본 논문은 히스토그램과 그레이레벨 프로파일의 VS(valley size)를 이용한 문턱치 기반의 대두 선별알고리즘 을 제안한다. 대두의 변형은 크게 표면 변색 및 외형 변형으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 대두 개체를 건전립, 부 분변색립, 전면변색립, 표면변형립으로 구분하고 히스토그램 기반 문턱치와 VS기반 선별알고리즘을 이용하여 표면의 변색 및 변형에 따른 불량 대두와 건전립을 선별하였다. 제안한 방법은 대두와 같이 개체수가 많은 농작물의 실시간 선별을 목적으로 하여, 정수덧셈 연산기반의 선별 알고리즘으로 구현 되었다. 제안한 방법을 실제 선별에 적용한 결 과 선별의 정확도는 94.5%이며 기존의 문턱치 기반 대두 선별 알고리즘에 비교할 때 상대적으로 적은 연산량에서 동 등한 수준의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 산업 현장에서 비전기술을 이용한 객체의 검사나 분류에 사용되는 빠르고 효율적인 최소 사각형 근사화 방법을 대해서 소개한다. 주어진 객체의 최소 사각형 근사를 위해서 객체의 전체 외곽선을 사용하지 않고 n 개로 샘플링된 에지 점들에 대해서만 각도 히스토그램을 생성하고 이를 이용하여 객체의 장축과 단축을 계산한다. 최종 근사 사각형을 찾기 위해 이전 단계에서 얻어진 장축과 단축을 중심으로 하는 4개의 모서리점을 갖는 사각형을 찾는다. 이후에, 잡음에 의한 오차를 줄이기 위해 첫 번째 사각형의 각도를-1∼+1로 변형하여 추가적으로 2개의 후보 사각형을 생성한 후, 3개의 추정된 사각형과 원본 영상의 외곽선의 매칭 정도를 측정하여 오류가 최소화 되는 사각형을 최종 사각형 영역으로 선택한다. 제안된 방법을 몇 개의 실험데이터에 대해 실험한 결과 기존의 방법에 비해 빠르고 효율적인 최소 사각형 근사가 가능하였다.

This study was performed for the application of the exposure limit in work field and the relative noxious gas concentration was estimated by using a miniature ship. The noxious gas concentration about light and shade number distribution of measuring subject field was estimated by using floating visualization image from a miniature ship in a large wind tunnel. About the concentration estimation, the correlation of concentration distribution drawn from the existing experimental results was used, the estimation result satisfied LTEL standard.