머신비전&영상처리19 (영상처리/머신비전) 딥러닝을 이용한 만화 컷 인식 외주작업으로 한 내용입니다. 텐서플로우를 이용해 만화 컷 인식을 테스트했다. 과정: 1. 컷 인식 학습 데이터 만들기 2. 텐서플로우를 이용해 학습 3. 텐서플로우를 이용해 테스트 LabelImg 프로그램(github.com/tzutalin/labelImg) 으로 학습데이터 만들기 텐서플로우를 이용해 학습 학습과정: 에러율 감소 그래프 학습 결과 테스트: 학습 이미지 이외의 새로운 이미지에 테스트 이상입니다. 영상처리 외주 문의 : 010-7380-7100 정은성 영상처리 외주 프리랜서 2022. 5. 27. (영상처리/머신비전) 웹툰 컷 사각형 인식 외주작업으로 한 내용입니다. 목표: 웹툰 이미지의 컷 사각형 인식(자동편집기능을 위한) 과정: 1. 이미지 엣지 성분 추출 2. Hough Transform으로 이미지의 선 성분들을 구한다 3. 4개가 모여 사각형을 구성하는 선 집합들을 구한다 4. 만들어진 사각형이 만화 컷인지 경계 픽셀 검사 5. 컷 사각형 표시 이상입니다. 영상처리/머신비전 외주문의: 010-7380-7100 정은성 영상처리, 머신비전 외주, 프리랜서 2022. 5. 27. (영상처리/머신비전) 천 패턴 각도 구하기 외주작업으로 한 내용입니다. 목표: 천 패턴의 이미지를 얻어 놓인 각도를 구하기 과정: 1. 가로방향/세로방향의 그래디언트 이미지를 구한다. 2. 천 패턴이 놓인 각도가 0도에 최대한 가깝도록 회전 각도를 공식을 통해 구한다. 결과물: 바로 놓인 천 패턴으로부터 해당 패턴의 고유 각도 값이 구해진다. 위 이미지를 30도 돌린 이미지로부터 구한 수치( 고유각도를 빼주면 패턴을 돌린 각도값이 나온다) 이상입니다. 영상처리/머신비전 외주문의: 010-7380-7100 정은성 영상처리, 머신비전 외주, 프리랜서 2022. 5. 27. (영상처리/머신비전) 문서 방향 판별하기 외주작업으로 한 내용입니다. 목표: 문서의 이미지를 받아 문서가 가로로 놓여있는지, 세로로 놓여있는지 판별하기 과정: 1. 문서 이미지의 가로 방향/세로 방향 그래디언트 값을 계산한다. 2. 각각의 그래디언트 값을 비교하여 가로/세로 판별 실행화면: 이상입니다. 영상처리/머신비전 외주문의: 010-7380-7100 정은성 영상처리, 머신비전 외주, 프리랜서 2022. 5. 27. (영상처리/머신비전) 소포물 사이즈 측정하기 외주작업으로 한 프로젝트 입니다. 목표: 소포물(택배)의 사이즈를 비전을 통해 측정한다. 과정: 1. 이미지의 색상, 채도, 명도를 통해 배경과 박스 픽셀을 구분해낸다. 2. 박스영역이 사이즈를 측정하기 위한 사각형에 들어갈수 있도록 딱 맞는 사각형을 만들어낸다. 3. 박스의 픽셀 사이즈를 구한다. 4. 구해진 픽셀 사이즈를 실제 사이즈로 변환한다(캘리브레이션 작업을 통해 미리 구해진 계수를 통해). 5. 박스 사이즈 출력 캘리브레이션 과정: 1. 한개 픽셀 당 실측 사이즈를 맵핑한다(맵핑 함수를 구현함으로써 정밀도를 높일 수 있으나 여기서는 픽셀당 실측 사이즈에 해당하는 계수만을 구하는 방법으로 했다). 2. 소포물의 높이에따라 원근감 차이 문제가 발생하기 때문에 두 높이 지점에서 계수를 구하고 이를 .. 