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컴퓨터 장치에서 연산처리부가 컴퓨터 프로그램을 실행하여 봉제 불량을 자동으로 검출하는 방법으로서,박음질 원단 샘플 이미지들에 대한 사전 평가를 통해, 원단 표면에 무늬가 없는 제1 단계, 원단 표면이 오돌토돌한 표면 질감을 나타내는 무늬를 갖는 제2 단계, 그리고 원단 표면이 울퉁불퉁한 표면 질감을 나타내는 제3 단계로 분류하는 기준에 의거하여 라벨링된 다량의 재봉 이미지 샘플들을 학습 데이터로 이용하여 컴퓨팅 장치에서 신경망 기반 학습을 수행하여 신경망 기반 분류기 모델을 구축하는 단계;상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 재봉틀로 재단물을 봉제하는 동안에, 카메라가 촬영한 재단물의 봉제 이미지들을 실시간으로 수집하는 단계; 상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 수집된 봉제 이미지들을 상기 신경망 기반 분류기 모델에 입력하여 원단 표면 질감이 상기 세 단계 중 상기 제2 단계 또는 상기 제3 단계로 분류되는 경우, 소정의 표면 질감 제거용 알고리즘을 적용하여 상기 수집된 봉제 이미지에서 원단 표면의 질감을 제거하는 처리를 수행하는 단계;상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 원단 표면 질감 제거 처리를 거친 RGB 모델 기반의 봉제 이미지 데이터를 HSV 모델 기반의 봉제 이미지 데이터로 변환하는 단계;상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 상기 변환된 HSV 모델 기반 데이터 중에서 채도(S) 채널의 이미지 데이터의 음영값 크기 변화를 이용하여 단순화 처리를 통해 봉제선의 윤곽선을 검출하는 단계;상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 단순화 윤곽선 처리된 봉제 이미지에 대하여, 봉제방향과 소정 각도 범위 내로 교차하는 차원축소방향으로 나란히 연장되는 전체 행의 이미지 데이터에 대하여, 각 행마다 이진화 이미지 데이터의 합을 구하여 그 구한 합이 0이면 해당 행에 봉제선이 존재하지 않는 것으로 간주하여 0의 값을 부여하고 그 구한 값이 1 이상이면 해당 행에 봉제선이 존재하는 것으로 간주하여 1의 값을 부여하여 상기 전체 행의 이미지 데이터를 (1 x n) 차원으로 축소하면서 이진화 처리를 하는 단계, 여기서 n은 상기 봉제 이미지의 수직방향 데이터 길이임;상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 상기 봉제 이미지의 차원 축소 이진화 처리된 데이터에 대한 연속성 평가를 통해 0의 값이 연속되는 0값 세그먼트의 길이를 산출하는 단계; 및상기 컴퓨터 장치의 연산처리부에서, 산출된 0값 세그먼트의 길이가 소정의 임계값보다 큰 때에는 불량 봉제로 판정하고, 그렇지 아니한 때에는 정상 봉제로 판정하는 단계를 포함하며, 상기 소정의 임계값은 단순화 윤곽선 처리된 봉제 이미지의 크기를 기준으로 소정 크기로 정해진 0값 세그먼트 길이인 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 원단 표면의 질감을 제거하는 처리는 L0 경사 최소화(L0 Gradient Minimization)와 중요 물체 검출(Salient Object Detection) 알고리즘 중 어느 한 가지를 사용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 봉제선의 윤곽선 검출은 추출된 채도(S) 채널의 이미지 데이터의 음영값을 기준으로 주변과 차이가 나는 부분을 계산하여 계산값의 변화가 큰 부분을 윤곽선으로 인식하여 검출하는 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 임계값은 이미지의 수직 길이 대비 허용 0값 세그먼트의 최대 길이의 비율로 정해지는 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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제8항에 있어서, 상기 비율의 값은 5%인 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 차원축소방향은 상기 봉제방향과 이루는 사이각이 70°- 110° 이내에서 상기 봉제방향과 교차하는 방향인 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 컴퓨터 장치에서, 상기 '판정하는 단계'에서 봉제 불량이 발생한 것으로 판정될 때, 스티칭 불량이 발생하였음을 알리는 알람을 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 방법
