KR102574029B1 - 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 장치 및 이를 이용한 방법 - Google Patents

Abstract

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치는 레터링 학습 모듈, 이중타각 검출 모듈, 및 상기 레터링 학습 모듈 및 상기 이중타각 검출 모듈의 동작을 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 목표 지점에 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 레터링 입력 데이터 세트를 수신하고, 상기 레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 기반으로 타각의 정확도를 결과값으로 도출하는 레터링 학습 모델을 생성하고, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 확인하고, 상기 레터링의 이중타각 여부를 기반으로 불량 제품에 관한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.

Description

인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 장치 및 이를 이용한 방법{DETECTING DEVICE FOR DETECTING DOUBLE STROKE THROUGH AN ARTIFICIAL INTEELIGENCE LEARNING MODEL AND A METHOD USING THE SAME}

본 개시는 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 판단하는 검출 장치 및 이를 이용한 검출 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게, 본 개시는 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각 여부를 검출하는 장치 및 이를 이용한 방법에 관한 것이다.

이미지에 대한 반복 학습을 통해 특정 목적의 달성을 위한 모델을 생성하는 것은 인공 지능 분야에서 다양하게 이루어지고 있다. 최근에는, 촬상 장치 등을 통해 촬영한 이미지를 데이터 세트로 하여 촬상의 목적이 되는 동작이 제대로 수행되었는지 여부를 판단하기 위한 모델를 활용하고 있다.

예를 들어, 특정 물체에 특정한 지점에 문자, 숫자, 기호 등을 타각하려는 경우에는 타각이 제대로 수행되었는지 여부를 신속하게 판단할 필요가 있다. 이를 위하여 정확한 타각의 여부를 이중타각 존재 여부로 판단할 수 있는 모델의 필요성이 대두된다.

KR 10-1328725 B1

본 개시의 실시예는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 판단하기 위한 이중타각 검출 모델을 생성하는 것에 그 목적이 있다. 이중타각 검출 장치는 이 모델을 통해 제품에 타각된 이미지를 신속하게 확인하여 이중타각 여부를 검출할 수 있다.

본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치는 레터링 학습 모듈, 이중타각 검출 모듈, 및 상기 레터링 학습 모듈 및 상기 이중타각 검출 모듈의 동작을 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 목표 지점에 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 레터링 입력 데이터 세트를 수신하고, 상기 레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 기반으로 타각의 정확도를 결과값으로 도출하는 레터링 학습 모델을 생성하고, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 확인하고, 상기 레터링의 이중타각 여부를 기반으로 불량 제품에 관한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 제1 라벨 및 제2 라벨로 라벨링하고, 상기 제1 라벨로 분류된 값들에 대해 제1 가중치를 맵핑 및 상기 제2 라벨로 분류된 값들에 대해 제2 가중치를 맵핑하도록 설정되고, 상기 제1 라벨은 상기 레터링 입력 데이터 세트 중 가장 많은 수로 분류된 값이고, 상기 제2 라벨은 상기 레터링 입력 데이터 세트 중 가장 적은 수로 분류된 값이며, 상기 제1 가중치는 최대 가중치이고, 상기 제2 가중치는 최소 가중치인 것을 특징으로 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 레터링 학습 모듈을 통해 가중치 기준값을 상기 레터링 입력 데이터 세트의 평균값과 상기 레터링 입력 데이터 세트에 포함된 데이터 개수에 대한 특정 관계식을 통해 연산하여 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치를 도출하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 기설정된 이격 각도 및 블롭 개수에 대한 임계값을 확인하고, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링의 이격 각도 및 블롭 개수를 상기 임계값과 각각 비교하여 이중타각 여부를 확인하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 미만 및 제2 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링의 블롭이 상기 레터링 이미지 상의 상단 중앙에 배열되도록 상기 레터링을 회전하여 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 레터링의 이격 각도가 제2 임계값 미만 및 제3 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치의 프로세서는 상기 레터링의 이격 각도가 제3 임계값 미만인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 정상타각으로 판단하도록 설정될 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 방법은 목표 지점에 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 레터링 입력 데이터 세트를 수신하는 단계, 레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 기반으로 타각의 정확도를 결과값으로 도출하는 단계, 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 확인하는 단계, 및 상기 레터링의 이중타각 여부를 기반으로 불량 제품에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 전술한 과제 해결 수단에 의하면, 이중타각 검출 장치는 목표 지점에 대한 레터링의 이중타각 여부를 데이터 세트를 통한 학습 모델을 통해 인공 지능으로 판단할 수 있다. 이를 통해, 이중타각 검출 장치는 사람의 눈으로 일일히 확인해왔던 프로세스를 신속하고 정확하게 수행할 수 있다.

