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인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터 증강 방법 및 이를 이용한 시스템

  • 기술번호 : KST2023009708
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 본 발명은, 인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터 증강 방법에 있어서, 결함 이미지를 패치 단위로 추출하여 패치화된 이미지로 변환하는 패치 추출 단계; 상기 패치화된 이미지를 심층 인공신경망에 입력하여 결함 유무를 분류한 후 상기 결함 이미지에서 결함 부분이 분리된 분할 이미지를 생성하는 결함 분할 단계; 및 상기 결함 이미지, 상기 분할 이미지, 및 결함이 없는 타겟 이미지에 대해 포아송 이미지 블랜딩을 수행하여 증강 분할 이미지 및 증강 이미지를 생성하는 혼합 단계;를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.
Int. CL G06T 5/50 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 3/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06T 5/50(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/0004(2013.01) G06T 3/0056(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020220066301 (2022.05.30)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2595573-0000 (2023.10.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20231027) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.30)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유석봉 광주광역시 북구
2 홍영기 광주광역시 북구
3 이이삭 광주광역시 광산구
4 윤준석 광주광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호(문정동, 에이치비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 광주광역시 북구
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		 2022.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2022-0571227-46
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.01.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2023.03.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0109018-01
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2023.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0545948-73
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2023.08.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0898080-91
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2023.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2023-0898079-44
7 등록결정서
Decision to grant		 2023.09.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0883422-19
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터 증강 방법에 있어서,결함 이미지를 패치 단위로 추출하여 패치화된 이미지로 변환하는 패치 추출 단계;상기 패치화된 이미지를 심층 인공신경망에 입력하여 결함 유무를 분류한 후 상기 결함 이미지에서 결함 부분이 분리된 분할 이미지를 생성하는 결함 분할 단계; 및상기 결함 이미지, 상기 분할 이미지, 및 결함이 없는 타겟 이미지에 대해 포아송 이미지 블랜딩을 수행하여 증강 분할 이미지 및 증강 이미지를 생성하는 혼합 단계;를 포함하고, 상기 결함 분할 단계는, 상기 패치화된 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network) 분류기에 입력하고 CAM 구조를 통해 결함 유무에 따라 가중치가 적용된 하기 관계식 1로 정의되는 지역화 이미지()를 생성하는 지역화 이미지 생성 단계; 멀티오츠(multi-Otsu)를 이용하여 상기 패치화된 이미지를 다음 관계식 2로 정의되는 바이너리 이미지()로 변환하는 바이너리 이미지 생성 단계; 상기 지역화 이미지와 상기 바이너리 이미지를 곱 연산하여 다음 관계식 3으로 정의되는 분할 이미지(=)를 생성하는 곱 연산 단계; 및 상기 분할 이미지에 모폴로지 확장 연산을 수행하여 다음 관계식 4로 정의되는 모폴로지 확장 연산이 수행된 확장된 분할 이미지()를 생성하는 모폴로리 확장 연산 단계;를 포함하는 이미지 데이터 증강 방법
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인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터 증강시스템에 있어서,결함 이미지를 패치 단위로 추출하여 패치화된 이미지로 변환하는 패치 추출부;상기 패치화된 이미지를 심층 인공신경망에 입력하여 결함 유무를 분류한 후 상기 결함 이미지에서 결함 부분이 분리된 분할 이미지를 생성하는 결함 분할부; 및상기 결함 이미지, 상기 분할 이미지, 및 결함이 없는 타겟 이미지에 대해 포아송 이미지 블랜딩을 수행하여 증강 분할 이미지 및 증강 이미지를 생성하는 혼합부;를 포함하고, 상기 결함 분할부는, 상기 패치화된 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network) 분류기에 입력하고 CAM 구조를 통해 결함 유무에 따라 가중치가 적용된 하기 관계식 1로 정의되는 지역화 이미지()를 생성하는 지역화 이미지 생성부; 멀티오츠(multi-Otsu)를 이용하여 상기 패치화된 이미지를 다음 관계식 2로 정의되는 바이너리 이미지()로 변환하는 바이너리 이미지부; 상기 지역화 이미지와 상기 바이너리 이미지를 곱 연산하여 다음 관계식 3으로 정의되는 분할 이미지(=)를 생성하는 곱 연산부; 및 상기 분할 이미지에 모폴로지 확장 연산을 수행하여 다음 관계식 4로 정의되는 모폴로지 확장 연산이 수행된 확장된 분할 이미지()를 생성하는 모폴로리 확장 연산부;를 포함하는 이미지 데이터 증강 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한양대학교 에리카 산학협력단 로봇산업기술개발 정서교감 반려로봇 개발을 위한 감도 0.02N급 복합나노전자피부 및 0.9W16TOPS급 강화학습 기반 인지 지능형 HRI 기술 개발