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아날로그 게이지 인식 및 정보 획득

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Abstract
글로벌 금융 위기 이후 제조업은 장기전인 경기 침체를 겪었다. 이를 타게 하기 위해 정부는 대규모 투자와 정책을 수립하였으며 최근 4차 산업혁명으로 대두된 스마트 팩토리를 구축하기 시작했다. 스마트 팩토리는 ICT기술이 융합되어 있으며 각종 센서와 장치, 기계와 연동되어 효율적인 제품 생산을 돕는다. 아날로그 게이지는 공장에서 사용되는 필수 계측장비로 많은 공장에서 사용되나 안전불감증과 비용의 문제로 투자대상에서 제외되고 있다. 기존의 아날로그 게이지를 디지털화한다면 인적, 물적 피해를 방지할 수 있으며 스마트 팩토리의 구축에 비용절감으로 이어진다.
본 논문에서는 아날로그 게이지의 정보를 획득하는 두 가지의 알고리즘을 제시하며 첫 번째는 영상처리를 이용한 알고리즘이며 두 번째는 Fully Convolutional Network(FCN)를 이용하는 알고리즘이다. 영상처리를 이용한 알고리즘은 다양한 환경에 적합하지 못하여 결과가 좋지 못하였으나 FCN을 이용한 알고리즘은 Tesseract-OCR을 단독으로 사용하였을 때 보다 F1 score기준 2.1배 더 좋은 결과를 보여 줬다.
Author(s)
손기석
Issued Date
2019
Awarded Date
2019-08
Type
Dissertation
Keyword
Object detectionOptical Character RecognitionGauge detection
URI
https://oak.ulsan.ac.kr/handle/2021.oak/6852
http://ulsan.dcollection.net/common/orgView/200000225216
Alternative Author(s)
Giseok Sohn
Affiliation
울산대학교
Department
일반대학원 전기전자컴퓨터공학과
Advisor
조강현
Degree
Master
Publisher
울산대학교 일반대학원 전기전자컴퓨터공학과
Language
kor
Rights
울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
Appears in Collections:
Computer Engineering & Information Technology > 1. Theses(Master)
Authorize & License
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