http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 고형용 (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
Faster R-CNN을 활용한 GPR 영상에서의 지하배관 위치추적 성능분석
고형용,김남기 중소기업융합학회 2019 융합정보논문지 Vol.9 No.5
도심지에는 상ㆍ하수관로, 가스관, 수소관 등 필요에 따라 여러 가지 배관이 매설된다. 매설된 배관은 시간이 경과됨 에 따라 균열 등으로 노후화되면서 폭발, 누수 등의 사고 발생 위험을 가지게 된다. 이러한 위험을 방지하기 위해 많은 노후 배관 수리, 교체되지만, 배관의 위치 또한 변경될 수 있다. 변경된 배관의 위치를 확인하지 못하면 배관을 건드려서 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 GPR을 사용하여 지하 단면 영상을 얻고, Faster R-CNN을 활용하여 지하 배관의 위치를 추정해보고, augmentation을 적용하여 부족한 데이터를 늘려서 실험을 진행하였다. Various pipes are buried in the city as needed, such as water pipes, gas pipes and hydrogen pipes. As the time passes, buried pipes becomes aged due to crack, etc. these pipes has the risk of accidents such as explosion and leakage. To prevent the risks, many pipes are repaired or replaced, but the location of the pipes can also be changed. Failure to identify the location of the altered pipe may cause an accident by touching the pipe. In this paper, we propose a method to detect buried pipes by gathering the GPR images by using GPR and Learning with Faster R-CNN. Then experiments was carried out by raw data sets and data sets augmentation applied to increase the amount of images.
-
이미지 피라미드와 중첩을 활용한 영상처리 기반의 인덱서블 엔드밀 공구마모영역 및 마모최대폭 측정기법
고형용(Hyoung Yong Ko),구정인(Jeongin Koo) 한국생산제조학회 2021 한국생산제조학회지 Vol.30 No.1
Because the condition of machining tools has a significant influence on the machine downtime and the quality of machining products, maintaining it is the most important aspect in machining. This paper presents the detection process of the tool wear area and its maximal length based on image processing techniques. After collecting tool images from microscopes on the machine, we extracted region of interest (RoI) from them. Subsequently, we applied median filter, Sobel and Otsu method to RoI images to detect the flank wear area of them. To verify our proposed method, we compared it with the human measurement and image processing techniques proposed by prior literatures. Our experimental results were at least 6.7% more accurate because we used overlaid unworn tool images taken previously . With these techniques, we were able to detect tool wear area and its maximal length even for the worn tool wear area of curved surfaces.
ScienceON
eArticle연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
