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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 55 - 60 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEEP.2020.69.1.55
이용수
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Auto-focusing is essential for the detection of minute defects in inspection equipments. We propose an optical system that can autofocus on a glass substrate and an algorithm that can adjust the focus quickly and accurately. The optical system uses Koehler illumination to measure the contrast of the field of view aperture, which is effective for plain glass. The auto-focusing algorithm using random forest is learned by setting the target value for the input image with the estimated focal length. When a new image is given, the focal length estimate is calculated. Various experiments have been performed on focus measurement using images acquired from various locations and show better results than others.
목차
Abstract
1. 서론
2. 오토 포커싱 기술
3. 제안한 오토포커싱 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
K. S. Choi, J. S. Lee, and S. J. Ko, “New autofocus technique using the frequency selective weighted median filter for video cameras,” IEEE Trans. Consumer Electronic, vol. 45, no. 3, pp. 820-827, 1999.
S. K. Nayar and Y. Nakagawa, “Shape from focus,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 16, pp. 824-831, 1994.
J. M. Tenenbaum, “Accommodation in computer vision,” Ph.D. Thesis, Stanford Univ., 1970.
N. K. Cherm, P. A. Neow, and M. H. Ang Jr, “Practical Issues in Pixel-Based Autofocusing for Machine Vision,” in Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2791-2796, 2001.
E. Krotkov, “Focusing,” International Journal of Computer Vision, vol. 1, no. 3, pp. 223-237, 1987.
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N. K. Cherm, P. A. Neow, and M. H. Ang Jr, “Practical Issues in Pixel-Based Autofocusing for Machine Vision,” in Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2791-2796, 2001.
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