show that the proposed method exhibits improvement in detecting blurry corner points. Moreover, it improves the performance of the algorithm and guarantees high processing speed at the same time.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권3호
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pp.70-77
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2017
Dynamic visual acuity is used as an important factor to measure athletic performance in sports field. A study on visual acuity testing system using non-see head mounted display (NST-HMD) was conducted recently. However, the NST-HMD has a problem that the sense of space felt by the subject differs from the actual environment. This is because the view is blocked so that it is only implemented in a virtual space. This paper proposes a dynamic visual acuity testing system using optical see through head mounted display (OST-HMD). To do this, OST-HMD and NST-HMD comparative tests were conducted using existing K-D (King-Devick) charts. Experiments were performed on 30 subjects and their visual acuity was measured and analyzed by parametric statistics and one-sample T-test. The results of the study demonstrate the effectiveness of the proposed OST-HMD. This study is expected to use the visual inspection and training equipment of OST-HMD.
We have proposed and demonstrated a low numerical aperture technique to measure the depth of through silicon vias (TSVs) using white-light scanning interferometry. The high aspect ratio hole like TSV's was considered to be impossible to measure using conventional optical methods due to low visibility at the bottom of the hole. We assumed that the limitation of the measurement was caused by reflection attenuation in TSVs. A novel interference theory which takes the structural reflection attenuation into consideration was proposed and simulated. As a result, we figured out that the low visibility in the interference signal was caused by the unbalanced light intensity between the object and the reference mirror. Unbalanced light can be balanced using an aperture at the illumination optics. As a result of simulation and experiment, we figured out that the interference signal can be enhanced using the proposed technique. With the proposed optics, the depth of TSVs having an aspect ratio of 11.2 was measured in 5 seconds. The proposed method is expected to be an alternative method for 3-D inspection of TSVs.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.823-833
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1996
An ultimate purpose of this study is to develop an automatic brown rice quality inspection system using image processing technique. In this study emphasis was put on developing an algorithm for discriminating the brown rice kernels depending on their external quality with a color image processing system equipped with an adaptor for magnifying the input image and optical fiber for oblique illumination. Primarily , geometrical and optical features of sample images were analyzed with unhulled paddy and various brown rice kernel samples such as sound, cracked, green-transparent , green-opaque, colored, white-opaque and brokens. Secondary, an algorithm for discrimination of the rice kernels in static state was developed on the basis of the geometrical and optical parameters screened by a statistical analysis(STEPWISE and DISCRIM Procedure, SAS ver.6). Brown rice samples could be discriminated by the algorithm developed in this study with an accuracy of 90% to 96% for the sound , cracked, colored, broken and unhulled , about 81% for the green-transparent and the white-opaque and about 75% for the green-opaque, respectively. A total computing time required for classification was about 100 seconds/1000 kernels with the PC 80486-DX2, 66MHz.
Inspection and shape measurement of three-dimensional objects are widely needed in industries for quality monitoring and control. A number of visual or optical technologies have been successfully applied to measure three-dimensional surfaces. However, those conventional visual or optical methods have inherent shortcomings such as occlusion and variant surface reflection. X-ray vision system can be a good solution to these conventional problems, since we can extract the volume information including both the surface geometry and the inner structure of any objects. In the x-ray system, the surface condition of an object, whether it is lambertian or specular, does not affect the inherent characteristics of its x-ray images. In this paper, we propose a three-dimensional x-ray imaging method to reconstruct a three dimensional structure of an object out of two dimensional x-ray image sets. To achieve this by the proposed method, two or more x-ray images projected from different views are needed. Once these images are acquired, the simultaneous algebraic reconstruction technique(SART) is usually utilized. Since the existing SART algorithms have several shortcomings such as low performance in convergence and different convergence within the reconstruction volume of interest, an advanced SART algorithm named as USART(uniform SART) is proposed to avoid such shortcomings and improve the reconstruction performance. Because, each voxel within the volume is equally weighted to update instantaneous value of its internal density, it can achieve uniform convergence property of the reconstructed volume. The algorithm is simulated on various shapes of objects such as a pyramid, a hemisphere and a BGA model. Based on simulation results the performance of the proposed method is compared with that of the conventional SART method.
