KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.12
/
pp.4763-4775
/
2020
This research aims to develop a deep learning-based method that automatically detects and segments the defects on railroad surfaces to reduce the cost of visual inspection of the railroad. We developed our segmentation model by modifying a fully convolutional network model [1], a well-known segmentation model used for machine learning, to detect and segment railroad surface defects. The data used in this research are images of the railroad surface with one or more defect regions. Railroad images were cropped to a suitable size, considering the long height and relatively narrow width of the images. They were also normalized based on the variance and mean of the data images. Using these images, the suggested model was trained to segment the defect regions. The proposed method showed promising results in the segmentation of defects. We consider that the proposed method can facilitate decision-making about railroad maintenance, and potentially be applied for other analyses.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
/
v.25
no.3
/
pp.245-259
/
2023
The purpose of this paper is to examine the most recent tunnel scanning systems to obtain insights for the development of non-contact mobile inspection system. Tunnel scanning systems are mostly being developed by adapting two main technologies, namely laser scanning and image scanning systems. Laser scanning system has the advantage of accurately recreating the geometric characteristics of tunnel linings from point cloud. On the other hand, image scanning system employs computer vision to effortlessly identify damage, such as fine cracks and leaks on the tunnel lining surface. The analysis suggests that image scanning system is more suitable for detecting damage on tunnel linings. A camera-based tunnel scanning system under development should include components such as lighting, data storage, power supply, and image-capturing controller synchronized with vehicle speed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.15
no.3
/
pp.513-520
/
2020
Recently, the development of a vision inspection system using machine learning has become more active. This study seeks to develop a defect inspection model using machine learning. Defect detection problems for images correspond to classification problems, which are the method of supervised learning in machine learning. In this study, defect detection models are developed based on algorithms that automatically extract features and algorithms that do not extract features. One-dimensional CNN and two-dimensional CNN are used as algorithms for automatic extraction of features, and MLP and SVM are used as algorithms for non-extracting features. A defect detection model is developed based on four models and their accuracy and AUC compare based on AUC. Although image classification is common in the development of models using CNN, high accuracy and AUC is achieved when developing SVM models by converting pixels from images into RGB values in this study.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
/
v.8
no.2
/
pp.111-119
/
2013
This paper proposes one method on photometric stereo calibration using the constraint on light source directions in which the light sources have the unknown tilt and slant angles but the slant angles are the same. First, the constraint is analyzed based on the equation of linear ambiguity which leads to the conclusion that another constraint should be added to solve the calibration completely. Later, the combination of constraint on light source directions and the constraint that there exists at least six surface patches having known albedos is exploited to resolve the linear ambiguity up to an accurate and close-form solution. The effective performance of the proposed method is demonstrated through experiment results.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2003.09a
/
pp.644-647
/
2003
