• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.9-18
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• 2007

There have been continuous efforts for automation of joint tracking system. This automation process is mainly used to do in root pass of gas metal arc welding in the field of heavy industry and shipbuilding etc. For automation, it is important using of vision sensor. Welding robot with vision sensor is used for weld seam tracking on welding fabrication. Recently, it is used to on post-weld inspection for weld quality evaluation. For real time seam tracking, it is very important role in vision process technique. Vision process is included in filtering and thinning, segmentation processing, feature extraction and recognition. In this paper, it has shown performance comparison results of seam tracking for real time root pass on gas metal arc welding. It can be concluded better segment splitting method than iterative averaging technique in the performance results of seam tracking.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.929-936
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• 1990

This paper describes the method of the Korean character recognition by means of feature points extraction. Also, the preprocessing neural chip for noise elimination, smoothing, thinning and feature point extraction has been designs. The subpatterns were separated by means of advanced index algorithm using mask, and recognized by means of feature points classification. The separation of the Korean character subpatterns was abtained about 97%, and the recognition of the Korean characters was abtained about 95%. The preprocessing neural chip was simulated on SPICE and layouted by double CMOS 2\ulcorner design rule.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.231-233
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• 2007

In this paper we present a new visual approach for the robust bin-picking in a two-step concept for a vision driven automatic handling robot. The technology described here is based on two types of sensors: 3D laser scanner and CCD video camera. The geometry and pose(position and orientation) information of bin contents was reconstructed from the camera and laser sensor. these information can be employed to guide the robotic arm. A new thinning algorithm and constrained hough transform method is also explained in this paper. Consequently, the developed bin-picking demonstrate the successful operation with 3D hole object.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.42-48
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• 1994

최근들어 화상 정보처리 분야가 점진적으로 중요시 됨에따라 본논문에서는 정부기관, 경찰서 등의 범죄관련 기관에서 신분 확인용 및 범인 검거용으로 지문을 인식하는데 사용되는 특징점 추출에 관해 기술하였다. 전개과정은 퍼지 이론을 이용하여 세선화를 수행한후 그 화상을 일정 크기의 정사각형 크기로 나누고 8 방향 코드로 부호화한 자료로부터 코아와 델타를 추출하였다. 그 수행결과 $80\%$정도는 정확히 특징점을 추출할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.390-392
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• 1998

기존의 Line Following 알고리즘은 곡선으로 이루어진 영상 패턴을 세선화할 때 두꺼운 분기점을 효과적으로 처리하지 못할 뿐 아니라 폐곡선을 형성하는 부분이 끊어지는 단점이 있어 선분 형태 이외의 일반적인 문자나 이미지 등에 적용하기 어려우므로 Line Following 방식에 근거를 둔 개선된 새로운 세선화 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 두꺼운 분기점의 문제를 해결하기 위해 선의 모양에 따라 동적으로 변하는 윈도우의 크기를 일정 비율로 조절하고, 폐곡선을 형성한 부분에서는 분기점마다 특정한 tag를 두어 선의 끝을 결정하는 단계에서 tag와 만나는 점에 대해 별도의 처리를 하였다. 이 알고리즘은 기존 알고리즘과 비슷한 처리 속도를 유지하면서도 기존 알고리즘의 단점을 효과적으로 개선하여 곡선이나 복잡한 영상 외에 문자 영상 등에 대해서도 좋은 결과를 보여 주었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.792-801
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• 1996

A thinning algorithm -based image analysis technique was developed to measure corn root lengths. The root length measurement method was evaluated by comparing thread lengths measured by the image analysis system with actual thread lengths. The length measurement method accurately estimated actual thread lengths (less than 2% calculated error). Also, a rapid root length density measurement procedure, which utilizes the above root length measurement method, was developed to estimate corn root length density without washing the roots. Root length densities estimated from the cut soil surface of core samples taken from the field were paired with the root length densities determined from washed roots from the same soil core sample. A linear relationship between these two values was expected and was found. Eliminating the root washing procedure reduces the time required for measuring corn root length density substantially.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.507-509
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• 1997

One of the most difficult tasks in the process of car license plate is the extraction of each character from within license plate region. This paper presents a real-time recognition of car licence number using neural network in parking lot. The feature parameters of letters and numbers of license plate are extracted by thinning algorithm. Both feature parameters are used to train neural networks for the image recognition.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.663-666
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• 2003

이 논문에서는 특징점 정보를 이용한 세선화 보정 알고리즘에 대하여 연구하였다. 세선화된 지문에서 교차수를 이용하여 추출된 특징점으로부터 세선화 보정을 수행하였다. 세선화 보정 과정은 특징점인 단점과 분기점을 시작점으로 하여 융선을 추적하면서 불필요한 융선을 제거해 나가는 방법으로 더 이상 제거할 융선이 없을 때까지 반복하여 처리한다. 세선화 보정이 끝나면 CN과 SN을 이용하여 특징점을 재추출하였다. 기존의 세선화된 지문으로부터 추출된 특징점과 제안한 세선화 보정 알고리즘으로부터 추출된 특징점을 비교하였다. 이 비교를 통하여 기존방법보다 세선화 지문이 개선되고 많은 의사 특징점들이 제거되었음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2317-2328
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• 1997

본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권3호
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• pp.205-215
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• 2024

Manually mapping fractures in construction stone mines is challenging, time-consuming, and hazardous. In this method, there is no physical access to all points. In contrast, digital image processing offers a safe, cost-effective, and fast alternative, with the capability to map all joints. In this study, two methods of detecting the trace of discontinuities using image processing in construction stone mines are presented. To achieve this, we employ two modified Hough transform algorithms and the degree of neighborhood technique. Initially, we introduced a method for selecting the best edge detector and smoothing algorithms. Subsequently, the Canny detector and median smoother were identified as the most efficient tools. To trace discontinuities using the mentioned methods, common preprocessing steps were initially applied to the image. Following this, each of the two algorithms followed a distinct approach. The Hough transform algorithm was first applied to the image, and the traces were represented through line drawings. Subsequently, the Hough transform results were refined using fuzzy clustering and reduced clustering algorithms, along with a novel algorithm known as the farthest points' algorithm. Additionally, we developed another algorithm, the degree of neighborhood, tailored for detecting discontinuity traces in construction stones. After completing the common preprocessing steps, the thinning operation was performed on the target image, and the degree of neighborhood for lineament pixels was determined. Subsequently, short lines were removed, and the discontinuities were determined based on the degree of neighborhood. In the final step, we connected lines that were previously separated using the method to be described. The comparison of results demonstrates that image processing is a suitable tool for identifying rock mass discontinuity traces. Finally, a comparison of two images from different construction stone mines presented at the end of this study reveals that in images with fewer traces of discontinuities and a softer texture, both algorithms effectively detect the discontinuity traces.