최근 마이크로 UAV가 대중화 되면서 영상 촬영 기능을 이용하여 지역 정보를 수집하고 분석하려는 다양한 영상처리 방안들이 등장하고 있다. 이러한 영상 처리에는 단순한 파노라믹 영상 제작에서부터 지도 제작을 위한 영상 모자익, 포인트 클라우드 생성을 통한 3D 모델링에 이르기까지 초보적 수준에서 전문적인 분야의 활용 방법들이 일반인들에게 공개 혹은 오픈소스 소프트웨어 형태로 나타나고 있다. 본 연구에서는 상업용으로 보급되고 있는 마이크로 UAV를 이용하여 영상을 촬영하고, 오픈소스 소프트웨어들을 이용하여 영상 처리를 하는 방안들을 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 참여형 GIS로서 UAV를 이용하여 공간 정보를 구축하려는 시도에 도움을 줄 것으로 기대한다.

In this study, we studied the damage area detection of the composite tension specimens under fatigue loading by using image processing techniques. The aim of this study is to detect the area of the damage region on the basis of original image. Basically we have used Matlab program. This study analyzed a total of six specimens under cyclic loading and the results using a user algorithm and analysis procedures of step 7. The damaged area was well detected except 3,000 cyclic loading. Accuracy of damage area detection is determined to be excellent by 83.3%(5/6). In general, however, in order to automatically detect the damaged area must develop an algorithm for setting the number of multi-threshold automatically. This is to perform the studies in the future.

In this paper, we study the calculation for the damage area of the tension specimens using image processing techniques. This study was able to calculate the area of the damage region on the basis of original image. Generally, to extract the area in the original image, we have to use opening operation, close operation, the Hit-or-Miss operation and bottom hat filter, top hat filter, etc. In particular, to extract the area of the composite specimen discussed in this study, we have to use the combination of the operations and filters because it is non-isotropic material, or should develop a new algorithm based on it.

본 논문에서는 문턱치 기반의 영상처리 알고리즘을 이용한 인셀(in-shell)헤이즐럿과 셀드(shelled)헤이즐럿의 분류 방법을 제안한다. 헤이즐럿은 외피가 있는 인셀 형태, 내피만 있는 셀드 형태, 내피도 제거된 블랜치드 (blanched)형태, 그리고 모든 껍질을 제거한 후 알맹이를 볶아 판매하는 로스티드(roasted)형태로 제품화 된다. 그러나 생산, 이송과 가공 과정에서 외피가 쉽게 박피되기 때문에 각 단계별로 제품을 판매하기 위해서는 일차적으로 인셀 헤이즐럿과 셀드 헤이즐럿을 구별하여 제품화하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 각 단계의 헤이즐럿 표면에 대한 영상처리 기반 분석을 바탕으로 18개의 문턱치 기반의 선별인자를 얻고 이를 바탕으로 실시간 선별이 가능한, 인셀 및 셀드 헤이즐럿의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 선별에 적용한 결과 인셀 헤이즐럿의 선별 정확 도는 98%이며 나머지 셀드 헤이즐럿의 선별 정확도는 94%를 보였다.

Analyzing asphalt mixture images can provide crucial information not only for generating advanced geometry structure in several numerical computations (i.e. FEM and/or DEM) codes, but also for numerically evaluating the material microstructure. It is well known that 3D X-Ray Computer Tomography (CT) can provide accurate and realistic microstructure information of asphalt mixtures; however, this technology still presents two limitations: 1) the equipment is very expensive and, therefore, only few pavement agencies can afford it, and 2) the software required to generate realistic image of asphalt mixture with three-phase structure (aggregate, asphalt binder and air-voids) is based on a global thresholding algorithm which cannot be easily accessed and edited by users and practitioners. In this paper, accurate and realistic 2D three-phase asphalt mixture images were generated using an advanced DIP analysis code (implemented on MATLABTM) and a common flatbed scanner, which can be easily purchased at relatively low price. The threshold algorithm was developed based on the computed results of Gmm (maximum specific gravity), Gmb (bulk specific gravity), VMA (voids in mineral aggregates) of given asphalt mixtures which can be experimentally obtained in a laboratory environment. 2D three-phase images of asphalt mixtures were derived from grey scale images (color intensity from 0 to 255) obtained from original RGB (Red-Green-Blue) scale images with a dual-threshold computation techniques (i.e. one step for computing air voids phase, T1, and a second step for computing asphalt binder (and/or mastic) phase, T2). An example of DIP analysis results is shown in Figure 1. Based on the computation results, quite accurate and good visual agreement was observed between RGB scale image and DIP analyzed image. The findings indicate that this advanced DIP analysis technique can provide reliable geometry and microstructural information for several numerical simulations such as finite element method (FEM) and discrete element modeling (DEM). This research work represents a solid base for performing simple 2D microstructure analysis using 2- and 3-point correlation function and for developing the Moon Cannone Falchetto (MCF) model which will be introduced in the next annual KSRE conference.

