스테레오 비젼을 이용한 Bin Picking Method ( Bin Picking Method using Stereo Vision )

주기세,한민홍 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 학술대회 Vol.1994 No.01

이미지 정합을 이용한 COG 불량 검출

주기세,정종면,JOO KISEE,Jeong Jong-Myeon 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.2

수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 검사 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라가 이용된다. 여러 가지 불량 요인 중 이물질 검출은 COG 패턴이 미세하고 복잡하기 때문에 불량 자동 검사 단계에서 가장 어려운 기술이었다. 본 논문에서는 매칭 속도를 높이기 위하여 2단계 영역분할 템플릿 매칭 방법을 제안하였다. 아울러 수 마이크로 단위의 이물짙 검출을 위하여 그라디언트 마스크와 AND 연산을 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 2단계 템플릿 매칭을 사용한 방법은 기존의 상관 계수 이용법 에 비해 0.3-0.4초 매칭 속도를 향상시켰다. 그리고 제안된 마스크 적용 이물질 검출방법은 기존 마스크를 이용하지 않은 방법에 비해 불량 검출률을 $5-8\%$ 향상시켰다. A line scan camera is applied to enhance COG(Chip On Glass) inspection accuracy to be measured a few micro unit. The foreign substance detection among various faulty factors has been the most difficult technology in the faulty automatic inspection step since COG pattern is very miniature and complexity. In this paper, we proposed two step area segmentation template matching method to increase matching speed. Futhermore to detect foreign substance(such as dust, scratch) with a few micro unit, the new method using gradient mask and AND operation was proposed. The proposed 2 step template matching method increased 0.3 - 0.4 second matching speed compared with conventional correlation coefficient. Also, the proposed foreign substance applied masks enhanced $5-8\%$ faulty detection rate compared with conventional no mask application method.

컴퓨터 비젼을 이용한 컨테이너 자세 측정

주기세 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.3

본 논문은 CCD 카메라와 거리 센서를 사용하여 컨테이너의 자세 측정에 관하여 연구하였다. 특히 특징점을 추출하고 영상의 잡음을 줄이는 방법에 대하여 중점적으로 기술하였다. 가우시안 및 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 Euler-Lagrange 방정식을 소개하였으며 PDE(Partial Differential Equation)를 기초로 한 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위하여 ADI(Alternating Direction Implicit)방법을 적용하였다. 그리고 스프레더와 컨테이너의 특징점을 추출하기 위해서 기존의 황금 분할법과 이분 분할법을 이용한 방법은 지역적 최대 및 최소 값의 경우 정확한 해를 구할 수 없어서 k차 곡률 알고리즘을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 영상의 전처리과정에서 잡음제거에 효과적이며 카메라와 거리센서를 이용한 제안 시스템은 기존시스템의 구조적 변경 없이 사용가능하기 때문에 비용이 저렴한 장점이 있다. This article is concerned with container pose estimation using CCD a camera and a range sensor. In particular, the issues of characteristic point extraction and image noise reduction are described. The Euler-Lagrange equation for gaussian and random noise reduction is introduced. The alternating direction implicit(ADI) method for solving Euler-Lagrange equation based on partial differential equation(PDE) is applied. The vertex points as characteristic points of a container and a spreader are founded using k order curvature calculation algorithm since the golden and the bisection section algorithm can't solve the local minimum and maximum problems. The proposed algorithm in image preprocess is effective in image denoise. Furthermore, this proposed system using a camera and a range sensor is very low price since the previous system can be used without reconstruction.

