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(한국기술교육대학교) (한국기술교육대학교) (한국기술교육대학교)
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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제32권 제6호
발행연도
수록면
873 - 879 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2026.26.0062

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Corrosion detection based on red - green - blue (RGB) images is highly sensitive to illumination variations and color ambiguities, limiting its reliability in practical environments. Although multispectral imaging provides material-dependent spectral cues, conventional multispectral systems are typically expensive and unsuitable for real-time deployment. This study presents the design of a low-cost multispectral camera system for real-time corrosion detection. The proposed system employs a depth-aware multicamera configuration that simultaneously captures four narrow-band spectral images. Through multicamera calibration and depth-guided viewpoint alignment, the captured images are accurately registered into a unified multispectral representation. By leveraging relative spectral response differences across wavelengths instead of absolute reflectance estimation, the system achieves robust corrosion discrimination under varying illumination conditions. To validate the effectiveness of the proposed camera design, a lightweight semantic segmentation model based on SegFormer was trained using the aligned four-channel multispectral images to perform pixel-wise corrosion classification into three severity levels.
Experiments on a real-world multispectral corrosion dataset demonstrate stable segmentation performance in near-range scenes and improved robustness against illumination changes and color similarity compared with the performance of RGB-based approaches. The results confirm that the proposed multispectral camera design enables practical and real-time corrosion detection while maintaining low system cost and computational efficiency.
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목차

  1. Abstract
  2. I. 서론
  3. II. 다중 분광 영상 획득 및 처리 시스템 설계
  4. III. 부식 검출 데이터셋 구축 및 성능 평가
  5. IV. 결론
  6. REFERENCES

참고문헌

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