또한, 본 개시의 다양한 실시예에 따르면 이중타각 검출 장치는 이중타각 검출을 위한 학습 모델 생성에 있어서, 각각의 데이터에 대해 가중치를 다르게 부여하고 결과값에 대한 정확도를 높이기 위해 블롭(blob)에 대한 각도를 회전하는 방식을 통해 이중타각 여부를 판단할 수 있다.

본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치를 포함하는 시스템에 관한 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치의 구성요소들에 관한 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 방법에 관한 개략적인 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 학습 모델 생성에 관한 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 여부 확인에 관한 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6d는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 방법에 관한 상세한 흐름도 및 예시도이다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 방법에 관한 예시도이다.

본 개시 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 개시가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.

또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.

제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.

이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 개시의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.

본 명세서에서 '본 개시에 따른 장치'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 본 개시에 따른 장치는, 컴퓨터, 서버 장치 및 휴대용 단말기를 모두 포함하거나, 또는 어느 하나의 형태가 될 수 있다.

여기에서, 상기 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등을 포함할 수 있다.

상기 서버 장치는 외부 장치와 통신을 수행하여 정보를 처리하는 서버로써, 애플리케이션 서버, 컴퓨팅 서버, 데이터베이스 서버, 파일 서버, 게임 서버, 메일 서버, 프록시 서버 및 웹 서버 등을 포함할 수 있다.

상기 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치는 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 타각된 레터링에 대한 이중타각 여부를 검출할 수 있다. 여기서, 타각은 목표 대상에 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나가 각인되어 새겨지는 것을 의미한다. 또한, 본 개시에서의 타각은 목표 대상의 목표 지점에 이루어지는 것을 전제로 한다.

도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치를 포함하는 시스템에 관한 개략적인 블록도이다.

도 1을 참고하면, 이중타각 검출 장치를 포함하는 시스템(이하 '시스템')은 이중타각 검출 장치(100) 및 데이터베이스(200)를 포함한다. 각각의 노드는 서로 다른 노드와 데이터를 주고받을 수 있다. 각 노드들은 네트워크를 통해 연결될 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치(100)는 타각의 목표 대상의 목표 지점에 타각이 제대로 이루어지는지 검출하는 장치이다. 이중타각 검출 장치(100)는 이중타각뿐 아니라 이중타각을 포함하는 전체 공정을 운영하고 관리하는 장치일 수 있다. 또한, 이중타각 검출 장치(100)는 유선 및/또는 무선 연결을 통해 다른 장치로 이중타각 검출 여부에 관한 데이터를 전송하거나 수신할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에 따른 데이터베이스(200)는 이중타각 검출 장치(100)로부터 이중타각 검출 여부에 관한 데이터를 수신하는 장치일 수 있다. 또한, 데이터베이스(200)는 이중타각 검출 장치(100)가 인공 지능을 이용하여 학습 데이터를 통해 이중타각 검출 모델을 생성하는데 필요한 학습 데이터를 제공할 수 있다.

도 2는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치의 구성요소들에 관한 개략적인 블록도이다.

도 2를 참고하면, 이중타각 검출 장치(100)는 내부 구성요소로 프로세서(110), 통신부(120), 메모리(130), 및 디스플레이부(140)를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 각각의 노드는 서로 다른 노드와 데이터를 주고받을 수 있다. 각 노드들은 직접적으로 전기적으로 연결되거나 네트워크를 통해 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다. 본 개시의 이중타각 검출 장치(100)는 프로세서(110) 대신 별도의 서버를 통해 프로세서(110)의 기능을 수행할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 장치(100)는 타각을 수행하고자 하는 목표 대상의 목표 지점에 타각이 정확하게 이루어진 여부를 판단한 결과를 제공하는 장치이다. 이중타각 검출 장치(100)는 이중타각 여부를 검출하고, 타각 공정뿐 아니라 타각 공정을 포함하는 전체 공정을 운영 및 관리하는 서버일 수 있다.

도 2를 참고하면, 프로세서(110)는 레터링 학습 모듈(111) 및 이중타각 검출 모듈(112)를 포함하며, 이에 제한되지 않는다.

