일반기술

인공지능과 이미지 프로세싱을 이용한 광학이미지 자동해석

레이저를 이용한 광간섭 계측기로부터 나오는 영상이미지는 종종 복잡한 간섭 띠무늬패턴(fringe pattern)으로 구성되어 있을뿐만 아니라 심한 잡음이 중첩되어 있어 단순한 이미지프로세싱 프로그램으로는 해석이 용이치 않으며 많은 수작업이 필요하다. 이러한 이유로 이제까지 실시간 해석이 요구되는 자동화 측정 및 검사에 널리 응용되지 못하고 있다. 현재 사용되고있는 해석 방법 중에는 간섭 띠무늬 추적, 위상 전이, 퓨리에 변환, 회기분석등이 있는데 이들 모두가 국부적인 영상 정보에만 의존하는 알고리즘적인 프로그램이기 때문에 잡음의 크기가 크거나 심하여서 간섭 띠무늬패턴이 왜곡될 경우 이를 처리 못하고 있다. 이러한 경우는 사실상 이미지프로세싱의 문제가 아니라 전체적인 간섭 띠무늬패턴을 다루어야 하는 이미지이해(image understanding)의 문제이다. 이를 위해서는 인공지능(artificial intelligence)과의 접목이 필요하며 인공지능 중에서도 전문가시스템이나 신경망회로가 적합하다. 잡음이 많은 광간섭 이미지 해석의 최적의 방법은 이미지 프로세싱으로 필터링, 영상분할 및 형상추출등으로 이미지를 향상시켜 인공지능 시스템의 입력데이타를 만들고 전문가시스템이나 신경망회로에서는 이미지프로세싱 단계에서 처리못한 잡음들을 제거하여 최종의 위상데이타 즉 실제적인 변위, 온도, 압력등의 값으로 얻어내는 것이다. 즉 알고리즘적인 이미지 프로세싱과 인공지능 시스템이 동시에 구현되는 고속 전이처리 (hybrid processing) 시스템의 개발이 필요하다. 본 광학 실험실에서는 이를 위한 패키지 프로그램을 개발해 놓고 있으며, 실제 상황에 따라 수정 및 친숙화(customization) 작업을 수행하고 있다.