Image segmentation Using Hybrid Level Set

주기세,김은석,Joo Ki-See,Kim Eun-Seok The Korea Institute of Information and Commucation 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.7

기존의 레벨셋을 이용한 이미지 분할 방법은 화소값의 기울기를 이용하기 때문에 지역적 형태에 좌우되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 평활한 구동력을 위하여 레벨 셋 함수와 새로운 보상 평활화 함수를 결합시키는 하이브리드 방법을 이용한 방법이 소개된다. 대부분의 경우에 3 교점을 가지고 있지 않다는 가정하에 보상함수를 얻는 방법을 대안으로 고려하였다. 보상함수의 주요 역할은 원보상 함수와 평균 보상함수의 차가 새로운 레벨셋 함수의 합리적인 구동력으로 소개될 수 있다. 본 논문에서 제안한 하이브리드 방법은 기존 레벨셋을 이용한 방법의 단점을 최소화시키는 방법이다. The conventional image segmentation method using level set has been disadvantage since level set function in the gradient-based model evolves depending on the local profile of the edge. In this paper, a new model is introduced by hybridizing level set formulation and complementary smooth function in order to smooth the driving force. We consider an alternative way of getting the complementary function(CF) which is much easier to simulate and makes sense for most cases having no triple junctions. The rule of thumb is that CF must be computed such that the difference between their average and the original CF function should be able to introduce a reliable driving force for the evolution of the level set function. This proposed hybrid method tries to minimize drawbacks the conventional level set method.

로드셀을 이용한 직물의 신축성 측정에 관한 연구

주기세,Joo Ki-See 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.7

지금까지는 직물의 신축성 측정은 작업자의 과거 경험을 바탕으로 작업자의 수작업에 의해 측정하였기 때문에 계량화된 신축성 데이터가 존재하지 않았다. 본 논문에서는 실시간으로 직물의 신축성 계수를 측정하기 위하여 특별히 제작된 로드 셀을 이용한 측정 장비가 소개된다. 측정방법은 직물에 따라 다르게 나타나는 로드 셀에 가해진 전압차를 기본으로 한다. 신축성이 강한 직물은 로드 셀에 강한 전압이 발생하며 신축성이 약할수록 약한 전압이 발생한다. 제안된 시스템은 직물의 시각화, 의류봉제, 품질관리 등에 이용될 뿐만 아니라 정량화된 데이터들은 B2B 전자상거래 시스템에 적용될 수 있다. So far, the quantified elasticity data of textile fabrics has not been present because the measurement method depends on the knowledge of measurement operators. In this paper, the special manufactured measurement equipment using road cell is presented to measure the elasticity coefficient of textile fabrics in real time. The measurement method is based on the voltage differency among textile fabrics. The textiles with strong elasticity are high voltage produced from road cell. The others are low. The presented method can be applied to visualize the textile, sew the cloth, control quality of textile fabrics. Also, these measurement datum are used to B2B electronic trading system.

삼각법기반 구조화된 격자 패턴 캘리브레이션

주기세 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.5

지금까지 3차원 정보를 얻기 위하여 CCD카메라, 레이저, 구조화된 격자 발생기 등과 같은 여러 센서들이 사용되어져 왔지만 대부분의 캘리브레이션 알고리즘들은 많은 메모리와 실험 시간을 필요로 하기 때문에 비효율적이었다. 본 논문에서는 실세계 상의 3차원 정보를 얻기 위한 삼각법을 기반으로한 구조화된 격자 캘리브레이션 알고리즘이 소개된다. CCD카메라와 수평으로 설치된 구조화된 격자 패턴 생성기로부터 생성된 빔들이 캘리브레이션 면에 사영된다. CCD 카메라는 대상물과 사영된 빔이 교차한 평면을 측정한다. 그리고 3차원 데이터는 측정된 값과 캘리브레이션 데이터를 이용하여 계산된다. 본 논문에서 제안한 방범은 3차원 정보를 간단한 삼각법으로 획득하였기 때문에 효율적인 측정시간과 메모리 절약의 이점을 가지고 있다. So far, many sensors such as a structured grid pattern generator, a laser, and CCD camera to obtain 3D information have been used, but most of algorithms for a calibration are inefficient since a huge memory and experiment time are required. In this paper, the calibration algorithm of a structured grid pattern based on triangulation method is introduced to calculate 3D information in the real world. The beams generated from structured grid pattern generator established horizontally with the CCD camera are projected on the calibration plat. A CCD camera measures the intersection plane of a projected beam and an object plane. The 3D information is calculated using measured and calibration datum. This proposed method in this paper has advantages such as a memory saving and an efficient experimental time since the 3D information is obtained simply the triangulation method.

