It is very important to inspect the color of printed texture in the textile process. The standard colorimetric system used for the recognition of the color in the textile industry. It uses XYZ color system defined by CIE (Commission Internationale de 1Eclairage), but is too expensive. Therefore, in this paper, we propose a color inspection system of the printed texture using a color scanner. Because the scanner uses RGB value for color, it is necessary the mapping from RGB to XYZ. However, the mapping is not simple, and the scanner has even positional deviation because of the geometric characteristics. To transform from RGB to XYZ, we used a NN (neural network) model and also compensated the positional deviation. In real experiments, we could get fairly exact XYZ value from the proposed color inspection system in spite of using a color scanner with large measuring area.
It is very important to inspect color of printed texture in the textile process. To distinguish the color of the printed texture, RGB color values obtained from a scanner must be transformed to the standard colorimetric system used in the textile industry. It is XYZ color system that is defined by CIE(Commission Internationale do 1Eclairage). The mapping from RGB to XYZ color values is not simple and the scanner has even a positional deviation of RGB colors. In this paper an automatic color inspection method using a general scanning machine is presented. We used a U(neural network) model to map RGB to XYZ and compensate the positional error. In the real experiments, this inspection system shows to get very exact XYZ values from the traditional scanner regardless of the measuring position.
This study was carried out to analyze the characteristics of the color computer vision to discriminate apple surface color for grading apples by their color. It was intended to develop the techniques to be able to discriminate apple color as precisely as human inspection does. For the purpose, discrimination of apple color by human inspection was checked and justified ; various illumination methods for various frames of the color computer vision(R, G, B, H, S and I frames) were tested ; and several methods to analyze image informations of the color computer vision were tried to evaluate their ability to discriminate apple color close to the human inspection.
얼굴에서 병색을 찾는 한의학의 망진 분야는 아직도 임상의의 주관적인 판단에 의해 진단이 행해지고 있다. 이 를 위해 본 논문에서는 찰색 분야에 대한 정량화, 객관화 작업을 행하고자 한다. 특히 그 간 찰색에 대한 연구 중 가장 큰 문제로 지적 되어온 다양한 환경에서의 색채현성 확보의 어려움 그리고 질환과 찰색간의 유의성 입증을 위한 질환자와 정상인간의 색 분석의 난점을 해결하고자 한다. 즉, 객관성 있는 색 재현 및 색 분석 결과를 얻기 위해 기존의 색 분석 방식이 아닌 새로운 색 분석 방식을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 CIE Lab색 체계를 적용하여 색 분석을 행하고 안면의 각 부위와의 색차를 구하여 이를 정상인과 질환자군의 비교 분석을 실시하여 기존 방법들의 단점을 극복하고자 한다. 연구는 실험 대상자를 정상인과 신장 질환자로 구분하여 자료를 수집하여 분류 하였으며 특히 신장질환을 중심으로 실험을 수행하였다. 끝으로 실험 결과의 분석 및 비교를 통하여 자료 수집 환경에 관계없이 얼굴 각 부위에 대해 색차를 통한 질환 진단의 유효성을 입증 하고자 한다.
본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.
In this study, an inspection method using a color image is proposed to conduct a real-time inspection of covalent organic framework (COF) films to detect defects, if any. The COF film consists of an upper pattern SR and a lower PI. The proposed system detects the defects of more than 20 ㎛ on the SR surface owing to the characteristics of the pattern, whereas on the PI surface, it detects defects of more than 4 ㎛ by utilizing a micro-optical system. In the existing system, it is difficult for the operator to conduct a full inspection through a high-performance microscope. The proposed inspection algorithm performs the inspection by separating each color component using the color contrast of the pattern on the SR side, and on the PI surface it inspects the bonding state of the mounted chip. As a result, it is possible to confirm the exact location of the defects through the SR and PI surface inspections in the implemented inspection.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.85-88
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2005
A low-cost and high-speed PDP color inspection system can be constructed by using a CCD camera against a colorimeter. Though the inspection can be done using RGB signals obtained by a camera, it has some difficulty to introduce human color sensitivity. Thus, it is quite desirable to convert the RGB values into the XYZ values that can be compared to the values of a colorimeter. Accordingly, the current study proposes a color conversion method that can analytically calculate the RGB-to-XYZ conversion matrix by utilizing the RGB primaries and the reference white. Experiments on Macbeth colorchecker colors showed that the average color difference between the converted XYZ values of the proposed method and the measured XYZ values of a colorimeter is much below the threshold of distinguishing two adjacent color patches.
A wire harness is an assembly cables and/or wires to transmit signals between electronic assemblies in automobiles and electronic appliances. Inspection of such a wire harness is to check the sequence of assembled cabled each of which is identified by its own color. This paper presents an automated visual inspection system for wire harnesses incorporating back-propagation neural network as a color identification device. The tests performed by using real test specimens show that the inspection system works well enough.
An on-line algorithm that discriminates brown rice kernels on their echelon feeder using color image processing is presented for quality inspection. A rapid color image segmentation algorithm based on Bayesian clustering method was developed by means of the look-up table which was made from the significant clusters selected by experts. A robust estimation method was presented to improve the stability of color clusters. Discriminant analysis of color distributions was employed to distinguish nine types of brown rice kernels. Discrimination accuracies of the on-line discrimination algorithm were ranged from 72% to 85% for the sound, cracked, green-transparent and green-opaque, greater than 93% for colored, red, and unhulled, about 92% for white-opaque and 67% for chalky, respectively.
This paper proposes a non-contact color inspection system for plasma display panel (PDP). The red, green, and blue test pattern images are acquired by using the area color CCD camera at the various distance from the PDP. The RGB values are obtained from the region of interest (ROI) which are extracted by applying the image processing to the test pattern image. Finally, the CIE xy and u'v' chromaticity coordinates of the test pattern images according to the distance are acquired from the RGB color coordinates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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