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[국내논문] 퍼지 클러스터링 기반 개선된 Fuzzy Binarization 기법을 이용한 세라믹 영상에서의 결함 추출
Defect Extraction of Ceramic Image using Fuzzy Clustering Based Enhanced Fuzzy Binarization 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호, 2019 Jan. 16, 2019년, pp.23 - 26  

최철호 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  이진유 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  박헌성 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 비파괴 검사의 목적은 제품의 신뢰성의 향상과 제조 기술의 개선, 제조 원가의 절감이다. 구조물의 안전성을 확보하기 위하여 구조물을 구성하고 있는 재료 및 부품의 신뢰성을 향상시키고, 이러한 신뢰성 향상을 통해 철저한 품질관리가 가능해지며, 구조물을 믿고 사용할 수 있게 하는데 목적이 있다. 비파괴 검사를 통해 얻어진 영상에서 결함을 자동으로 추출하는 연구를 통하여 검사의 신뢰도의 향상과 인력 및 시간을 절약함으로써 검사의 질을 향상시킬 수 있다[2].
  • 본 논문에서는 세라믹 비파괴 검사로 얻어진 X-Ray 영상에서 자동으로 결함을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 추출 성능을 분석하기 위해 기존의 방법과 세라믹 X-Ray 영상에서 결함 영역의 추출 성능을 비교한 결과, 기존의 추출 방법에서는 11mm 크기의 영상에서만 결함 영역의 추출률이 높게 나타났지만 제안된 방법에서는 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 크기의 영상에서 모두 결함 영역의 추출률이 높게 나타났다.
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