본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드 이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값 을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피 폴라선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응 점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직 (Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.

This paper introduces a digital image processing(DIP) method as a method for measuring the displacement of pylon. The comparison of DIP results and ANSYS analysis results verified the validity of the image processing technique. Normalized cross-correlation(NCC) coefficient was used and experiments were performed three times. It shows that the displacement difference was 22% and 5% compared to ANSYS results. Therefore, the image processing method is expected to be able to measure the displacement of pylon sufficiently.

In this paper, we study the calculation for the fracture area of the composite material specimens using digital image processing techniques. This study was able to calculate the area of the fracture region through the main operation step 7 on the basis of improved image. To extract the area in the original image, we have to use opening operation, close operation, the Hit-or-Miss operation and Bottom hat filter, Top hat filter, etc. In particular, to extract the area of the composite specimen discussed in this study, we have to use the combination of the operations and filters because it is non-isotropic material, or should develop a new algorithm based on it.

In this paper, we study the calculation for the fracture area of the tension specimens using digital image processing techniques. This study was able to calculate the area of the fracture region on the basis of improved image. To extract the area in the original image, we have to use opening operation, close operation, the Hit-or-Miss operation and Bottom hat filter, Top hat filter, etc. In particular, to extract the area of the composite specimen discussed in this study, we have to use the combination of the operations and filters because it is non-isotropic material, or should develop a new algorithm based on it.

This study introduces the web-camera image processing-based natural landmark extraction method for automatic welding using 3-axis stage. The welding is a highly significant process in the industries of shipbuilding, automobile, construction, machinery, and so on. However, it has been avoided due to poor working conditions such as fume, spatter, noise, and so on. For the automatic welding system, the web-camera is used to extract the natural landmarks which can give the relative coordinate to set up the initial position of the stage for the welding process. The Canny edge and Hough transformation have been used to extract the significant points for the natural landmark extraction in this paper.

최근에 개발된 시스템 온칩 프로세서는 통합 성능을 요구하는 작업의 가능성을 제공하였으며, 이러한 작업은 예전에는 우수한 성능을 가진 컴퓨터의 도움만으로 수행 할 수 있는 것이었다. 본 논 문에서는 실제 환경 하에서 자율 이동 장치의 GPS 위치측정을 개선하기 위해 임베디드 영상처리기 법을 활용하는 고급 제어 시스템을 소개한다. 메인 컨트롤 시스템은 Raspberry PI 개발 보드에 통합 된 ARM(SoC.) 아키텍처를 기반으로 한다. 제시한 제어 시스템은 실시간 비디오 캡처, 전력-효율적 이미지 처리 작업, 예를 들어 (임계 값 처리, 이진화, 모션 감지 등) 및 비디오와 같은 스트리밍 결과 이미지를 처리 할 수 있다. GPS 정밀도는 WAAS(EGNOS) 위성을 활용하여 다만 3 미터의 정밀도를 제공 할 수 있다. 제안한 솔루션은 도로와 보도의 경계를 감지하기 위해 GPS 솔루션 및 임베디드 이 미지 처리를 사용한다. 일부 도로나 통로가 길가의 흰색 선을 제공하지 않기 때문에 제시한 알고리 즘은 길가의 흰색 선을 검출하지 않고 보편적인 도로나 보도를 감지한다. 제안한 시스템은 소형 이 동장치에 사용할 수 있다. 예를 들어, 생산 공간 사이의 긴 거리를 가진 중공업 산업 단지에서 부품 수송을 위한 이동장치 등에 사용할 수 있다.

The robot in this paper combines the suction and aerodynamic attraction to achieve good balance between strong adhesion force and high mobility. Experimental results showed that the robot can move upward on the wall at the speed of 2.9m/min and carry 5kg payload in addition to 2.5kg self-weight, which record the highest payload capacity among climbing robots of similar size. With two 11.1V lithium-polymer battery, the robot can operate continuously for half hours. A wireless camera system, zigbee protocol module and several sensors was adopted for detecting dangerous situation on the wall and for sending alarm signals to remote sensor node or controller based on the color normalization and image segmentation technique.

