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윤두만(D M Yoon),한준희(J H Han) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2
표면 결함을 검출하고 분류할 수 있는 자동 시각 검사시스템은 산업자동화에 중요하다. 일반적으로 이러한 시스템은 홈 패턴에 대한 특징 추출을 하는 단계와 그 특징값을 이용한 홈 종류의 분류단계로 구성된다. 본 논문에서는 문헌상에 소개되거나 상용 시스템에서 사용되고 있는 특징들을 조사하고, 대단위 패턴 영상 데이터베이스를 구축하여 각 특징의 계산시간과 상호 연관성에 대해 분석하므로써 새로운 자동 시각 검사시스템을 설계하기위한 기초자료를 제시한다.
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표면 결함 검사를 위한 CCL 기반의 기하학적 특징과 분류 알고리즘
윤두만(D.M. Yoon),한준희(J.H. Han) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.5
제지, 섬유, 철강등 연속흐름 가공체제에서의 표면 흠 검사 시스템은 빠른 속도로 움직이는 제품의 표면 흠을 찾아내고 그 흠의 종류를 분류해내는 시스템으로, 영상내의 어떤 특징을 찾아내고 어떤 방법으로 분류하여 원하는 처리 속도와 분류의 정확성을 얻느냐가 문제시된다. 본 논문에서는 자동 시각 검사 시스템에 사용되는 CCL(Connected Component Labeling)을 기반으로한 기하학적 특징들을 조사하고, 그들의 계산시간, 특징값 분포의 중첩도등을 평가하여 한 영상내에 무정형의 여러 연결 요소(Connected Component)를 갖는 흠 영상의 분류에 유용한 특징의 선택 문제를 해결한다. 흠 영상은 여러개의 연결 요소를 가지므로 CCL을 기반으로한 특징추출모듈은 한장의 영상에서 여러개의 특징 벡터들을 생성하게 된다. 본 논문에서는 한 영상내의 특징값의 분포를 모델 에이스의 분포와 비교하는 방법을 제안하고 실험결과를 보인다. Automatic visual surface inspection systems are very important in continuous manufacturing processes and have wide application areas such as metal, plastic, textile and so on. The main function of an inspection system is detection and classification of surface defects. Two important considerations for these functions are feature selection and classification method so that correct classification can be made within a required computation time. In this paper, features based on connected component labeled regions are surveyed and their computation lime, distribution of values, and dependencies are calculated. This information can be used in selection of useful features. A method of classification using the feature distribution is also presented. Expermental results with complex images are given.
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강명구(M G Kang),윤두만(D M Yoon),한준희(J H Han),박영복(Y B Park),김동승(D.S Kim),박찬모(C M Park) 한국정보과학회 1992 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.19 No.1
물체표면의 흠이나 패턴을 인식하고 분류하는 문제는 공장등의 생산라인이나 조직검사등 다양한 분야에서 필요로 하고 있다. 이러한 일들은 그 특성상 정확도와 함께 고속의 처리속도를 필요로 한다. 본 논문에서는 패턴의 모양의 크기가 일정하지는 않으나 일정한 경향성을 가진 일반적인 패턴들을 분석해서 고속의 패턴인식및 분류기능을 갖는 인식 시스템을 제안했고, 그 구현 알고리즘과 실험결과및 개선방향에 대해서 다루었다. 고안된 패턴인식 시스템은 간단한 연산으로 얻어낼 수 있는 8개의 특징(feature)을 가지고 20개 종류의 패턴들을 고속에 처리하도록 했으며, 난수생성기와 프랙탈 기법을 이용해서 생성한 9종류의 900장의 영상과 실제 자연물의 표면조직을 카메라로 잡은 11종류의 220장의 영상을 가지고 실험을 했다.
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