표면 검사를 위한 패턴 분류 실험

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.