프로세서(110)는 개별 모듈들(111, 112)을 포함할 수 있다. 여기서, 개별 모듈들(111, 112)은 프로세서(110)가 동작하는 기능에 따른 기능 블록을 의미할 수 있다. 구체적으로, 개별 모듈들(111, 112)은 프로세서(110)의 기능에 따라 명칭을 부여한 기능 블록들에 대응할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따른 프로세서(110)는 이중타각 검출 장치(100) 내의 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(130) 및 메모리(130)에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 적어도 하나의 기능 블록으로 구현될 수 있다. 이 때, 프로세서(110)와 메모리(130)는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 프로세서(110)와 메모리는 단일의 칩으로 구현될 수도 있다.

프로세서(110)는 이하의 도 3 내지 도 6a에서 설명되는 본 개시에 따른 다양한 실시예들을 이중타각 검출 장치(100)에서 구현하기 위해 위에서 살펴본 구성요소들 중 어느 하나 또는 복수를 조합하여 제어할 수 있다.

실시예에 따른 통신부(120)는 외부 장치(예: 도 1의 데이터베이스(200))와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 방송 수신 모듈, 유선통신 모듈, 무선통신 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

유선 통신 모듈은, 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.

무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G, 5G, 6G 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.

근거리 통신 모듈은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.

실시예에 따른 메모리(130)는 이중타각 검출 장치(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터와, 프로세서(110)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 이미지, 영상 등)을 저장할 있고, 이중타각 검출 장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 어플리케이션(application)), 이중타각 검출 장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.

이러한, 메모리(130)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 메모리는 정신 건강 선별 플랫폼 장치(100)와는 분리되어 있으나, 유선 또는 무선으로 연결된 데이터베이스가 될 수도 있다.

실시예에 따른 출력부(미도시)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(140)를 포함할 수 있다. 디스플레이부(140)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 이중타각 검출 장치(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부로써 기능함과 동시에, 이중타각 검출 장치(100)와 사용자 간에 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.

디스플레이부(140)는 이중타각 검출 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(140)는 이중타각 검출 장치(100)에서 구동되는 응용 프로그램(일 예로, 어플리케이션)의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.

도 2에 도시된 구성 요소들의 성능에 대응하여 적어도 하나의 구성요소가 추가되거나 삭제될 수 있다. 또한, 구성 요소들의 상호 위치는 장치의 성능 또는 구조에 대응하여 변경될 수 있다는 것은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 용이하게 이해될 것이다.

한편, 도 2에서 도시된 각각의 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다.

도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 방법에 관한 개략적인 흐름도이다.

단계 S310에서, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(110))는 타각을 수행하고자 하는 레터링과 관련된 레터링 입력 데이터 세트를 수신할 수 있다. 여기서, 레터링과 관련된 레터링 입력 데이터 세트는 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 데이터 세트일 수 있다. 레터링 입력 데이터 세트는 타각이 제대로 이루어진 이미지 데이터 세트를 포함할 수 있으며, 타각이 제대로 이루어지지 않은 이미지 데이터 세트를 포함할 수 있다. 즉, 레터링 입력 데이터 세트는 목표 지점에 타각이 제대로 이루어진 여부를 판단할 수 있는 데이터 세트를 포함한다. 여기서, 타각이 제대로 이루어진 여부는 이중타각이 검출되면 타각이 제대로 이루어지지 않은 것으로 판단하는 것일 수 있다.

단계 S320에서, 프로세서는 레터링 학습 모듈(예: 도 2의 레터링 학습 모듈(111))을 통해 레터링 학습 모델을 생성할 수 있다. 레터링 학습 모듈은 레터링 입력 데이터 세트를 기반으로 타각의 정확도를 결과값으로 도출하는 레터링 학습모델을 생성한다. 여기서, 타각의 정확도는 이중타각 검출 여부에 의해 결정되는 것일 수 있다. 일 예를 들어, 프로세서는 이중타각이 검출되지 않은 경우 타각의 정확도가 높다는 결과값을 도출할 수 있다. 다른 예를 들어 프로세서는 이중타각이 검출되는 경우 타각의 정확도가 낮다는 결과값을 도출할 수 있다. 타각의 정확도가 높고 낮음은 이중타각의 존재 여부로 가름될 수 있으며, 프로세서는 기설정된 타각의 정확도와 관련된 임계값을 기준으로 검출된 이중타각 여부를 대입하여 타각의 정확도를 결과값으로 도출한다.

