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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Ki-Hyeon Kwon (Kangwon National University) Hyung-Bong Lee (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제21권 제12호(통권 제153호)
발행연도
2016.12
수록면
125 - 130 (6page)

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Automatic quality inspection by computer vision can be applied and give a solution to the pharmaceutical industry field. Pharmaceutical capsule can be easily affected by flaws like dents, cracks, holes, etc. In order to solve the quality inspection problem, it is required computationally efficient image processing technique like thresholding, boundary edge detection and segmentation and some automated systems are available but they are very expensive to use. In this paper, we have developed a dented capsule image processing technique using edge-based image segmentation, TLS(Total Least Squares) curve fitting technique and adopted low cost camera module for capsule image capturing. We have tested and evaluated the accuracy, training and testing time of the classification recognition algorithms like PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis) and SVM(Support Vector Machine) to show the performance. With the result, PCA, ICA has low accuracy, but SVM has good accuracy to use for classifying the dented capsule.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Processing Method
Ⅲ. Classification Algorithms
Ⅳ. Experiment & Evaluation
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (13)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-001969854