Deep Learning Machine Vision System with High Object Recognition Rate using Multiple-Exposure Image Sensing Method

박민준; 김현준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박민준 (강원대학교(Kangwon National University)) 김현준 (강원대학교)

저널정보: 한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제30권 제2호

발행연도: 2021.1

수록면: 76 - 81 (6page)

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In this study, we propose a machine vision system with a high object recognition rate. By utilizing a multiple-exposure image sensing technique, the proposed deep learning-based machine vision system can cover a wide light intensity range without further learning processes on the various light intensity range. If the proposed machine vision system fails to recognize object features, the system operates in a multiple-exposure sensing mode and detects the target object that is blocked in the near dark or bright region. Furthermore, shortand long-exposure images from the multiple-exposure sensing mode are synthesized to obtain accurate object feature information. Thatresults in the generation of a wide dynamic range of image information. Even with the object recognition resources for the deep learning process with a light intensity range of only 23 dB, the prototype machine vision system with the multiple-exposure imaging method demonstrated an object recognition performance with a light intensity range of up to 96 dB.

#Deep learning #object recognition #machine vision system #multiple exposure #wide dynamic range.

참고문헌 (14)

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M. Minsky / 1961 / Steps toward Artificial Intelligence / Proc. of IEEE 49(1):8~30

K. Robert / 2011 / Artificial Intelligence and Human Thinking / International Joint Conference on Artificial Intelligence 1(11):11~16

S. Russell / 2009 / Artificial Intelligence: a Modern Approach / Prentice Hall Press :1~932

Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521:436~444

I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / Massachusetts Institute of Technology Press

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