원단 이미지 기반 이색 평가 방법
A Framework for Image-Based Evaluation of Fabric Color Non-Uniformity
- 주제(키워드) 원단 이색 , CIELAB , 비전 검사 , 색상 분포 , 이미지 기반 평가 , 품질 분석 , 시계열 분석
- 주제(DDC) 658.5
- 발행기관 아주대학교 공학대학원
- 지도교수 박재일
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 공학대학원 산업데이터시스템학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000035686
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구는 섬유 염색 공정에서 발생하는 이색(color non-uniformity)을 정량적으로 평가하기 위한 영상 기반 색상 분석 방법을 제안한다. 기존의 색상 품질 평가는 숙련자의 주관적 판단에 크게 의존하며, 단일 임계값 기반 판정은 실제 공정에서 발생하는 색상 변동 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 본 연구에서는 실제 생산 환경에서 획득된 원단 영상 데이터를 활용하여 색상 정보를 CIE LAB 색공간으로 변환하고, 색차(ΔE)를 기반으로 색상 분포를 분석하였다. 생산 초기 구간에서 획득된 이니셜 샘플을 기준으로 색상 분포를 구성하고, 이를 바탕으로 정상(Normal), 경계(Boundary), 분리(Separate)의 3단계 판정 구조를 정의하였다. 해당 구조는 색상 분포의 중첩 영역을 고려하여 단일 임계값 기반 판단의 한계를 보완하도록 설계되었다. 또한 전문가 판정 결과를 참조하여 자동 판정 영역의 신뢰성을 검증하고, 오판이 발생하지 않는 조건을 만족하는 자동 판정 영역을 도출함으로써 인간 판단과 자동화 간의 역할 분리를 구조적으로 제시하였다. 연구 결과, 제안한 분포 기반 색상 평가 방법은 자동 판정이 가능한 영역과 전문가 개입이 필요한 영역을 구조적으로 구분함으로써 생산 LOT 단위의 색상 변동을 안정적으로 해석할 수 있음을 확인하였다.
more목차
Ⅰ. 서 론 1
1.1 연구 필요성 및 배경 1
1.2 연구의 방법 및 구성 2
Ⅱ. 이론적 배경 4
2.1 색상의 정량화 배경 및 필요성 4
2.2 RGB 및 CMYK 색공간의 특성과 지각적 한계 5
2.3 CIE LAB 색공간의 정의 및 지각적 의미 8
2.4 분포 기반 품질 평가를 위한 색차 산출 지표 선정 10
Ⅲ. 연구 방법 및 실험설계 13
3.1 실험 데이터 구성 14
3.1.1 색상 그룹 정의 14
3.1.2 실험 데이터 획득 환경 및 전처리 조건 15
3.1.3 판정 기준 샘플 정의 18
3.1.4 판정 모델 검증을 위한 현장 분리 데이터셋 20
3.2 분포 기반의 3단 색상 판정 구조 설계 21
3.2.1 전문가 판정 기반 이니셜 샘플의 분포 특성 21
3.2.2 Range 기반 판정의 한계 23
3.2.3 분포 기반의 3단계 색상 판정 구조 정의 24
3.2.4 Zero-Error Constraint 자동 판정 영역 정의 25
3.3 생산 LOT 단위 색상 판정 적용 방법 28
3.3.1 생산 LOT 내부 시계열 관측 단위 정의 28
3.3.2 생산 LOT 단위 판정 적용 및 판정 분포 산정 29
Ⅳ. 연구 결과 31
4.1 이니셜 샘플 기반 자동 판정 성능 결과 31
4.1.1 k-sweep 불일치율 히트맵 결과 31
4.1.2 자동 판정/Boundary 비율 결과 32
4.2 생산 LOT 내부 시계열 판정 결과 35
4.2.1 생산 LOT 내부 시계열 분포 특성 35
4.2.2 이니셜 기반 판정 구조의 LOT 단위 적용 결과 36
Ⅴ. 결론 38
참고 문헌 40
