• 제목/요약/키워드: Pixel-level

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결함검출을 위한 실험적 연구

  • 목종수
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.24-29
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    • 1996
  • The seniconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip effect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface is crack or void. Because general inspection method requires many inspection processes, the inspection system which searches immediately and preciselythe defects of the semiconductor chip surface. We propose the inspection method by using the computer vision system. This study presents an image processing algorithm for inspecting the surface defects(crack, void)of the semiconductor test samples. The proposed image processing algorithm aims to reduce inspection time, and to analyze those experienced operator. This paper regards the chip surface as random texture, and deals with the image modeling of randon texture image for searching the surface defects. For texture modeling, we consider the relation of a pixel and neighborhood pixels as noncasul model and extract the statistical characteristics from the radom texture field by using the 2D AR model(Aut oregressive). This paper regards on image as the output of linear system, and considers the fidelity or intelligibility criteria for measuring the quality of an image or the performance of the processing techinque. This study utilizes the variance of prediction error which is computed by substituting the gary level of pixel of another texture field into the two dimensional AR(autoregressive model)model fitted to the texture field, estimate the parameter us-ing the PAA(parameter adaptation algorithm) and design the defect detection filter. Later, we next try to study the defect detection search algorithm.

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LCD 생산공정의 전게이트 시각 검사를 위한 공정 제어장치 개발 (Development on the Process Control System for Full Gate Visual Test of LCD Manufacturing Process)

  • 박형근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.1725-1728
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    • 2009
  • 본 연구개발에서는 정해진 환경에서 최대의 불량검출 능력을 발휘할 수 있도록 공정을 개선하기 위하여 전게이트 시각검사에 필수적인 FGV 패턴발생 장치와 공정제어 장치를 개발하였다. 본 연구개발을 통하여 접촉손실(Tact Loss)을 0에 근접 한 수준으로 유지할 뿐만 아니라 손실 및 에러 발생시 신속한 대처가 가능하여 모듈의 수율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 세부 동작 시퀀스를 제어하기 위한 H/W와 S/W 시스템을 생산라인에 실장하고 성능점검 및 인증을 수행한 결과 Tact에 의한 Pixel 불량의 경우는 98.1%, Line 불량의 경우는 99.1%의 검출율을 나타내었으며, Gate 및 Visual 레벨 테스트를 포함한 모듈공정 전체의 수율이 98.3%까지 증가하였다.

Brightness Temperature Retrieval using Direct Broadcast Data from the Passive Microwave Imager on Aqua Satellite

  • Kim, Seung-Bum;Im, Yong-Jo;Kim, Kum-Lan;Park, Hye-Sook;Park, Sung-Ok
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.47-55
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    • 2004
  • We have constructed a level-1 processor to generate brightness temperatures using the direct-broadcast data from the passive microwave radiometer onboard Aqua satellite. Although 50-minute half-orbit data, called a granule, are being routinely produced by global data centers, to our knowledge, this is the first attempt to process 10-minute long direct-broadcast (DB) data. We found that the processor designed for a granule needs modification to apply to the DB data. The modification includes the correction to path number, the selection of land mask and the manipulation of dummy scans. Pixel-to-pixel comparison with a reference indicates the difference in brightness temperature of about 0.2 K rms and less than 0.05 K mean. The difference comes from the different length of data between 50-minute granule and about 10-minute DB data. In detail, due to the short data length, DB data do not always have correct cold sky mirror count. The DB processing system is automated to enable the near-real time generation of brightness temperatures within 5 minutes after downlink. Through this work, we would be able to enhance the use of AMSR-E data, thus serving the objective of direct-broadcast.

딥 러닝 기반의 팬옵틱 분할 기법 분석 (Survey on Deep Learning-based Panoptic Segmentation Methods)

  • 권정은;조성인
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.209-214
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    • 2021
  • Panoptic segmentation, which is now widely used in computer vision such as medical image analysis, and autonomous driving, helps understanding an image with holistic view. It identifies each pixel by assigning a unique class ID, and an instance ID. Specifically, it can classify 'thing' from 'stuff', and provide pixel-wise results of semantic prediction and object detection. As a result, it can solve both semantic segmentation and instance segmentation tasks through a unified single model, producing two different contexts for two segmentation tasks. Semantic segmentation task focuses on how to obtain multi-scale features from large receptive field, without losing low-level features. On the other hand, instance segmentation task focuses on how to separate 'thing' from 'stuff' and how to produce the representation of detected objects. With the advances of both segmentation techniques, several panoptic segmentation models have been proposed. Many researchers try to solve discrepancy problems between results of two segmentation branches that can be caused on the boundary of the object. In this survey paper, we will introduce the concept of panoptic segmentation, categorize the existing method into two representative methods and explain how it is operated on two methods: top-down method and bottom-up method. Then, we will analyze the performance of various methods with experimental results.

