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표면 검사를 위한 패턴 분류 실험

Experiments with Pattern Classifier for Surface Inspection
한국정보과학회 1992년도 봄 학술발표논문집 제19권 제1호, 1992.4, 130-133 (4 pages)
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초록
물체표면의 흠이나 패턴을 인식하고 분류하는 문제는 공장등의 생산라인이나 조직검사등 다양한 분야에서 필요로 하고 있다. 이러한 일들은 그 특성상 정확도와 함께 고속의 처리속도를 필요로 한다. 본 논문에서는 패턴의 모양의 크기가 일정하지는 않으나 일정한 경향성을 가진 일반적인 패턴들을 분석해서 고속의 패턴인식및 분류기능을 갖는 인식 시스템을 제안했고, 그 구현 알고리즘과 실험결과및 개선방향에 대해서 다루었다. 고안된 패턴인식 시스템은 간단한 연산으로 얻어낼 수 있는 8개의 특징(feature)을 가지고 20개 종류의 패턴들을 고속에 처리하도록 했으며, 난수생성기와 프랙탈 기법을 이용해서 생성한 9종류의 900장의 영상과 실제 자연물의 표면조직을 카메라로 잡은 11종류의 220장의 영상을 가지고 실험을 했다.

목차
요약

1. 서론

2. 패턴에대한 특징점의 선정

3. 특징값의 정규화

4. 학습 알고리즘의 구현

5. 분류 알고리즘의 구현

6. 특징값의 성능 평가 실험

7. 앞으로의 방향 및 결론

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