본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 기존의 영상 기반 변위 계측 시스템은 카메라의 각도에 따라 오차를 유발하며, 그에 따라 대형 구조물에서 적용성에 제한되는 단점이 존재하였다. 본 시스템은 네 개의 점이 그려진 측정판을 변위를 측정하고자 하는 구조물의 위치에 부착하여 카메라로 촬영한 뒤 영상을 해석하여 변위를 얻는다. 측정판과 카메라의 각도에 무관하게 구조물의 변위를 얻기 위하여, 이미지 좌표계와 세계 좌표계 상의 두 평면간의 대응관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다. 성능 검증을 위하여 소형 구조물을 이용한 실내실험을 수행하였으며, 어떠한 각도에서 촬영하더라도 실제 변위를 정확하게 측정할 수 있음을 보였다.
반도체 외관결함에는 발생 요인이 각각 다른 crack, foreign material, chip-out, chip, void 등이 있으며, 검사 시스템에서는 결함 유무 및 결함 분류를 수행하여 효과적인 공정관리가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 QFN 패키지 결함의 분류를 위한 알고리즘 및 광학시스템을 제안한다. 제안한 방법에서 분류가 어려운 결함 중 하나인 foreign material 과 chip의 효과적인 분류를 위해 제안한 결함의 위치, 밝기의 특징정보(feature)를 사용한 ML(Maximum Likelihood ratio) 분류방법 및 특징정보 획득에 효과적인 광학계를 제안하였다. 실험 결과에서 분류가 어려운 foreign material과 chip에 대한 신뢰성 높은 분류성능을 보였다.
최근 도로터널은 비용절감 및 자연보호를 위하여 설계 및 시공이 증가되고 있는 추세이며, 이 때문에 반밀폐 구조인 터널내의 화재에 대비하여 화재 발생 시 신속히 감지할 수 있는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 광섬유 센서를 이용한 화재 감지법은 대역폭이 넓기 때문에 전송속도가 빠르고, 빛을 매개체로 하여 전기적인 간섭을 받지 않아 전송 도중에 정보 손실이 거의 없을 뿐만 아니라 노이즈 또한 적은 장점을 가지고 있어 이에 따른 연구와 현장 적용이 이루어지고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 형상기억합금과 광케이블을 이용하여 실시간으로 화재 발생위치를 정확하게 감지할 수 있는 화재 감지 시스템을 개발하였다. 개발된 방법의 검증을 위하여 실내에서 온도변화에 따른 광 손실량 측정 실험을 수행하였으며, 거리 및 온도 등의 외부환경이 다른 지하공동구에 test bed를 설치하여 화재 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 화재감지시스템은 실시간으로 장거리 구간의 화재를 감지할 수 있는 것으로 나타났다.
MEMS 기술이 발전함에 따라 MEMS 공정으로 제작된 미소 구조물들의 검사 및 특성 분석이 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 주사 전자현미경(SEM)이나 원자현미경(AFM) 그리고 기계적 표면측정장치 등은 가격적인 측면에서나 방법적인 측면에서 많은 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 DVD 광 픽업 장치를 이용하여 미소구조물을 높이를 측정하였다. 미소구조물 시편에서 반사된 빛의 강도를 측정하여 시편의 영상을 만들어냈고 미소구조물의 높이는 포토다이오드에서 측정된 포커스에러신호(FES)을 통해 구할 수 있었다. 제시된 광 픽업 스캐너는 기존 측정 장치와 비교하여 저렴한 비용으로 정밀한 측정이 가능함을 보여주었고, 기존의 기술을 대체할 수 있는 시스템으로 사용될 수 있을 것이다.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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