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인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법 및 불량 검출 장치

  • 기술번호 : KST2020009909
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법은 컴퓨터장치가 학습네트워크에 제품 객체가 포함된 소스 영상을 입력하는 단계 및 상기 컴퓨터장치가 상기 학습네트워크가 생성하는 분할 영상을 출력하는 단계를 포함한다. 상기 학습네트워크는 컨볼루션 인코더-디코더이고, 상기 제품 객체에서 불량 부위를 구분한 상기 분할 영상을 출력한다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01) G01N 21/88 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/0004(2013.01)
출원번호/일자 1020180171438 (2018.12.28)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2166458-0000 (2020.10.08)
공개번호/일자 10-2020-0087297 (2020.07.21) 문서열기
공고번호/일자 (20201015) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.28)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정태 서울특별시 서초구
2 조희연 서울특별시 구로구
3 김경실 인천광역시 연수구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1313579-13
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.10.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.11.08 수리 (Accepted) 9-1-2019-0050609-13
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0203418-51
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.05.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-0491941-04
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.05.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0491943-95
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.10.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0686996-68
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번호 청구항
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컴퓨터장치가 복수의 학습네트워크에 각각 제품 객체가 포함된 소스 영상을 입력하는 단계; 상기 복수의 학습네트워크가 각 픽셀에 대하여 출력값을 출력하는 단계; 및상기 컴퓨터장치가 상기 복수의 학습네트워크가 출력하는 각 픽셀에 대한 출력값을 기준으로 상기 각 픽셀에 대한 최종 클래스를 분류하는 단계를 포함하되,상기 복수의 학습네트워크는 컨볼루션 인코더-디코더를 포함하고, 상기 제품 객체에서 불량 부위를 구분하는 상기 출력값을 출력하고,상기 복수의 학습네트워크에 포함되는 복수의 컨볼루션 인코더-디코더 각각은 인코더가 출력하는 특징 맵의 크기가 서로 다르게 설정되는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 학습네트워크의 손실함수는 각 픽셀의 크로스 엔트로피(cross entropy)로 결정되는 전체 크로스 엔트로피 손실값 및 소프트맥스(softmax) 함수의 결과값이 동일 클래스(class)에 대하여 주변 픽셀 간에 기준값 범위 내의 유사값이 나오도록 정규화하는 정규화 항을 포함하는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 학습네트워크의 손실함수는 제1 손실함수(losscrossEntropy) 및 제2 손실함수(lossregularizationTerm)를 합산한 함수이고, 각각 아래 수식으로 결정되는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 복수의 학습네트워크가 출력하는 각 픽셀에 대한 출력값의 최댓값, 중앙값, 최빈값, 산술 평균값, 조화 평균값, 기하 평균값 및 절사 평균값 중 적어도 하나로 상기 각 픽셀에 대한 최종 점수를 결정하고, 상기 최종 점수로 상기 최종 클래스를 분류하는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 컴퓨터 장치는 상기 각 픽셀에 대한 최종 클래스를 기준으로 분할 영상을 생성하는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 방법
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제품 객체가 포함된 소스 영상을 입력받는 입력장치;입력 영상에서 불량 부위를 구분하는 출력값을 생성하는 복수의 컨볼루션 인코더-디코더를 저장하는 저장장치; 및 상기 소스 영상을 상기 복수의 컨볼루션 인코더-디코더에 각각 입력하여 상기 소스 영상의 각 픽셀에 대한 출력값을 생성하고, 상기 복수의 컨볼루션 인코더-디코더가 출력하는 각 픽셀에 대한 출력값을 기준으로 상기 각 픽셀에 대한 최종 클래스를 분류하고, 상기 각 픽셀에 대한 최종 클래스를 기준으로 출력 영상을 생성하는 연산장치를 포함하되,상기 복수의 컨볼루션 인코더-디코더는 인코더가 출력하는 특징 맵의 크기가 서로 다르게 설정되는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 장치
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제10항에 있어서,상기 컨볼루션 인코더-디코더의 손실함수는 제1 손실함수(losscrossEntropy) 및 제2 손실함수(lossregularizationTerm)를 합산한 함수이고, 각각 아래 수식으로 결정되는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 장치
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제10항에 있어서,상기 연산장치는 상기 복수의 컨볼루션 인코더-디코더가 출력하는 각 픽셀에 대한 출력값의 최댓값, 중앙값, 최빈값, 산술 평균값, 조화 평균값, 기하 평균값 및 절사 평균값 중 적어도 하나로 상기 각 픽셀에 대한 최종 점수를 결정하고, 상기 최종 점수로 상기 최종 클래스를 분류하는 인공신경망 기반의 영상 분할을 이용한 불량 검출 장치
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1 산업통상자원부 이화여자대학교 산학협력단 차세대디스플레이기술개발 디스플레이 패널 품질 검사를 위한 학습 기반 영상 시스템