To manage, sort, and grade fishery resources, it is necessary to measure their morphometric characteristics. This labor-intensive task involves performing repetitive operations on land and on a research vessel. To reduce the amount of labor required, a vision-based automatic measurement system (VAMS) for the measurement of morphometric characteristics of flatfish, such as total length (TL), body width (BW), and body height (BH), has been developed as part of a database management system for fishery resources management. This system can also measure the mass (M) of flatfish. In the present study, we describe a morphological image processing algorithm for the measurement of certain characteristics of flatfish. This algorithm, which involves preprocessing, edge pattern matching, and edge point detection, is effective in cases where the flatfish being measured has a deformed tail and is randomly oriented. The satisfactory performance of the proposed algorithm is also demonstrated by means of experiments involving the measurement of the BW, TL and BH of a flatfish when it is straightened (BW : 117mm, TL : 329mm, BH : 24.5mm), when its tail is deformed, and when it is randomly oriented.

본 연구의 목적은 방제 작업을 하는데 있어서 과수농가 및 가로수의 병해충을 방제하기 위해 살포거리가 60m까지 살포할 수 있는 살포기를 개발하고 영상처리를 이용하여 성능실험 및 분석을 하는 것이다. 중소형 살포기의 성능을 알아보기 위해 살포기의 이동거리는 5m 간격으로 0~20m까지 5개의 실험구를 두었고 살포거리는 10~60m까지 6개의 실험구 총 30개의 실험구에 대한 영상 처리한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 중소형 살포기가 이동하면서 흡수지에 살포한 데이터를 이치화 시킨 후 평균한 경우 전 구간에서 살포가 잘 된 것을 볼 수 있었고 살포기가 정지하면서 살포량이 낮게 나타났다. 중소형 살포기가 0.3m/s로 이동하면서 살포 한 경우 15m 이동한 경우 살포기에서 30m 떨어진 용지에 이치화 값이 121로 가장 살포가 높게 나타났다. 이동거리별 이치화 비율은 중소형 살포기가 출발하면서 살포한 경우가 살포율이 높게 나타났다. 이치화 결과에 의해 전구간에서 일정한 분포율을 나타냈다. 높게 나온 구간은 방제기가 출발한 점에서는 20m에서 50.23%, 방제기가 5m이동한 20m구간에서 50.21%, 10m 이동한 경우는 30m 구간에서 51.17, 15m 이동한 경우는 30m 구간에서 52.64%, 방제기가 정지하면서 살포한 경우는 20m의 구간에서 51.84%로 높게 나타났다. 이동거리별 검정색 비율은 방제기로부터 40m까지의 거리까지 살포가 원활하게 이루어지는 것으로 나타났다. 방제기가 15m 이동한 경우 60m의 구간에서 6.79%로 가장 낮게 나타났다.

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 30×30간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

21세기에 들어와 국내에 초고속 인터넷의 보급으로 현재 초고속 인터넷 보급률이 전 세계에서 최 상위권에 진입해 있는 상황에서, 과거 전화 접속 네트워크로 인터넷을 사용하던 때 보다 웹 사이트 및 웹 서비스가 활발해지고 있으며, 그에 따른 다양한 서비스들이 지원되고 있다. 과거 PC에서 구동되던 응용 프로그램 군들의 설치가 따로 필요 없이 웹 브라우저를 이용하여 다양한 응용프로그램들이 수행되고 있다. 본 연구는 이러한 현상을 반영하여 다양한 웹 브라우저 환경에서 영상처리를 쉽게 접근하고 사용할 수 있는 영상처리 애플리케이션을 개발하는 것에 중점을 두었다.

오늘날의 다양한 게임 형태 중 웹브라우저를 통해 가볍게 즐길 수 있는 플래시 게임은 여러 장르로 꾸준히 개발되어 많은 사용자들에게 제공되고 있다. 플래시 게임의 발전 및 다양화에 따라 게임의 비주얼 측면도 지속적으로 발전하고 있다. 초기 간단한 벡터 그래픽 중심에서 이제는 외부 비트맵 이미지를 불러들여 사용하는 형태로 발전하였다. 하지만 비트맵 이미지 사용의 경우 단순히 이미지를 불러들여 사용하는 방식으로는 원본 100%의 크기일 때만 최상의 퀄리티를 얻을 수 있었다. 이 논문에서는 비트맵 이미지를 사용함에 있어 이미지의 퀄리티 저하를 최소화 할 수 있는 처리 기술의 연구 및 테스트 결과를 정리하여 일반 개발자들이 쉽게 비트맵 이미지를 다룰 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

Accurate estimation of insect density is essential for effective pest management. A simple robotics and image processing system were combined to automatically recognize the density of whiteflies. Subsequently the robot arm was utilized to spray the pesticides in the area of infestation in a minimized amount. The estimated densities of samples in the laboratory condition were in accordance with the actual values. The detection system was efficient when the whitefly densities were at medium to high levels. The results of the present study indicate that the robotic and image processing integration system described here would be useful for evaluating the population dynamics.