명암도, 지역 분산 및 지역 명암도 차이를 이용한 실시간 대두 선별 (Real-time inspection using gray-level, local variance, and local gray-level difference)

서지정보

· 발행기관 : 한국화상학회
· 수록지 정보 : 한국화상학회지 / 21권 / 3호 / 14 ~ 25페이지
· 저자명 : 김태호, 이철희, 도용태

초록

본 논문에서는 대두(soybean)의 외관 검사를 위해 명암도, 지역분산 및 지역 명암도 차이에 기초한 대두 선별 알고리즘과 이를 적용한 대두 선별 장치의 구현 방법을 제안한다. 제안한 선별 장치는 4개의 채널로 구분된 벨트컨베이어를 이용하여 대두 시료를 정렬된 형태로 이송하고, 종단에서 낙하하는 대두들에 대해 배후조명(back-light)과 흑백의 라인스캔(line-scan) 카메라를 이용하여 영상을 획득한 후 실시간으로 대두의 외관을 양품과 불량으로 선별하였다. 실시간 선별을 위해서 각 채널별로 전용의 DSP를 사용하였으며, 각각의 DSP에서는 채널별로 얻은 대두 영상으로부터 명암도, 명암도의 지역분산, 지역명암도 차이에 기초하여 양품으로부터 얻은 10개의 판별 문턱치와 대두 클래스별 3개의 특징벡터를 찾아 4개의 클래스로 구분된 대두 영상에 대한 양품과 불량 선별을 실시하였다. 선별 결과 처리량은 약 520kg/hour였고, 양품 선별 정확도 즉, 양품에 대한 양품 인식률은 97%이며 불량 선별 오류, 즉 불량을 양품으로 인식하는 비율은 4.3%를 나타냈다.

영어초록

In this paper, a machine vision system for soybean inspection is proposed based on gray-level, local variance, and local gray-level difference. In the proposed inspection system, soybeans are conveyed along 4 channels on a belt-conveyor and falling soybeans are captured at the end of the belt by a monochrome line-scan camera with 1024 pixels under back-light. Finally, falling soybeans are classified as good or bad in real time. For real-time inspection, a dedicated DSP for each channel is utilized and each DSP discriminates falling soybeans as good or bad using 10 inspection thresholds, obtained from good beans and 3 feature vectors based on gray-level, local variance, and local gray-level difference. For evaluation of the system, inspection experiment for soybeans, classified as 4 groups, was executed. As a result, the processing capacity of the proposed system was 520kg/hour and good-beans discrimination accuracy, which means a good bean is classified as good, was 97% and discrimination error ratio for bad beans, which means a bad bean is classified as good, was 4.3%.

참고자료

· 없음