SESSION 11 . 컴퓨터 활용 : 스테레오 비젼을 이용한 Bin Picking Method

주기세,한민홍 대한산업공학회 1993 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.1993 No.-

신경망을 이용한 자율이동로봇의 이동 경로 추종

주기세 한국정보통신학회 2000 한국정보통신학회논문지 Vol.4 No.3

생산현장이나 불확실한 환경에서 자율이동로봇의 정확한 경로 추종은 고전적 제어 알고리즘인 경우에 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경망을 이용하여 이동로봇이 바닥 위에 설치된 선을 따라갈 수 있도록 하였다. 로봇에 부착된 3 개의 센서들로부터 인식된 정보뿐만 아니라 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 10등분된 세밀한 정보가 입력패턴으로 학습되기 때문에 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 이동로봇은 라인을 따라 원활하게 이동한다. 로봇이 목적지까지 이동하는데 걸리는 시간이 단축되고 라인과의 오차를 최소화하는 효과를 가져온다. 제안된 신경회로망 제어기의 효과를 검증하기 위하여 이동로봇의 이동 각의 변화에 따른 두개의 모터의 속도 변화가 컴퓨터로 시뮬레이션 된다. The exact path following of an autonomous mobile robot in a factory and an unreliable environment has many disadvantages in case of a classical control algorithm. In this paper, a neural network control approach based on an error back propagation algorithm is proposed for controlling a mobile robot to follow a line installed on the road. Since not only the three recognized informations from three sensors attached on a mobile robot but also the ten detailed informations in non recognition area are learned with input patterns, a mobile robot moves smoothly an installed line in spite of non perception space. The mobile robot has an effect of error minimization with a short time till a destination. To test an effectiveness of the proposed controller, the two motor velocity changes which is affected from a moving angle change of a mobile robot are simulated with computer.

레벨셋을 이용한 특정 영역의 영상 세그먼테이션

주기세,조덕상,Joo, Ki-See,Choi, Deog-Sang 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.4

영상 세그먼테이션은 배경으로부터 객체들을 구별하는 것으로서, 영상 분석과 해석을 하는데 있어서 첫 번째 단계에 해당한다. 그러나 활성 외곽선 모델은 위상이 2개밖에 없으므로 정확하게 원하는 객체들을 추출할 수가 없다. 본 논문에서 원하는 특정한 범위의 명암도를 갖는 객체들을 추출하기 위해서 초기 곡선을 객체들 근처에 구성함으로써 바라는 윤곽을 찾는 방법을 제안한다. 초기 곡선은 히스토그램 평활화, 가우시안 평활화, 임계치를 이용하여 구한다. 제안한 방법은 초기 곡선을 관심영역에 최대 근접시키므로 계산 속도를 줄이고 원하는 영역을 정확하게 추출할 수 있다. CT 영상과 MR 영상에 적용한 결과 제안한 방법이 활성 외곽선 모델보다 더 효과적임을 보였다. Image segmentation is one of the first steps leading to image analysis and interpretation, which is to distinguish objects from background. However, the active contour model can't exactly extract the desired objects because the phase only is 2. In this paper, we propose the method which can find the desired contours by composing the initial curve near the objects which have intensities of special range. The initial curve is calculated by the histogram equalization, the Gaussian equalization, and the threshold. The proposed method reduce the calculation speed and exactly detect the wanted objects because the initial curve set near by interested area. The proposed method also shows more efficient than the active contour model in the results applied the CT and MR images.

스테레오 비젼을 이용한 Bin Picking Method

주기세,한민홍 대한산업공학회 1993 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.1993 No.5