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제안 방법
- 히스토그램은 길이가 256인 배열 형태가 되는데' 배열의 각 요소의 순서는 0에서 255까지의 픽셀의 ri레이 스케일(gray scale) 값을 뜻하며 각 요소에는 그 요소의 개수, 즉그레이값을 가지는 픽셀들의 수가 저장된다. 二l 후에 밤기에따라 객체 영역과 배경 영역을 분할하도록 밝기 임계치를 설정하여 임계 밝기보다 밝거나 혹은 어두운 픽셀들을 선택하여 화면에 나타내도록 하였디<본 연구에서는 기준보다 밝은 픽셀들을 선택). 이렇게 하면 화면을 보면서 기준치를 조절하여 영상에서 객체 영역과 배경 영역이 제대로- 분할되고 있는지 확인할 수 있다.
- 그다음 영상 내에서 템플릿으로 생성할 부분을 객체를 포함하도록 하여 지정한 후 템플릿을 생성하기에 앞서 생성될 템플릿을 확인하고 에지로 표현할 최소 밝기 대비를 지정할 수 있도록 에지 추출 알고리즘 구현을 통해 형태 정보를 화면에 표시한다.
- 객체의 모양이 일정한 경우에는 객체의 형태 정보를 이용해서 형태 기반 탐색알고리즘을 구현하는 것이 가능했지만 이어폰이나 케이블같이 모양이 일정하지 않고 유연한 객체들은 특정한 형태 정보를 이용한 탐색 알고리즘을 구현할 수 없게 된다. 따라서 영상 내에서 객체를 이루는 픽셀들과 배경 픽셀들 사이의 밝기의 차이를 이용해서 객체의 유무를 판단하였다. 그러니.
- [1], [2] 객체의 모양이 일정한 경우에는(즉, 고형의 경우는) 객체의 기준영상과 검사하고자 하는 영상에서 평균 밝기 값을 빼고 정규화 시킨 후 두 영상의 상호 상관계수를 구하여 검사 영상 내에서 해당 객체의 유무를 판단하는 농담 정규화 정합 (Normalized Gray-level Correlation) 알고리즘을 사용한다. 또한, 객체 영상 내에서 주변의 색상 차이가 큰 부분들을 형태로 추출하고 추출된 형태의 특징들(경계 길이, 곡률, 객체 영역, 객체의 크기 및 무게중심, 모멘트 등)을 객체를 탐색하는데 이용한다.
- 본 연구에서는 제품의 포장 라인에서 얻어진 영상 내에서 객체의 형태 정보를 또는 히스토그램을 이용한 영상의 각 픽셀들의 밝기 분포의 차이를 이용하여 객체를 탐색하고 인식하는 영상처리 알고리즘을 구현하였다. 객체의 모양이 일정한 경우에는 객체의 형태 정보를 이용해서 형태 기반 탐색알고리즘을 구현하는 것이 가능했지만 이어폰이나 케이블같이 모양이 일정하지 않고 유연한 객체들은 특정한 형태 정보를 이용한 탐색 알고리즘을 구현할 수 없게 된다.
- 여부를 실시간으로 검사할 수 있다. 본 연구에서는 포장 공정에서 포장 상황을 카메라를 통해 컴퓨터로 읽어 들인 다음 각각의 개체들에 대한 정보를 추출하고 그 정보들을 바탕으로 포장 검사를 수행하기 위한 기능들을 구현하였다. 영상 내에서 특정한 객체를 찾기 위해서는 해당 객체에 대한정보(객체의 기준 영상 : 템플릿)를 기억해 두었다가 객체 탐색 시 객체 정보와 객체를 탐색하고자 하는 영상을 서로 비교하여 영상 내에서 객체의 정보와 가장 일치하는 영역을 찾는다.
- 영상 처리 및 객체 인식 알고리즘을 구현하기 위해 C# 언어와 윈폼 라이브러리[3丄 [4] 기반에서 GUI 프로그램을 작성하였다.
이론/모형
- 영상 내에서 특정한 객체를 찾기 위해서는 해당 객체에 대한정보(객체의 기준 영상 : 템플릿)를 기억해 두었다가 객체 탐색 시 객체 정보와 객체를 탐색하고자 하는 영상을 서로 비교하여 영상 내에서 객체의 정보와 가장 일치하는 영역을 찾는다. [1], [2] 객체의 모양이 일정한 경우에는(즉, 고형의 경우는) 객체의 기준영상과 검사하고자 하는 영상에서 평균 밝기 값을 빼고 정규화 시킨 후 두 영상의 상호 상관계수를 구하여 검사 영상 내에서 해당 객체의 유무를 판단하는 농담 정규화 정합 (Normalized Gray-level Correlation) 알고리즘을 사용한다. 또한, 객체 영상 내에서 주변의 색상 차이가 큰 부분들을 형태로 추출하고 추출된 형태의 특징들(경계 길이, 곡률, 객체 영역, 객체의 크기 및 무게중심, 모멘트 등)을 객체를 탐색하는데 이용한다.
- 저하되는 단점이 있었다. 그래서 이번 논문에서는 고형의 객체를 탐색할 때 객체의 형태 정보를 추출하여 객체를 탐색하는 형태 기반 탐색(shape-based matching) 알고리즘을 사용하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.