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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김근홍 (금오공과대학교) 문창배 (금오공과대학교) 김병만 (금오공과대학교) 오득환 (금오공과대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
87 - 96 (10page)

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본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트 이미지를 위치 및 회전 보정 후 검사이미지의 ROI(Region of Interest)와 표준 이미지의 ROI와의 유사도를 이용하여 불량 유무를 판단하는 방법을 제안하였다. 유사도 판별은 OpenCV에서 제공하는 템플릿매칭 유사도 판별방법을 응용하여 히스토그램 기반에서 유사도를 판별하는 방법을 사용하였고, 성능 분석을 목적으로 기존 OpenCV의 기본 방법과 비교하였다. 분석결과, OpenCV의 기본 방법보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 제안 방법의 경우 불량 판별율 100%에 근접함을 알 수 있었다.
#영상처리 #병렬처리 #차량 헤드라이트 #유사도 #Image Processing #Parallel Processing #Vehicle Headlight #Similarity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 헤드라이트 부품 조립검사기 하드웨어 구조
3. 차량 헤드라이트 부품 불량유무 판별 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

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문창배 / 2016 / Alignment Marker 고속 인식 및 위치 보정 방법 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5(1):35~42 Crossref 문창배 / 2010 / 조합조명 기반 CCFL 불량판별자동화 시스템 구현 / 한국산업정보학회논문지 15(2):69~82 dbpia 권상주 / 2008 / 평판 디스플레이 비전 정렬 시스템의 기구학 및 제어 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 14(4):369~375 google schola Park C. S. / 2006 / An Efficient Vision Algorithm for Fast and Fine Mask-Panel Alignment / Proc. of 2006 SICEICASE International Joint Conference (SICE-ICCAS 2006) :1461~1465 google schola Jung U.K. / 2009 / Preprocessing Algorithm for Detecting CCFL Defects / 2019 Conference on Korean Institute of Information Scientists and Engineers 36(2):359~362 google schola

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