초록 ▼

본 발명의 목적은 주사 전자 현미경에 의한 모발 표면 이미지 손상에 사용되는 인공 지능 알고리즘을 기반으로 손상을 자동으로 식별하고 분할하는 동시에 주사 전자 현미경 이미지 데이터를 기반으로 새로운 모발 손상 데이터 세트를 구축하는 콘볼루션 신경망 기반의 주사 전자 현미경 이미지를 이용한 효율적인 모발 손상 감지 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 콘볼루션 신경망 기반의 주사 전자 현미경 이미지를 이용한 효율적인 모발 손상 감지 방법은, 주사 전자 현미경으로 촬영한 모발 데이터 샘플 이미지

본 발명의 목적은 주사 전자 현미경에 의한 모발 표면 이미지 손상에 사용되는 인공 지능 알고리즘을 기반으로 손상을 자동으로 식별하고 분할하는 동시에 주사 전자 현미경 이미지 데이터를 기반으로 새로운 모발 손상 데이터 세트를 구축하는 콘볼루션 신경망 기반의 주사 전자 현미경 이미지를 이용한 효율적인 모발 손상 감지 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 콘볼루션 신경망 기반의 주사 전자 현미경 이미지를 이용한 효율적인 모발 손상 감지 방법은, 주사 전자 현미경으로 촬영한 모발 데이터 샘플 이미지를 수집부에 의해 수집하는 제 1 단계; 수집된 상기 모발 데이터 샘플 이미지를 구성부에 의해 데이터 세트로 생성하는 제 2 단계; 생성된 데이터 세트로부터 추출부에 의해 상기 모발 데이터 샘플 이미지의 특징을 추출하는 제 3 단계; 및 추출된 상기 특징을 분류부에 의해 분류하는 제 4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

대표청구항 ▼

주사 전자 현미경으로 촬영한 모발 데이터 샘플 이미지를 수집부에 의해 수집하는 제 1 단계;수집된 상기 모발 데이터 샘플 이미지를 구성부에 의해 데이터 세트로 생성하는 제 2 단계;생성된 데이터 세트로부터 추출부에 의해 상기 모발 데이터 샘플 이미지의 특징을 추출하는 제 3 단계; 및추출된 상기 특징을 분류부에 의해 분류하는 제 4 단계;를 포함하며,상기 추출부는,컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)인 잔여 채널 공간주의 네트워크(RCSAN-Net: Residual Channel Spatia

주사 전자 현미경으로 촬영한 모발 데이터 샘플 이미지를 수집부에 의해 수집하는 제 1 단계;수집된 상기 모발 데이터 샘플 이미지를 구성부에 의해 데이터 세트로 생성하는 제 2 단계;생성된 데이터 세트로부터 추출부에 의해 상기 모발 데이터 샘플 이미지의 특징을 추출하는 제 3 단계; 및추출된 상기 특징을 분류부에 의해 분류하는 제 4 단계;를 포함하며,상기 추출부는,컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)인 잔여 채널 공간주의 네트워크(RCSAN-Net: Residual Channel Spatial Attention Network)를 사용하고,상기 잔여 채널 공간주의 네트워크는,다중 잔여 블록과, 주의 블록을 결합하여 형성된 다중 잔여 주의 블록을 스택하여 네트워크 프레임워크를 구축하며,스킵 연결을 사용하여 상기 잔여 블록과 상기 주의 블록을 연결하고,초기 단계에서 표준 컨볼루션 계산을 사용하여 특징 맵을 생성하며, 주의 메커니즘 모듈로 들어가 특징에 대한 다중 채널 및 공간 정보를 추출하고, 계산 라운드로 들어가 주의 특징 맵을 생성하며,상기 주의 특징 맵은,채널주의 특징 맵인 하기 수식 1과, 공간주의 특징 맵인 하기 수식 2인 것을 특징으로 하는,콘볼루션 신경망 기반의 주사 전자 현미경 이미지를 이용한 효율적인 모발 손상 감지 방법.[수식 1][수식 2]