단계 S330에서, 프로세서는 이중타각 검출 모듈(예: 도 2의 이중타각 검출 모듈(112))을 통해 레터링의 이중타각 여부를 확인할 수 있다. 프로세서는 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 확인한다. 즉, 프로세서는 목표 지점에 레터링의 타각이 제대로 이루어지는지 여부를 확인하며, 이 때 이중타각 여부는 레터링의 이격 각도와 레터링의 블롭 개수를 기준으로 판단될 수 있다.

단계 S340에서, 프로세서는 불량 제품에 관한 정보를 제공할 수 있다. 프로세서는 이중타각 여부를 확인한 결과를 기반으로 해당 제품이 불량인지 여부에 대한 정보를 제공한다.

도 4는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 학습 모델 생성에 관한 흐름도이다.

도 4를 참고하면, 단계 S410에서, 레터링 학습 모듈(예: 도 2의 레터링 학습 모듈(111))은 레터링 입력 데이터 세트를 라벨링할 수 있다. 레터링 학습 모듈은 레터링 입력 데이터 세트에 포함된 레터링들을 제1 라벨과 제2 라벨로 라벨링할 수 있다. 제1 라벨은 레터링 입력 데이터 세트 중 가장 많은 수로 분류된 레터링들을 분류한 라벨일 수 있다. 제2 라벨은 레터링 입력 데이터 세트 중 가장 적은 수로 분류된 레터링들을 분류한 라벨일 수 있다.

실시예에 따른 레터링 학습 모듈은 레터링 입력 데이터 세트에서 가장 많은 수를 차지하는 제1 라벨과 가장 적은 수를 차지하는 제2 라벨 외의 다른 데이터들의 라벨을 내림차순으로 하여 확인할 수 있다. 이 경우, 레터링 학습 모듈은 레터링 입력 데이터 세트를 제1 라벨부터 제2 라벨까지로 확인할 수 있다.

단계 S420에서, 레터링 학습 모듈은 학습 데이터에 대한 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 레터링 학습 모듈은 제1 라벨로 분류된 값들에 대해 제1 가중치를 맵핑할 수 있다. 제1 라벨로 분류된 값들은 레터링 입력 데이터 세트에서 제1 라벨로 분류된 데이터들을 의미한다. 다른 예를 들어, 레터링 학습 모듈은 제2 라벨로 분류된 값들에 대해 제2 가중치를 맵핑할 수 있다. 제2 라벨로 분류된 값들은 레터링 입력 데이터 세트에서 제2 라벨로 분류된 데이터들을 의미한다.

실시예에 따른 레터링 학습 모듈은 개별 라벨로 분류된 값들의 가중치를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 가중치는 입력 데이터 세트에 부여되는 가중치 중 최대 가중치일 수 있다. 다른 예를 들어, 제2 가중치는 입력 데이터 세트에 부여되는 가중치 중 최소 가중치일 수 있다. 레터링 학습 모듈이 개별 라벨에 대해 가중치를 다르게 부여하는 것은 레터링 입력 데이터 세트를 통한 학습의 평형을 위한 것일 수 있다. 즉, 레터링 학습 모듈은 학습 대상이 되는 데이터에 가중치를 부여함에 있어서, 가장 많이 검출되는 레터링의 경우 가중치를 낮게 설정하고, 가장 적게 검출되는 레터링의 경우 가중치를 높게 설정하여 학습의 평형을 이룰 수 있다.

실시예에 따르면, 레터링 학습 모듈은 가중치 기준값을 확인할 수 있다. 이 때, 가중치 기준값은 데이터베이스(예: 도 1의 데이터베이스(200))로부터 수신하여 확인될 수 있다. 또한, 가중치 기준값은 프로세서(예: 도 2의 프로세서(110))가 레터링 입력 데이터 세트를 통해 도출하게 되는 개략적인 전체 가중치의 기준값일 수 있다.

실시예에 따르면, 레터링 학습 모듈은 라벨에 대응하여 부여되는 가중치를 도출하기 위한 상수를 확인할 수 있다. 이 때, 상수는 데이터베이스로부터 수신하거나 프로세서에 의해 도출하게 될 수 있다.

