AOI (Automatic Optical Inspection) of PCB (Printed Circuit Board) is a very important step to guarantee the product performance. The process of registering components called teaching mode is first perform, and AOI is then carried out in a testing mode that checks defects, such as recognizing and comparing the component mounted on the PCB to the stored components. Since most of registration of the components on the PCB is done manually, it takes a lot of time and there are many problems caused by mistakes or misjudgement. In this paper, A components classifier is proposed using YOLO (You Only Look Once) v2's object detection model that can automatically register components in teaching modes to reduce dramatically time and mistakes. The network of YOLO is modified to classify small objects, and the number of anchor boxes was increased from 9 to 15 to classify various types and sizes. Experimental results show that the proposed method has a good performance with 99.86% accuracy.
본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 사물 인식 알고리즘을 활용하여 영상 압축에 적용한다. YOLO 는 물체의 일반화된 특징을 학습한 뉴럴 네트워크이다. 영상을 압축하는 동시에 YOLO 를 활용하여, 영상 내의 사물을 인식한다. 사물이 인식된 영역을 영상 압축을 할 때, 더 구체적으로 예측을 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 QP(Quantization Parameter)를 조절하여, YOLO 로부터 인식된 사물을 더 정교하게 사물을 부호화/복호화한다. VVC(Versatile Video Coding) 기반에서 Rate-Control 를 사용하며, QP 를 조절한다. QP 는 CTU-Level 단위로 조절하며, 사물이 포함된 CTU 는 더 낮은 QP 를 바탕으로 효율적인 화질을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 VVC 기반으로 한 Rate-Control 보다 주관적 화질이 선명한 것으로 보인다.
In this paper, we introduce a model for detecting Personal Protective Equipment (PPE) using YOLO (You Only Look Once), an object detection neural network. PPE is used to maintain a safe working environment, and proper use of PPE protects workers' safety and health. However, failure to wear PPE or wearing it improperly can cause serious safety issues. Therefore, a PPE detection system is crucial in industrial settings.
카메라를 이용한 영상 처리와 그에 따른 인공지능 기술의 발달로 다양한 분야의 기술이 발전하기 시작했다. 하지만 보드가 가벼울수록 연산이 많이 필요한 영상 처리 알고리즘을 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 경량 임베디드 보드에서 물체 인식 알고리즘을 위한 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 비교적 적은 양의 계산으로 segmentation을 처리하는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 ROI(Region of Interest)를 결정할 수 있다. 영역을 마스킹한 후, 더 정확한 딥러닝 알고리즘을 사용해 물체 감지를 할 수 있다. Python에서 입력 이미지를 처리하기 위해 OpenCV를 사용했고 ENet과 YOLO(You Only Look Once)를 사용하여 이미지를 처리했다. 이 알고리즘을 실행함으로써 평균 오차가 절반으로 감소해 정확한 객체 검출을 처리할 수 있고 경량 임베디드 보드에서 실시간으로 객체 인식을 실행할 수 있다. 이 연구는 자율주행과 IoT에서 저가격 경량화된 응용에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.
딥 러닝의 대표 알고리즘에는 영상 인식에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Networks), 음성인식 및 자연어 처리에 주로 사용되는 RNN(Recurrent Neural Networks) 등이 있다. 이 중 CNN은 데이터로부터 자동으로 특징을 학습하는 알고리즘으로 특징 맵을 생성하는 필터까지 학습할 수 있어 영상 인식 분야에서 우수한 성능을 보이면서 주류를 이루게 되었다. 이후, 객체 탐지 분야에서는 CNN의 성능을 향상하고자 R-CNN 등 다양한 알고리즘이 등장하였으며, 최근에는 검출 속도 향상을 위해 YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot Multi-box Detector) 등의 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 탐지 네트워크는 정지 영상에서 탐지의 성공 여부를 결정하기 때문에 동영상에서의 안정적인 객체 추적 및 탐지를 위해서는 별도의 추적 기능이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서의 객체 추적 및 탐지 성능 향상을 위해 딥 러닝 기반 탐지 네트워크에 칼만 필터를 결합한 방법을 제안한다. 탐지 네트워크는 실시간 처리가 가능한 YOLO v2를 이용하였으며, 실험 결과 제안한 방법은 기존 YOLO v2 네트워크에 비교하여 7.7%의 IoU 성능 향상 결과를 보였고 FHD 영상에서 20 fps의 처리 속도를 보였다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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