비전 시스템, 머신 비전

목차

1. 비전 시스템의 정의
1) 비전 시스템 정의
2) 머신 비전 적용

2. 머신비전 이론
1) 영상 취득
2) 영상 취득 과정
3) 영상 이진화
4) 조명 방법
5) 영상처리
6) 영상형상과정
7) 영상 분석
8) 세그먼테이션 기술
9) 특징 추출 기술
10) 영상 해석
11) 영상해석의 목표

3. 머신비전 응용

4. 머신비전의 동향 및 미래전망
1) 국내 머신비전 시장
2) 적용사례
3) 식음료 분야
4) 제약 및 의료기기 분야
5) 자동차 제도 분야
6) PC 기능을 더한 스마트 카메라
7) 센서, 스캐닝 솔루션
8) 머신 비전의 미래 동향

5. 머신비전에 대한 개인적 견해

6. 참고문헌

본문내용

⦁ 영상처리

- 머신 비전의 세 번째 단계는 영상처리[image processing]- 데이터의 양 결정
① A/D 변환기에 의하여 디지털로 변환
② 이 디지털 신호는 전체 영상에 걸쳐 광의 강도값을 나타냄
③ 이 값이 메모리에 저장되어 디지털 영상을 얻게 되며 이는 분석과 해석 가능
④ 잡음을 제거하는 역할 수행

⦁ 영상형상과정

① 영상 구조의 기하학은 영상평면에서 전경의 한 점이 투사되는 위치를 구하는 것
② 광의 물리학은 표면의 특성이나 배경조명의 함수로서 영상 평면의 한 점의 밝 기를 구하는 것
③ 영상 처리의 패턴 인식은 숫자 또는 기호 데이터를 분별

⦁ 영상 분석

- 머신 영상 분석[Image analysis]은 영상처리로부터 정보를 모아서 변환을 완료 하는데 필요한 시간 내에 이를 분석하는 것.

⦁ 세그먼테이션 기술

- 영상 내에 관심영역[Region of Interest]을 정의하고 분리하는 것 - 스레쉬홀딩 [Thresholding]과 에지 검출[Edage detection]이 있음
① 스레쉬홀딩은 각 화소의 광도 레벨을 백색과 흑색을 표현하는 이진값으로 변환
② 에지 검출은 영상 속의 물체와 그 배경 사이의 경계의 위치를 결정

⦁ 특징 추출 기술

- 영상 머신 비전 시스템은 물체의 특징에 의하여 영상 내의 물체를 정의하는 것
① 물체의 특징은 물체의 면적, 길이, 폭, 지름, 둘레, 무게중심
② 특징추출 방법은 스레쉬홀딩과 에지 검출과 같은 세그멘테이션으로 어덩진 물 체의 면적과 그 경계를 근거로 물체의 특징들이 결정되도록 설계

⦁ 영상 해석

- 어떤 응용에 대하여 영상으로부터 추출된 특징들을 기반으로 영상해석[Image interpretation] 수행-물체의 인식에 관여됨

⦁ 영상해석의 목표

- 미리 정의된 모델이나 표준값과 비교하여 영상 속의 물체를 식별하는 것

참고자료

· https://bit.ly/2UjWz8A (머신비전 이론)
· 로봇공학 : James G. Keramas 저서, 이만형. 고경철. 노태정. 박희재. 부광석. 안병하. 이민철. 정원지. 제우성 공역, 사이텍미디어, 2000 (원서 : Robot Technology Fundamentals, Thomson Learning, 1999) , Page 187~207
· https://bit.ly/2zG9Yz5 (머신비전 동향)