2022. 5. 27. (영상처리/머신비전) 패턴 검사 외주 작업으로 패턴 검사를 한 내용입니다. 부품의 패턴 이미지를 스캔하여 차영상으로 패텬 비교 검사를 하였습니다. 1. 패턴 이미지 스캔 2. 얼라인 - 패턴들의 외부 윤곽선을 추출 - 구해진 윤곽선을 따라 이미지를 잘라낸다 - 미리 정해놓은 설정 값에 땨라(패턴 간격, 패턴 사이즈, 패턴 배열 사이즈...) 검사영역을 잘라낸다. - 검사과정 이전에: 부품 특성상 얼라인이 정확히 되지 않아, 템플릿 매칭을 사용하여 자동으로 맞추었다. 3. 검사 수행 - 차영상을 통해 검사를 수행한다. - 템플릿 패턴과의 차영상을 구하여 차이점을 블랍화한다. - 검사 프로그램 GUI - 영상처리/머신비전 외주문의: 010-7380-7100 정은성 영상처리, 머신비전 외주, 프리랜서 2022. 5. 27. (머신비전/영상처리) 태양전지 셀 검사(모노셀) 태양전지 셀(모노셀)에 대해 크랙 검사를 수행한 내용이다.(외주작업) 과정: 1. 이미지에 대해 필터를 적용한다. 2. blob을 찾는다. 3. 각 blob에 대해 크랙 여부 판단을 한다(영상처리). 4. 크랙을 표시한다. 7500개 이미지로 테스트한 결과: 미검 0.4% 과검 2% 98% 내외의 인식률을 보였다 영상처리/머신비전 외주문의: 정은성 010-7380-7100 2016. 9. 21. (머신비전/영상처리) 3D 레이저 스캐너 구현 목적: - 치아 석고 모델에의 레이저 스캔을 통해 고정밀 3D 데이터를 추출한다 과정: 1. 2D 및 3D 캘리브레이션 2. 각 방향에서 레이저 스캔 3. 스캔 데이터 merge 4. STL 파일 생성 및 3D 모델 view 2D 캘리브레이션: ◦일정한 size의 격자를 가지는 zig를 화면상에 놓는다 ◦Pixel 좌표와 실제좌표를 matching 3D 캘리브레이션 ◦일정한 높이에 대해 2D 캘리브레이션을 한다 ◦모든 높이에서의 2D 캘리브레이션 결과를 Least Square Fitting 한다 레이저 스캔 - 레이저를 일정 각도로 비추어 그 영상을 카메라로 읽는다. - 카메라 영상이 읽히는 동한 모델을 한 방향으로 이동시킨다. (GUI 구현) Merge: }각 방향에서 스캔하여 .. 2016. 9. 21. (머신비전/영상처리) 정은성 이력서 (영상처리/머신비전) 정은성 이력서 ●거주지: 경기도 수원시 ●생년: 1978 ● 인하대학교 컴퓨터공학과 졸업 ● 인하대학교 대학원 컴퓨터정보공학과 졸업(석사) 【 학교연구실 및 회사경력 】 ● 지능성 발현을 위한 진화적응 하드웨어 (2003~2006, 산업자원부, 인하대학교) - 개요 지능성을 가지는 진화형 칩의 개발 FPGA와 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 적응형 하드웨어의 구현 소속 연구실에서는 진화형 하드웨어를 위한 알고리즘 개발과 시뮬레이션 부분을 맡음 (얼굴인식을 위한 필터 조합을 GA를 통해 선택함으로써 성능 향상) - 기술/환경 Windows C, C++, MFC (GUI) Linux C, C++, QT (GUI) Embeded Linux FERET DB를 얼굴 데이터로 .. 2016. 9. 21. 이전 1 2 3 다음
