본 논문에서는 자동결함검출 방법으로 도광판의 다양한 패턴에 나타나는 돌출, 함몰, 점 등과 같은 작은 결함들을 검출하기 위해 모폴로지의 닫힘, 열림 방법을 이용하는 템플레이트 검사 방법을 사용하였고, 얼룩, 스크래치와 같은 큰 결함을 검출하기 위해 영상에서 격자와 같은 일정한 블록을 형성하여 각 블록을 비교하여 결함을 찾는 블록매칭 방법을 사용하였다. 또한 일정한 패턴이 없는 도광판의 결함에 대해 결함을 검출할 수 있는 개선된 오쯔 방법을 이용하였다. 이 알고리즘을 적용한 결과 결함 검출에 좋은 성능이 있음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 자체 개발한 장비에서 실제 도광판의 영상을 얻어 테스트 하였다.
Deep learning has become increasingly popular in both academic and industrial areas nowadays. Various domains including pattern recognition, Computer vision have witnessed the great power of deep neural networks. However, current studies on deep learning mainly focus on quality data sets with balanced class labels, while training on bad and imbalanced data set have been providing great challenges for classification tasks. We propose in this paper a method of data analysis-based data reduction techniques for selecting good and diversity data samples from a large dataset for a deep learning model. Furthermore, data sampling techniques could be applied to decrease the large size of raw data by retrieving its useful knowledge as representatives. Therefore, instead of dealing with large size of raw data, we can use some data reduction techniques to sample data without losing important information. We group PCB characters in classes and train deep learning on the ResNet56 v2 and SENet model in order to improve the classification performance of optical character recognition (OCR) character classifier.
In this paper, the design and implementation of a multi-processor based die bonder machine for the semiconductor will be described. This is a final research results carried out for two years from June, 1986 to July, 1988. The mechanical system consists of three subsystems such as bonding head module, wafer feeding module, and lead frame feeding module. The overall control system consists of the following three subsystems each of which employs a 16 bit microprocessor MC 68000 : (i) supervisory control system, (ii) visual recognition / inspection system and (iii) the display system. Specifically, the supervisory control system supervises the whole sequence of die bonder machine, performs a self-diagnostics while it controls the bonding head module according to the prespecified bonding cycle. The vision system recognizes the die to inspect the die quality and deviation / orientation of a die with respect to a reference position, while it controls the wafer feeding module. Finally, the display system performs a character display, image display ans various error messages to communicate with operator. Lead frame feeding module is controlled by this subsystem. It is reported that the proposed control system were applied to an engineering sample and tested in real-time, and the results are sucessful as an engineering sample phase.
Internal defects in the glass, like-as micro-voids, micro-cracks, or inclusions, easily cause the failure when the glass is exposed to the shock or the thermal variation. In order to produce the highly reliable glass product, the precision inspection of the defect in the glass is required. For this purpose, this paper proposes a machine vision technique based on the auto-focusing method, which searches the defect and measures the location under the fact that the edge image of defect must be the most clear when the focal plane of CCD camera is coincided with the defect. As for the search index, the gradient indicator is presented. The basic principles are verified through the simulations for the computer-generated defect images, where the affects of defect shape, gray level of background, and the brightness of the defect image are also analyzed. Finally, experimental results for actual glass specimens are shown to confirm the applicability of this method to the actual field.
Chip on glass (COG) bonding using anisotropic conductive film (ACF) is a key technology to assemble a driver IC onto a LCD glass panel. In this paper, an experimental investigation was conducted to investigate the correlation between contact resistance and characteristics of image taken by machine vision based inspection system. The results show that the contact resistance was strongly influenced by the contrast ratio of conductive particle rather than the number of conductive particles. Also, number of conductive particles whose contrast ratio is below 0.75 is crucial for determining the quality of the assembled samples. On the other hand, in the result of high temperature high humidity storage test, the contrast ratio of samples was increased. However, in the case of open-circuit samples after temperature humidity storage test, the number of conductive particles whose contrast ratio is above 0.75 was more than that of the closed-circuit samples.
