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영상 판단 장치 및 그 판단 방법

  • 기술번호 : KST2022006640
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 본 발명은 영상 판단 장치 및 그 판단 방법에 대한 것으로서, 보다 상세하게는 영상을 통해 피사체에 결함이 있는지 여부를 판단할 수 있는 장치 및 그 판단 방법에 대한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 판단 장치는, 프로세서, 및 프로세서에 연결되고, 하나 이상의 원본결함영상, 제1 딥러닝 알고리즘 및 제2 딥러닝 알고리즘을 저장하는 메모리를 포함하며, 메모리는 프로세서에 의해 실행 가능한, 제1 딥러닝 알고리즘을 이용하여 원본결함영상으로 합성영상을 생성하고, 합성영상과 원본결함영상을 비교하여 제1 딥러닝 알고리즘을 학습시키며, 합성영상을 이용하여 제2 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장할 수 있다. 본 발명에 따르면, 실제 결함 영상에서 합성 결함 영상을 생성한 뒤, 이를 이용하여 학습한 딥러닝 알고리즘을 통해 피사체의 결함 유무를 판단하는 동작을 통해 피사체의 결함 유무를 정확하게 검출할 수 있는 카메라 시스템을 제공할 수 있다.
Int. CL G01N 21/88 (2006.01.01) G01N 21/95 (2006.01.01) G01N 21/956 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01N 21/8851(2013.01) G01N 21/9501(2013.01) G01N 21/95607(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G01N 2021/8887(2013.01) G01N 2021/8854(2013.01) G01N 2021/95615(2013.01)
출원번호/일자 1020200155756 (2020.11.19)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0068705 (2022.05.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.19)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김회율 서울특별시 강남구
2 김민수 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최영수 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
2 윤종원 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
3 정성준 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)

최종권리자

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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
2020.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-1244683-15
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.04.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.06.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0742567-86
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번호 청구항
1 1
프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 하나 이상의 원본결함영상, 제1 딥러닝 알고리즘 및 제2 딥러닝 알고리즘을 저장하는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,상기 제1 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 원본결함영상으로 합성영상을 생성하고, 상기 합성영상과 상기 원본결함영상을 비교하여 상기 제1 딥러닝 알고리즘을 학습시키며, 상기 합성영상을 이용하여 상기 제2 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 영상 판단 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 메모리는,상기 제1 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 원본결함영상으로 합성정상영상 및 합성결함영상을 생성하고, 상기 합성정상영상 및 상기 합성결함영상으로 상기 제2 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 영상 판단 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 메모리는,상기 합성결함영상과 상기 원본결함영상을 비교한 결과를 이용하여 상기 제1 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 영상 판단 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 메모리는,입력된 대상영상을 상기 제2 딥러닝 알고리즘에 입력시켜 상기 대상영상의 피사체 결함 여부를 확인하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 영상 판단 장치
5 5
원본결함영상이 저장된 영상 판단 장치에서 수행되는 영상 판단 방법에 있어서,구비된 제1 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 원본결함영상으로 합성영상을 생성하는 단계;상기 합성영상과 상기 원본결함영상을 비교하여 상기 제1 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계; 및 상기 합성영상을 이용하여 상기 제2 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계;를 포함하는, 영상 판단 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 합성영상을 생성하는 단계는,상기 제1 딥러닝 알고리즘을 이용하여 상기 원본결함영상으로 합성정상영상 및 합성결함영상을 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 제2 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계는,상기 합성정상영상 및 상기 합성결함영상으로 상기 제2 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계;를 포함하는, 영상 판단 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 제1 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계는,상기 합성결함영상과 상기 원본결함영상을 비교한 결과를 이용하여 상기 제1 딥러닝 알고리즘을 학습시키는 단계;를 포함하는, 영상 판단 방법
8 8
제5항에 있어서,입력된 대상영상을 상기 제2 딥러닝 알고리즘에 입력시켜 상기 대상영상의 피사체 결함 여부를 확인하는 단계;를 더 포함하는, 영상 판단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.