Denoising solar SDO/HMI magnetograms using Deep Learning

  • Park, Eunsu;Moon, Yong-Jae;Lim, Daye;Lee, Harim
    • 천문학회보
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    • 제44권2호
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    • pp.43.1-43.1
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    • 2019
  • In this study, we apply a deep learning model to denoising solar magnetograms. For this, we design a model based on conditional generative adversarial network, which is one of the deep learning algorithms, for the image-to-image translation from a single magnetogram to a denoised magnetogram. For the single magnetogram, we use SDO/HMI line-of-sight magnetograms at the center of solar disk. For the denoised magnetogram, we make 21-frame-stacked magnetograms at the center of solar disk considering solar rotation. We train a model using 7004 paris of the single and denoised magnetograms from 2013 January to 2013 October and test the model using 1432 pairs from 2013 November to 2013 December. Our results from this study are as follows. First, our model successfully denoise SDO/HMI magnetograms and the denoised magnetograms from our model are similar to the stacked magnetograms. Second, the average pixel-to-pixel correlation coefficient value between denoised magnetograms from our model and stacked magnetogrmas is larger than 0.93. Third, the average noise level of denoised magnetograms from our model is greatly reduced from 10.29 G to 3.89 G, and it is consistent with or smaller than that of stacked magnetograms 4.11 G. Our results can be applied to many scientific field in which the integration of many frames are used to improve the signal-to-noise ratio.

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Floop: An efficient video coding flow for unmanned aerial vehicles

  • Yu Su;Qianqian Cheng;Shuijie Wang;Jian Zhou;Yuhe Qiu
    • ETRI Journal
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    • 제45권4호
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    • pp.615-626
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    • 2023
  • Under limited transmission conditions, many factors affect the efficiency of video transmission. During the flight of an unmanned aerial vehicle (UAV), frequent network switching often occurs, and the channel transmission condition changes rapidly, resulting in low-video transmission efficiency. This paper presents an efficient video coding flow for UAVs working in the 5G nonstandalone network and proposes two bit controllers, including time and spatial bit controllers, in the flow. When the environment fluctuates significantly, the time bit controller adjusts the depth of the recursive codec to reduce the error propagation caused by excessive network inference. The spatial bit controller combines the spatial bit mask with the channel quality multiplier to adjust the bit allocation in space to allocate resources better and improve the efficiency of information carrying. In the spatial bit controller, a flexible mini graph is proposed to compute the channel quality multiplier. In this study, two bit controllers with end-to-end codec were combined, thereby constructing an efficient video coding flow. Many experiments have been performed in various environments. Concerning the multi-scale structural similarity index and peak signal-to-noise ratio, the performance of the coding flow is close to that of H.265 in the low bits per pixel area. With an increase in bits per pixel, the saturation bottleneck of the coding flow is at the same level as that of H.264.

치아 보철물 디자인을 위한 이미지 대 이미지 변환 GAN 모델 (An Image-to-Image Translation GAN Model for Dental Prothesis Design)

  • 김태민;김재곤
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.87-98
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    • 2023
  • Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.

MR머리 영상의 뇌 경계선 추출 및 디렉트 볼륨 렌더링 (Extraction of Brain Boundary and Direct Volume Rendering of MRI Human Head Data)

  • 송주환;권오봉;이건
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제8권6호
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    • pp.705-716
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    • 2002
  • 본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.

퍼지 분류가 시스템을 이용한 영상의 에지 검출 규칙 학습 (Learning of Rules for Edge Detection of Image using Fuzzy Classifier System)

  • 정치선;반창봉;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.252-259
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    • 2000
  • 본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.

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위상 변조 Exclusive-OR 연산을 이용한 광학적 암호화 방법 (Optical security scheme using phase-encoded XOR operations)

  • 신창목;서동환;김수중
    • 한국광학회지
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    • 제14권6호
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    • pp.623-629
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    • 2003
  • 본 논문에서는 XOR 연산을 위상 변조하여 만든 위상 변조 XOR(phase-encoded exclusive-OR) 연산이라는 개념을 기본으로 그레이 영상을 암호화 한 새로운 광 암호화 방법을 제안하였다 그레이 원 영상을 이진 영상들의 합으로 분리한 후 각각의 이진 영상들을 이진 무작위 영상들과 위상변조 XOR 연산 방법을 이용해 암호화하고, 이를 위상 변조하여 암호화된 데이터를 만들었다. 그리고 복호화에 필요한 키 데이터는 암호화 시 사용한 무작위 이진 영상들로 만든 무작위 그레이 영상을 위상 변조하여 구하였다 암호화된 데이터는 위상 변조로 인한 비선형성과 비가시적 특성을 가지므로 기본적으로 높은 정보보호의 특성이 있으나, 여기에 위상정보 자체를 암호화함으로써 보다 높은 수준의 정보 보호를 가능하게 하였다. 또한, 복호화 과정은 암호화 데이터와 키 데이터의 단순 곱과 기준파와 간섭을 이용하므로, 원 영상 복원 시 간단한 위상 시각화 시스템(phase-visualization system)으로 구현할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 구현 가능성과 타당성을 확인하였다.