Extracting primitives from imagery plays an important task in visual information processing since the primitives provide useful information about characteristics of the objects and patterns. The human visual system utilizes features without difficulty for image interpretation, scene analysis and object recognition. However, to extract and to analyze feature are difficult processing. The ultimate goal of digital image processing is to extract information and reconstruct objects automatically. The objective of this study is to develop robust method to achieve the goal of the image processing. In this study, an adaptive strategy was developed by implementing Gabor filters in order to extract feature information and to segment images. The Gabor filters are conceived as hypothetical structures of the retinal receptive fields in human vision system. Therefore, to develop a method which resembles the performance of human visual perception is possible using the Gabor filters. A method to compute appropriate parameters of the Gabor filters without human visual inspection is proposed. The entire framework is based on the theory of human visual perception. Digital images were used to evaluate the performance of the proposed strategy. The results show that the proposed adaptive approach improves performance of the Gabor filters for feature extraction and segmentation.
Monitoring civil structures periodically is necessary for ensuring the fitness of the structures. Cracks on inner and outer surfaces of the building plays a vital role in indicating the health of the building. Conventionally, human visual inspection techniques were carried up to human reachable altitudes. Monitoring of high rise infrastructures cannot be done using this primitive method. Also, there is a necessity for more accurate prediction of cracks on building surfaces for ensuring the health and safety of the building. The proposed research focused on developing an efficient crack classification model using Transfer Learning enabled EfficientNet (TL-EN) architecture. Though many other pre-trained models were available for crack classification, they rely on more number of training parameters for better accuracy. The TL-EN model attained an accuracy of 0.99 with less number of parameters on large dataset. A bench marked METU dataset with 40000 images were used to test and validate the proposed model. The surfaces of high rise buildings were investigated using vision enabled Unmanned Arial Vehicles (UAV). These UAV is fabricated with TL-EN model schema for capturing and analyzing the real time streaming video of building surfaces.
평판 디스플레이(flat panel display)의 크기가 커짐에 따라 다양한 기판을 이용한 제조 방법이 개발되고 있다. 디스플레이 제조 공정 중 기판의 결함을 찾아서 분류하는 검사 시스템은 최종 제품의 품질을 결정하는 매우 중요한 부분이다. 본 연구는 머신비전 기술을 이용하여 불투명하고 반사율이 높은 기판 표면의 결함을 찾아내고, 이 결함을 스크래치(scratch), 흑결함(dark defect), 백결함(white defect)으로 분류하는 장치를 구현하는데 목적이 있다. 이를 구현하기 위해 본 논문에서는 정밀 스테이지(stage)와 라인 카메라(line CCD camera)을 이용한 광학계를 활용하여 검사 시스템을 구현하였다. 구축된 시스템을 이용하여 취득한 이미지를 12 개의 영역으로 등분하여 각각의 국부 영역에 대한 문턱값 연산(thresholding)을 적용함으로써 조명의 불균일을 의한 검출 에러율을 획기적으로 낮추었다. 간단한 컴퓨터비전 알고리듬의 채용으로도 검사 시스템의 구현이 가능함을 보였다.
최근까지 한국은 3년 연속 UN 발표 전자정부 세계 1위를 차지했다. 이에 버금하여, 한국의 정책수립과 비전에 따라 예산 집행규모는 꾸준히 성장해, 정보화사업의 대형 정보화 프로젝트 증가로 이어졌다. 특히 불특정 대다수 사용자들에게 영향을 미칠 수 있는 Mission Critical한 공공 인프라의 경우 다양하고 복잡해진 사용자들의 요구를 충족시킬 수 있는 새로운 기술이 적용된 고품질의 정보시스템 구축 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 대표적인 영역의 하나인 국방 정보체계에서는 첨단 기술을 적용하여 선진 군사역량을 구축하고, 효율적인 국방경영을 구현하는 핵심 역할을 수행하기 위해 네트워크 중심 국방 지식정보화를 국방정보화의 비전으로 제시하고 이에 따라 국방정보화 추진체계의 선진화 및 국방정보시스템의 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 Mission Critical한 공공 인프라의 대표격인 국방 분야 정보화사업의 시험평가와 관련된 새로운 품질지표를 고찰하였다. 먼저 관련 국제표준 및 가이드를 고찰하였고, 실제 시험평가 사례를 분석하였으며, 이를 확장하여 전자정부법(법률 제12346호, 2014. 1.28. 공표, 2014. 7.29. 시행)의 근거에 따라 현재 사용되고 있는 감리 점검 항목에 적용하였다. 제안하는 모델을 공공부문 중 국방 분야 정보화사업의 시험평가에 적용하였을 경우, 국방정보화 사업의 생산성에 미치는 영향을 분석한 결과, 국방정보화 사업의 신뢰성, 전문성, 안전성의 요소로 시험평가 생산성이 향상 될 수 있다는 가능성을 확인하였다.
최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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