n 비균질 영상 보정 정확도
물체의 형상 및 투과 프로젝션 방향 따라 X-ray 영상 이미지는 비균질한 배경을 가질 수 있으며, 단순 thresholding 수치를 이용한 보이드 추출 알고리즘은 비균질 한 배경을 가지는 물체의 보이드 결함 분할에 효과가 없음.
X-ray 영상에서의 보이드 결함 검출 정확성을 높이기 위해서 비균질 배경 보정 (IBC) 기술을 개발.
X-ray 이미지에서 배경 영역의 밝기 값을 균질하게 보정하는 경우, 보정작업으로 발생한 노이즈의 비율을 제외한 배경 영역의 비율로 비균질 배경 이미지 보정율을 계산함.
13세트의 비균질 배경 이미지에 대하여 98.25% 정확도를 달성하여 정량적 목표를 달성.
n 부품 누락 검사 정확도
연구개발성과인 HADI 제품군의 부품 누락 검사 정확성을 측정하기 위해 PCB 정 상 이미지와 특정 부품이 누락된 불량 이미지를 준비함.
정상 부품 이미지, 불량 부품 이미지로 구성된 10개의 이미지 3set를 기준 템플릿 파일과 비교하여 양불 판정이 일치한 이미지 수에서 검사한 이미지 수를 나누어 정확도를 계산함.
총 30 이미지에 대한 검사 결과 100% 정확도 달성함.
그림 127 비균질 영상 보정 예시
그림 128 PCB부품 누락 검사 예시
그림 129 V&V 시험결과서 (비균질 영상 보정 정확도, 부품 누락 검사)
n 투영 영상 시뮬레이션 정확도
CT 볼륨 데이터로부터 X-ray 투영 영상 시뮬레이션을 수행하여 2D 프로젝션 영 상을 생성함.
시뮬레이션을 통해 생성된 2D 프로젝션 영상을 원 X-ray 영상과 비교하여 그 정 확도를 측정함.
실험에서는 시뮬레이션으로 360 장의 2D 프로젝션 영상을 각각 생성하여
원 X-ray 영상과 비교하여 360장에 대한 평균 NCC (Normalized Cross Correlation) 유사도를 측정하였음.
총 3개의 CT의 볼륨 데이터로부터 측정한 결과 유사도 0.98 (98%) 이상을 달성 하여 정량적 목표를 달성함.
그림 131 시뮬레이션된 X-ray 영상과 원 X-ray 영상과의 비교
그림 131 V&V 시험결과서 (투영 영상 시뮬레이션 정확도)
n 부품 별 분할 기술
개발한 부분인 부품 별 분할 기술은 3D 템플릿 매칭 알고리즘을 통해 분할 정확 도를 90% 이상을 달성하는 당해연도 목표를 달성함.
SW 상에서 사용자 조작을 통한 부품 분할 정도를 측정측정 대상의 실제 부품 수 를 기준으로 90% 이상의 부품 분할률을 획득함이 목표
입력 볼륨 데이터에서 사용자가 분할 하고자 하는 부품(측정 대상의 실제 부품 수) 의 가운데 부분에 마우스 오른쪽 클릭(사용자 조작)을 하였을 때, 사용자 조작을 한 부품이 옳게 분할이 되었는지를 정분류(true-classification)의 개수로 판단
예를 들어, 사용자가 1개의 입력 볼륨 데이터에서 분할 하고자 하는 부품이 10개 였으면 분할 하고자 하는 부품 중간에 사용자 조작(마우스 오른쪽 클릭)을 하고 그 부품이 못이면 못으로, 둥근 나사면 둥근 나사로 인식하여 옳게 색이 칠해지는 개 수를 기준으로 분할률을 획득. 10개중 10개를 맞추면 100%, 1개의 오분류 (mis-classification)가 생겨 9개를 맞추면 90%로 함.
그림 132 부품 분할도 측정
총 2시료를 대상으로 10회 반복 실험을 통해 97.2 %의 정확도를 달성함
n 3D CT scan surface 보정 정확도
3D scan data / 2D X-ray 영상을 이용하여 3D CT 메시를 보정한 후 획득한 곡 면 메시를 CAD 형상과 비교하여 보정정확도를 측정
보정정확도 계산 방법: ① CAD 데이터로부터 평균 정점 간격이 CT 촬영 복셀 크 기의 0.1이 되도록 점군을 sampling ②샘플된 점군으로부터 복셀 크기 0.2의 리본 을 생성 ③보정된 메시의 정점 중 생성된 리본 내에 존재하는 정점의 비율을 계산, 또는 보정된 메시의 면적과 생성된 리본 내에 존재하는 정점이 차지하는 면적(인 접 삼각형 면적의 총합/인접 삼각현 면적의 개수) 비율을 계산
Laser scan 이용 보정은 90% 이상, 2D X-ray 영상 이용 보정은 85%이상의 보 정정확도가 목표
기계부품에 대한 test 결과는 다음과 같음.
그림 133 3D CT scan surface 보정 정확도 결과
n 3D CT scan volume 데이터의 denoising
그림 135 V&V 시험결과서 (메쉬 간소화 결과물 가시화 속도 측정)
n 2차 곡면 정합(에디팅 결과) 정확도
3 62,768 faces 54,836 faces
840 faces
정확도 45.5% 정확도 96.9%