This paper describes a neural network based machine vision system designed for inspecting yellow beans in real time. The system consists of a camera. lights, a belt conveyor, air ejectors, and a computer. Beans are conveyed in four lines on a belt and their images are taken by a monochrome line scan camera when they fall down from the belt. Beans are separated easily from their background on images by back-lighting. After analyzing the image, a decision is made by a multilayer artificial neural network (ANN) trained by the error back-propagation (EBP) algorithm. We use the global mean, variance and local change of gray levels of a bean for the input nodes of the network. In an our experiment, the system designed could process about 520kg/hour.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2005.11a
/
pp.463-466
/
2005
본 논문은 퍼지로직을 이용하여 메탈스텐실의 홀의 정상-불량 판단을 수행한다. 메탈스텐실 은 PCB의 SMD의 패드 위에 납을 도포하기 위해 사용되는 것으로, 레이저를 이용하여 패드모양과 동일하게 홀을 생성한다. 가공 시 발생하는 불량은 레이저 출력의 약화로 홀이 정상적으로 가공되지 않는 것이다. 검사를 위해 비전시스템을 이용하여 메탈스텐실에 대한 카메라이미지를 획득하고, 기준이미지는 메탈스텐실을 제조하기 위해 사용되는 거버 파일을 이용하여 생성한다. 퍼지로직의 입력변수는 각 이미지에서의 검사대상 홀의 위치오차와 크기비율이고, 출력변수는 홀의 정상판단율이다. 홀의 위치와 크기는 두 이미지에 대해 영상처리를 수행하여 계산한다. 퍼지규칙은 작업자의 판단 규칙을 적용하여 작성한다. 4종류의 메탈스텐실에 대해 정상-불량 판단을 위해 고정된 임계치를 사용하였을 경우와 제안된 퍼지로직을 적용한 실험결과에 대해 설명한다.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
/
v.5
no.2
/
pp.57-62
/
1996
Basically, the idea underlying most edge-detection technique is the computation of a local derivative operator used for edge detection in gray level image. This concept can be easily illustrated with the aid of object which shows an image of a simple lilght on a dark background, Using the gray level profile along a horizontal scan line of the image. the first and second derivatives of it were acquired. This study is to develop an automatic measuring system based on the digital image processing which can be applied to the real time measurement of the characteristics of the ultra-thin thickness. The experimental results indicate that the developed automatic inspection can be applied in real situation.
Kim, Myeong-Ho;Jeon, Jae-Hwan;Kang, Sung-In;Kim, Gwan-Hyung;Oh, Am-Suk
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2013.10a
/
pp.860-861
/
2013
최근 고도의 산업 발전이 진행되면서 생산현장의 IT 기술을 접목한 자동화시스템이 대두되고 있다. 특히 설계 도면과 생산된 부품의 정합여부를 검사하여 제품의 생산 품질을 관리하는 도면정합검사는 기존의 수작업을 대체하고, 신뢰성을 보장할 수 있는 자동화 시스템의 도입이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 비전 시스템을 기반으로 생산된 부품의 이미지를 인식/추출하고, 이를 이미지화된 도면과 매칭하여 정합 검사하는 도면정합검사시스템을 설계하였다. 따라서 기존의 수작업을 대체하여 생산의 효율을 높이고, 보다 정확한 검사기록을 관리하여 생산의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2013.10a
/
pp.854-855
/
2013
최근 국내 전력공급 문제에 따라 다양한 에너지절감형 기술과 제품이 연구되고 있다. 특히 국내 기준 전체 전력 소비량의 약 20%를 차지하는 조명분야에서는 기존 조명을 대체할 친환경, 고효율 LED 조명에 대한 기술이 대두되고 있다. LED 조명은 원리의 특성상 광효율과 비례하여 LED 접합부 온도가 상승하며 이는 광효율과 수명을 저하시킨다. 이에 다양한 방열기술이 LED 조명기술의 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 LED 모듈 접합부의 발열을 열전소자를 활용하여 열전발전 함으로써 에너지를 절감하고, 열회수를 통한 방열효과를 제공 하는 LED 조명을 제안한다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.16
no.5
/
pp.469-475
/
2010
This paper presents a method of classifying discolored defects of metal pads using geometric texture for AFVI (Automated Final Vision Inspection) systems. In PCB manufacturing process, the metal pads on PCB can be oxidized and discolored partly due to various environmental factors. Nowadays the discolored defects are manually detected and rejected from the process. This paper proposes an efficient geometric texture feature, SUTF (Symmetry and Uniformity Texture Feature) based on the symmetric and uniform textural characteristics of the surface of circular metal pads for automating AFVI systems. In practical experiments with real samples acquired from a production line, 30 discolored images and 1232 roughness images are tested. The experimental results demonstrate that the proposed method using SUTFs provides better performance compared to Gabor feature with 0% FNR (False Negative Rate) and 1.46% FPR (False Positive Rate). The performance of the proposed method shows its applicability in the real manufacturing systems.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.