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재봉틀에 의해 봉제되는 재단물의 스티칭 부분을 촬영하도록 설치되고, 촬영한 이미지를 컴퓨터에 제공하는 카메라; 및컴퓨터 프로그램을 실행하여 상기 재단물의 봉제 스티칭 불량을 실시간으로 검출할 수 있는 컴퓨터 장치를 구비하고,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 컴퓨터 장치의 연산처리부로 하여금,박음질 원단 샘플 이미지들에 대한 사전 평가를 통해, 원단 표면에 무늬가 없는 제1 단계, 원단 표면이 오돌토돌한 표면 질감을 나타내는 무늬를 갖는 제2 단계, 그리고 원단 표면이 울퉁불퉁한 표면 질감을 나타내는 제3 단계로 분류하는 기준에 의거하여 라벨링된 다량의 재봉 이미지 샘플들을 학습 데이터로 이용하여 신경망 기반 학습을 수행하여 신경망 기반 분류기 모델을 구축하는 기능; 재봉틀로 재단물을 봉제하는 동안에, 카메라가 촬영한 재단물의 봉제 이미지들을 실시간으로 수집하는 기능; 수집된 봉제 이미지들을 상기 신경망 기반 분류기 모델에 입력하여 원단 표면 질감이 상기 세 단계 중 상기 제2 단계 또는 상기 제3 단계로 분류되는 경우, 소정의 표면 질감 제거용 알고리즘을 적용하여 상기 수집된 봉제 이미지에서 원단 표면의 질감을 제거하는 처리를 수행하는 기능; 원단 표면 질감 제거 처리를 거친 RGB 모델 기반의 봉제 이미지 데이터를 HSV 모델 기반의 봉제 이미지 데이터로 변환하는 기능; 상기 변환된 HSV 모델 기반 데이터 중에서 채도(S) 채널의 이미지 데이터의 음영값 크기 변화를 이용하여 단순화 처리를 통해 봉제선의 윤곽선을 검출하는 기능; 단순화 윤곽선 처리된 봉제 이미지에 대하여, 봉제방향과 소정 각도 범위 내로 교차하는 차원축소방향으로 나란히 연장되는 전체 행의 이미지 데이터에 대하여, 각 행마다 이진화 이미지 데이터의 합을 구하여 그 구한 합이 0이면 해당 행에 봉제선이 존재하지 않는 것으로 간주하여 0의 값을 부여하고 그 구한 값이 1 이상이면 해당 행에 봉제선이 존재하는 것으로 간주하여 1의 값을 부여하여 상기 전체 행의 이미지 데이터를 (1 x n) 차원으로 축소하면서 이진화 처리 하는 기능 (여기서 n은 상기 봉제 이미지의 수직방향 데이터 길이임); 상기 봉제 이미지의 차원 축소 이진화 처리 데이터에 대한 연속성 평가를 통해 0의 값이 연속되는 0값 세그먼트의 길이를 산출하는 기능; 그리고 산출된 0값 세그먼트의 길이가 소정의 임계값보다 큰 때에는 불량 봉제로 판정하고, 그렇지 아니한 때에는 정상 봉제로 판정하는 기능을 수행하도록 구성되며, 상기 소정의 임계값은 단순화 윤곽선 처리된 봉제 이미지의 크기를 기준으로 소정 크기로 정해진 0값 세그먼트 길이인 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 시스템
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제12항에 있어서, 상기 연산처리부로부터 봉제 불량 검출 정보를 전달받아 봉제 불량 발생을 나타내는 알람을 표출하도록 구성된 알람부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 봉제 불량 자동 검출 시스템
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제1항, 제4항, 제6항, 제8항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된 봉제 불량 자동 검출 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 실행가능 프로그램
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제1항, 제4항, 제6항, 제8항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된 봉제 스티칭 불량 자동 검출 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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