실시예에 따르면, 레터링 학습 모듈은 레터링 입력 데이터 세트 전체의 평균값과 레터링 입력 데이터 세트에 포함된 데이터의 수를 통해 가중치를 연산할 수 있다. 예를 들어, 레터링 학습 모듈은 가중치 기준값과 레터링 입력 데이터 세트에 포함된 데이터 개수에 대한 특정 관계식을 통해 연산하여 제1 가중치 및 제2 가중치를 포함하는 가중치를 연산할 수 있다. 이는 아래의 수학식 (1)과 같이 표현될 수 있다.

상기 수학식 (1)에서, k는 라벨에 대응하여 부여되는 가중치를 도출하기 위한 상수이고, 전체 학습 데이터 평균값은 레터링 입력 데이터 세트 전체의 평균값이며, 학습 데이터 개수는 레터링 입력 데이터 세트에 포함된 데이터 개수에 대응한다.

도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 여부 확인에 관한 흐름도이다.

단계 S510에서, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(110))는 이중타각 검출을 위한 기준이 되는 기설정된 임계값을 확인할 수 있다. 기설정된 임계값은 레터링의 이중타각 여부를 판별할 수 있는 기준이 되는 값일 수 있으며, 복수의 숫자를 통해 복수의 범위를 형성할 수 있게 된다.

실시예에 따른 프로세서는 기설정된 임계값을 데이터베이스(예: 도 1의 데이터베이스(200))로부터 수신하여 확인할 수 있다.

실시예에 따른 프로세서는 기설정된 임계값을 이격 각도와 블롭 개수에 대한 것으로 확인할 수 있다. 즉, 이중타각을 검출하기 위한 기준은 레터링의 이격 각도와 개별 레터링의 블롭 개수가 될 수 있다.

단계 S520에서, 프로세서는 이중타각 여부를 확인할 수 있다. 프로세서는 이중타각 검출 모듈(예: 도 2의 이중타각 검출 모듈(112))을 통해 레터링의 이격 각도 및 블롭 개수를 확인할 수 있다. 이후, 프로세서는 기설정된 임계값을 확인한 이격 각도 및 블롭 개수와 비교하여 이중타각 여부를 확인할 수 있다. 실시예에 따른 프로세서의 이중타각 검출 프로세스는 도 6a 내지 도 6d를 통해 상세하게 설명한다.

도 6a 내지 도 6d는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 방법에 관한 상세한 흐름도 및 예시도이다.

도 6a 내지 도 6d를 참고하면, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(110))는 기설정된 이격 각도 및 블롭 개수를 기준으로 하여 촬상 장치 등을 통해 수신하게 된 타각된 이미지를 비교할 수 있다. 즉, 프로세서는 레터링 학습 모델을 통해 타각된 이미지가 이중타각이 된 것인지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 기설정된 이격 각도 및 블롭 개수가 활용된다. 즉, 기설정된 이격 각도 및 블롭 개수는 학습 모델에 부가적으로 포함될 수 있는 데이터이고, 학습 모델을 생성함에 있어서 이중타각 여부를 판별하는 기준이 될 수 있다. 본 개시의 프로세서는 레터링의 이중타각 여부를 판단하기 위하여 기설정된 이격 각도 및 블롭 개수를 넘지 않는 결과물들을(예: 타각된 이미지들을) 정상적인 타각의 결과물들로 확인하게 되며, 이러한 확인을 위해 레터링 학습 모델을 생성하여 신속하고 자동화된 이중타각 검출을 수행할 수 있다.

도 6a를 참고하면, S611에서, 프로세서는 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 제1 임계값은 30도일 수 있다. 이격 각도가 제1 임계값 이상인 경우, 프로세서는 레터링에 포함된 블롭 개수를 확인하기 위하여 단계 S620의 프로세스를 수행할 수 있다. 이격 각도가 제1 임계값 미만인 경우, 프로세서는 단계 S612의 프로세스를 수행한다.

S612에서, 프로세서는 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 미만 및 제2 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 제2 임계값은 10도일 수 있다. 이격 각도가 제1 임계값 미만 및 제2 임계값 이상인 경우, 프로세서는 레터링에 포함된 블롭 개수를 확인하기 위하여 단계 S620의 프로세스를 수행할 수 있다. 이격 각도가 제2 임계값 미만인 경우, 프로세서는 단계 S613의 프로세스를 수행한다.

