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    머신비전검사를 위한 기하학적 특징 기반 지능 패턴 정합 = Intelligent Pattern Matching Based on Geometric Features for Machine Vision Inspection

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This paper presents an intelligent pattern matching method that can be used to acquire the reliable calibration data for automatic PCB pattern inspection. The inaccurate calibration data is often acquired by geometric pattern variations and selecting an inappropriate model manual. It makes low the confidence of inspection and also the inspection processing time has been delayed. In this paper, the geometric features of PCB patterns are utilized to calculate the accurate calibration data. An appropriate model is selected automatically based on the geometric features, and then the calibration data to be invariant to the geometric variations(translation, rotation, scaling) is calculated. The method can save the inspection time unnecessary by eliminating the need for manual model selection. As the result, it makes a fast, accurate and reliable inspection of PCB patterns.
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    This paper presents an intelligent pattern matching method that can be used to acquire the reliable calibration data for automatic PCB pattern inspection. The inaccurate calibration data is often acquired by geometric pattern variations and selecting ...

    This paper presents an intelligent pattern matching method that can be used to acquire the reliable calibration data for automatic PCB pattern inspection. The inaccurate calibration data is often acquired by geometric pattern variations and selecting an inappropriate model manual. It makes low the confidence of inspection and also the inspection processing time has been delayed. In this paper, the geometric features of PCB patterns are utilized to calculate the accurate calibration data. An appropriate model is selected automatically based on the geometric features, and then the calibration data to be invariant to the geometric variations(translation, rotation, scaling) is calculated. The method can save the inspection time unnecessary by eliminating the need for manual model selection. As the result, it makes a fast, accurate and reliable inspection of PCB patterns.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.
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    본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스...

    본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 "Shape matching and recognition using a physically based object model" 25 : 211-222, 2001.

    2 "Shape Matching: Similarity Measures and Algorights" 188-197, 2001

    3 "On detecting dominant points" 24 : 441-451, 1991.

    4 "Object-based analysis-synthesis coding of image sequences at very low bit rate" 4 (4): 061994.

    5 "Digital image processing" 1992.

    6 "Automatic PCB inspection algorithms: A Survey" 63 (63): 287-313, 1996.3

    7 "Automatic PCB Inspection System" 14 : 6-10, 1995.

    8 "A threshold selection method from gray level histogram" man and cyber (man and cyber): 62-66, 1979.

    9 "A system for PCB automated inspection using fluorescent light" no.1 : 69-77, 1988.

    10 "A potential-based approach for shape matching and recognition" 29 (29): 463-470, 1996.

    1 "Shape matching and recognition using a physically based object model" 25 : 211-222, 2001.

    2 "Shape Matching: Similarity Measures and Algorights" 188-197, 2001

    3 "On detecting dominant points" 24 : 441-451, 1991.

    4 "Object-based analysis-synthesis coding of image sequences at very low bit rate" 4 (4): 061994.

    5 "Digital image processing" 1992.

    6 "Automatic PCB inspection algorithms: A Survey" 63 (63): 287-313, 1996.3

    7 "Automatic PCB Inspection System" 14 : 6-10, 1995.

    8 "A threshold selection method from gray level histogram" man and cyber (man and cyber): 62-66, 1979.

    9 "A system for PCB automated inspection using fluorescent light" no.1 : 69-77, 1988.

    10 "A potential-based approach for shape matching and recognition" 29 (29): 463-470, 1996.

    11 "A new method for representing and matching shapes of natural objects" 36 : 1711-1723, 2003.

    12 "A Vision and Robot based on-line Inspection Monitoring System for Electronic Manufacturing" 57 : 986-996, 2005.

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    2007-05-04 학회명변경 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association KCI등재후보
    2007-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.21 1.21 1.26
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.29 1.25 1.573 0.33
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