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이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발
엄기열 ( Ki-yeol Eom ),민병석 ( Byungseok Min ) 한국인터넷정보학회 2024 인터넷정보학회논문지 Vol.25 No.1
경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다. Along with economic growth and industrial development, there is an increasing demand for various electronic components and device production of semiconductor, SMT component, and electrical battery products. However, these products may contain foreign substances coming from manufacturing process such as iron, aluminum, plastic and so on, which could lead to serious problems or malfunctioning of the product, and fire on the electric vehicle. To solve these problems, it is necessary to determine whether there are foreign materials inside the product, and may tests have been done by means of non-destructive testing methodology such as ultrasound ot X-ray. Nevertheless, there are technical challenges and limitation in acquiring X-ray images and determining the presence of foreign materials. In particular Small-sized or low-density foreign materials may not be visible even when X-ray equipment is used, and noise can also make it difficult to detect foreign objects. Moreover, in order to meet the manufacturing speed requirement, the x-ray acquisition time should be reduced, which can result in the very low signal- to-noise ratio(SNR) lowering the foreign material detection accuracy. Therefore, in this paper, we propose a five-step approach to overcome the limitations of low resolution, which make it challenging to detect foreign substances. Firstly, global contrast of X-ray images are increased through histogram stretching methodology. Second, to strengthen the high frequency signal and local contrast, we applied local contrast enhancement technique. Third, to improve the edge clearness, Unsharp masking is applied to enhance edges, making objects more visible. Forth, the super-resolution method of the Residual Dense Block (RDB) is used for noise reduction and image enhancement. Last, the Yolov5 algorithm is employed to train and detect foreign objects after learning. Using the proposed method in this study, experimental results show an improvement of more than 10% in performance metrics such as precision compared to low-density images.
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김민호(Minho Kim),김태욱(Taewook Kim),장성환(Sunghwan Jang),반다희(Dahee Ban),민병석(Byungseok Min),권성오(Sungoh Kwon) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.12(융합기술)
본 연구에서는 PPG 신호 측정에서 포함되는 잡음들 중에서 동잡음을 제거하는 신호처리 방안을 제안한다. 측정되는 PPG 신호는 측정 환경 자체의 신호 잡음과 사용자의 동작변화로 발생하는 동잡음 등 여러 잡음이 같이 존재하므로 적절한 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 안정된 상태에서 실제 PPG 신호를 측정한 뒤, 이 기준 신호를 바탕으로 여러 채널에서 측정한 다중화된 PPG 신호를 이용하여 동잡음을 제거하는 신호 처리 방법을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 두 개의 채널을 이용하여 PPG 신호를 측정하며, 각각 20%의 오류율을 가지는 신호를 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 처리한 결과 9.56%로 오류율이 감소하였다. In this paper, we propose a methods to eliminate PPG sensor noise resulted from user motion during measurement. Measured PPG signals require approperiate signal processing methods since various types of noises such as a motion noise by user movement and signal noises occurred from the change of measuring environments. This paper suggests a signal processing method that eliminates motion noises by measuring several PPG channels that are based on the stable patterns of the practical users. The PPG signals are measured by the two channels in this experiment. When the individual error rates are 20%, the proposed algorithm reduces the errors to 9.56%.
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Color Quantization to Visualize Perceptually Dominant Colors of an Image
JiYoung Seok(석지영),SaeYoung Rho(노세영),EunJin Kim(김은진),ByungSeok Min(민병석),Hyeon-Jeong Suk(석현정) 한국색채학회 2015 한국색채학회 논문집 Vol.29 No.2
본 연구는 이미지를 대표하는 색을 시각화하고 대표색의 적합성을 판별하기 위한 방법으로서 이미지 양자화(Quantization) 기법을 제시하고, 이를 기존에 널리 활용되던 직사각형 형태의 색채견본 방식과 비교하여 양자화 기법이 가지는 특성과 장점을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 다섯 개 명화의 대표색을 추출한 후, 색채 견본 방식과 양자화 방식으로 대표색들을 제시하여 사용자 대상 평가를 진행하였다. 대표색 추출에는 K-평균 군집화 기법이 활용되었으며, 각 명화 이미지에 대해 3,6,9,12,15개의 대표색을 추출하여 대표색의 개수에 따른 영향 또한 보고자 하였다. 30명의 디자인 전공자들을 대상으로 대표성의 적합도를 평가하게 한 결과, 양자화 기법으로 제시된 대표색 팔레트의 적합도 점수가 훨씬 넓은 분포를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 양자화 기법이 대표색의 적합성에 대해 더 분별력 높은 평가 결과를 가져다줌을 알 수 있었다. 또한 일정 개수 이하의 대표색에서는 색채견본 방식이 양자화 기법보다 적합도 점수가 높은 반면, 대표색 개수가 일정이상 증가하면 양자화 기법의 적합도 점수가 더 높아지는 경향성을 통해, 추출하고자 하는 대표색이 적을수록 위치 및 면적 정보가 포함되지 않은 색채견본 방식이 더 적합함을 알 수 있었다. As an alternative technique to the conventional color swatch, we adopted color quantization to present perceptually dominant colors of an image. We facilitated five digitalized paintings and extracted the color scheme of each based on their RGB values. We adopted K-means clustering analysis and created clusters with 3, 6, 9, 12, and 15 colors. The extracted colors were presented in a color swatch format as well as color quantization. Thirty design majoring students assessed each format with regard to how properly the color set represents the original image. The results showed that the judgments varied more largely when the colors were presented as color quantization than as a color swatch. In particular, an intersection point always existed, implying that a color swatch without any semantic hints is more meaningful when a color palette contains a small number.
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