S613에서, 프로세서는 레터링의 이격 각도가 제2 임계값 미만 및 제3 임계값 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 여기서 제3 임계값은 2도일 수 있다. 이격 각도가 제2 임계값 미만 및 제3 임계값 이상인 경우, 프로세서는 레터링에 포함된 블롭 개술르 확인하기 위하여 단계 620의 프로세스를 수행할 수 있다. 이격 각도가 제3 임계값 미만인 경우, 프로세서는 이중타각 검출 모듈(예: 도 2의 이중타각 검출 모듈(112))을 통해 레터링을 정상타각으로 판단할 수 있다. 이는 과도한 이중타각 검출을 방지하기 위하여, 프로세서가 제3 임계값 미만인 경우를 정상타각으로 판단하는 것일 수 있다.

실시예에 따르면, 프로세서는 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 이상인 경우를 타각이 이격되어 있는 경우로 분류할 수 있다. 이는 이중타각으로 판단될 수 있는 이격 각도들을 통해 타각의 정도가 어떠한지를 분류하는 것일 수 있다. 프로세서는 이격 각도가 제1 임계값 미만 및 제2 임계값 이상인 경우를 타각이 일부 겹치는 경우로 분류할 수 있다. 프로세서는 이격 각도가 제2 임계값 미만 및 제3 임계값 이상인 경우를 타각이 모두 겹치는 경우로 분류할 수 있다.

S620에서, 프로세서는 레터링에 포함된 개별 레터에 대한 블롭 개수가 복수인지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서는, 블롭 개수가 복수인 경우, 단계 S630의 프로세스를 진행하여 이중타각으로 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서는, 블롭 개수가 단수인 경우, 정상가각으로 판단할 수 있다. 도 6a를 통해 설명한 흐름은 도 6b 내지 도 6d의 예시를 통해 대응시킬 수 있다.

실시예에 따른 프로세서는, S611 및 S620의 프로세스를 수행하여 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 이중타각으로 판단할 수 있다. 이는 도 6b의 예시도에 대응할 수 있다. 프로세서는, S612 및 S620의 프로세스를 수행하여 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 미만 및 제2 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 이중타각으로 판단할 수 있다. 이는 도 6c의 예시도에 대응할 수 있다. 프로세서는, S613 및 S620의 프로세스를 수행하여 레터링의 이격 각도가 제2 임계값 미만 및 제3 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 이중타각으로 판단할 수 있다. 이는 도 6d의 예시도에 대응할 수 있다.

도 6b 내지 도 6d에서, 각각의 도면은 세 개의 예시를 보여준다. 각각의 도면에서 첫 번째의 예시는 촬상 장치 등을 통해 수신되는 레터링 원본 이미지일 수 있다. 두 번째의 예시는 레터링에 대한 블롭 이미지일 수 있다. 세 번째의 예시는 morphology 연산을 통해 블롭을 합산(merge)한 것일 수 있다. 프로세서는 블롭을 합산하여 블롭 개수가 1개 미만인 경우는 정상타각으로 판단할 수 있다.

도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 이중타각 검출 방법에 관한 예시도이다.

도 7을 참고하면, 프로세서(예: 도 2의 프로세서(110))는 이중타각 검출 모듈(예: 도 2의 이중타각 검출 모듈(112))을 통해 레터링을 회전할 수 있다. 프로세서는 레터링의 블롭이 레터링 이미지 상의 상단 중앙에 배열되도록 레터링을 회전하여 레터링을 이중타각으로 판단할 수 있다.

실시예에 따른 프로세서는 레터링의 목표 지점에 대한 이미지 상에서 레터링의 블롭을 확인하고, 블롭이 상단으로 가도록 회전시킬 수 있다. 예를 들어, 도 7의 첫 번째는 레터링의 목표 지점에 대한 이미지 원본을 블롭한 것일 수 있다. 도 7의 두 번째는 레터링의 블롭이 상단(예: 이미지 상에서 12시 방면)으로 가도록 회전한 것일 수 있다. 이 때, 프로세서는 회전 각도를 산출할 수 있다.

실시예에 따른 프로세서는 도 7의 첫 번째에서 두 번째로 회전한 각도만큼 원본 레터링을 회전시킬 수 있다. 이에 따라, 프로세서는 원본 레터링의 이중타각 여부를 판단할 수 있다.

