색상 민감성 파라미터를 활용한 비전 카메라 기반 이미지 판별 솔루션
A Vision Camera-Based Image Classification Solution Utilizing Color Sensitivity Parameters
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초록
이미지 정보 수집을 위해 스마트폰과 비전 카메라를 활용한 템플릿을 설계하고, 색상 정보를 기반으로 상태 판별에 적합한 주요 파라미터를 도출하였다. 이를 위해 RGB 채널 중 G값, HSL 모델의 L값, 그리고 Brightness의 평균 및 표준편차를 핵심 분석 요소로 선정하였다. 또한, 색상 정보와 상태 판별 간의 관계를 정량적으로 분석하기 위해 Pearson 상관 계수를 적용하여 신뢰성 있는 판별 기준을 마련하였다. 본 이미지 상태 판별 방법론은 픽셀 단위에서 최대한의 색상 민감성을 활용하는 접근 방식에 기반하며, 스마트폰과 청색 필터를 적용한 비전 카메라를 이용한 이미지 처리 과정을 통해 그 유효성을 검증하였다. 이러한 연구를 바탕으로 효과적인 상태 판별이 가능한 구조적 프로그램을 개발하였으며, 이를 비전 카메라 시스템에 적용하여 실용성을 확보하였다.
Abstract
We designed a template utilizing smartphones and vision cameras for image data collection and derived key parameters suitable for state classification based on color information. To achieve this, we selected the mean and standard deviation of the G value in the RGB channel, the L value in the HSL model, and Brightness as the core analytical elements. Additionally, to quantitatively analyze the relationship between color information and state classification, we applied the Pearson correlation coefficient, establishing a reliable classification criterion. This image state classification methodology is based on an approach that maximizes color sensitivity at the pixel level. Its validity was verified through an image processing procedure using smartphones and vision cameras with a blue filter. Based on this research, we developed a structured program capable of effective state classification and integrated it into a vision camera system, ensuring its practical applicability.