실시예에 따른 프로세서는 도 7의 일련의 프로세스를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 레터링의 블롭의 중앙을 판단할 수 있다. 이는, 도 7의 첫 번째에서, 프로세서가 레터링의 블롭을 관통하는 가로의 중앙선을 판단하는 것에 대응할 수 있다. 프로세서는 레터링의 목표 지점에 대한 이미지의 중앙점을 판단할 수 있다. 이후, 프로세서는, 도 7의 두 번째와 같이, 레터링의 블롭을 레터링의 목표 지점에 대한 이미지의 중앙점을 기준으로 레터링을 관통하는 가로의 중앙선을 반시계 방향으로 회전시킬 수 있다. 이를 통해, 프로세서는 레터링의 이중타각 여부를 보다 용이하게 판단할 수 있다. 이는 레터링이 중앙에 위치하는 경우에 이중타각 여부를 보다 쉽게 인식할 수 있기 때문일 수 있다.

한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.

이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 개시가 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

100: 이중타각 검출 장치
200: 데이터베이스
110: 프로세서
111: 레터링 학습 모듈
112: 이중타각 검출 모듈
120: 통신부
130: 메모리
140: 디스플레이부

Claims (10)

1. 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 검출 장치에 있어서,
   레터링 학습 모듈;
   이중타각 검출 모듈; 및
   상기 레터링 학습 모듈 및 상기 이중타각 검출 모듈의 동작을 제어하는 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는,
   목표 지점에 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 레터링 입력 데이터 세트를 수신하고,
   상기 레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 기반으로 타각의 정확도를 결과값으로 도출하는 레터링 학습 모델을 생성하고,
   상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 확인하고,
   상기 레터링의 이중타각 여부를 기반으로 불량 제품에 관한 정보를 제공하도록 설정되며,
   상기 프로세서는,
   기설정된 이격 각도 및 블롭 개수에 대한 임계값을 확인하고,
   상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링의 이격 각도 및 블롭 개수를 상기 임계값과 각각 비교하여 이중타각 여부를 확인하도록 설정된, 검출 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 제1 라벨 및 제2 라벨로 라벨링하고,
   상기 제1 라벨로 분류된 값들에 대해 제1 가중치를 맵핑 및 상기 제2 라벨로 분류된 값들에 대해 제2 가중치를 맵핑하도록 설정되고,
   상기 제1 라벨은 상기 레터링 입력 데이터 세트 중 가장 많은 수로 분류된 값이고, 상기 제2 라벨은 상기 레터링 입력 데이터 세트 중 가장 적은 수로 분류된 값이며, 상기 제1 가중치는 최대 가중치이고, 상기 제2 가중치는 최소 가중치인 것을 특징으로 하는, 검출 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레터링 학습 모듈을 통해 가중치 기준값을 상기 레터링 입력 데이터 세트의 평균값과 상기 레터링 입력 데이터 세트에 포함된 데이터 개수에 대한 특정 관계식을 통해 연산하여 상기 제1 가중치 및 상기 제2 가중치를 도출하도록 설정된, 검출 장치.
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정된, 검출 장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레터링의 이격 각도가 제1 임계값 미만 및 제2 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정된, 검출 장치.
7. 제6항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링의 블롭이 타각된 이미지 상의 상단 중앙에 배열되도록 상기 레터링을 회전하여 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정된, 검출 장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레터링의 이격 각도가 제2 임계값 미만 및 제3 임계값 이상이면서 블롭 개수가 복수인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 이중타각으로 판단하도록 설정된, 검출 장치.
9. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레터링의 이격 각도가 제3 임계값 미만인 경우, 상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링을 정상타각으로 판단하도록 설정된, 검출 장치.
10. 프로세서에 의해 수행되는, 인공 지능 학습 모델을 통해 이중타각을 검출하는 방법에 있어서,
    목표 지점에 문자, 숫자, 및 기호 중 적어도 하나를 포함하는 레터링 입력 데이터 세트를 수신하는 단계;
    레터링 학습 모듈을 통해 상기 레터링 입력 데이터 세트를 기반으로 타각의 정확도를 결과값으로 도출하는 단계;
    이중타각 검출 모듈을 통해 상기 목표 지점에 타각되는 레터링의 이중타각 여부를 확인하는 단계; 및
    상기 레터링의 이중타각 여부를 기반으로 불량 제품에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    기설정된 이격 각도 및 블롭 개수에 대한 임계값을 확인하고,
    상기 이중타각 검출 모듈을 통해 상기 레터링의 이격 각도 및 블롭 개수를 상기 임계값과 각각 비교하여 이중타각 여부를 확인하도록 설정된, 이중타각 검출 방법.

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