KITECH 생산기술 전문지

금속 소재 Al-xSi-xMg 합금의 1,000배율 미세조직을 대면적으로 분석하기 위해 100장(10×10)의 현미경 이미지를 자동 결합하는 이미지 스티칭 기술을 개발하였다. 초기 전통적 스티칭 기법은 블렌딩 및 투영 누적오차로 인해 미세조직 정보 손실이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 Hard Seaming, 선형변환 기반 2차원 스티칭, SIFT–ORB 하이브리드 특징점 검출 전략을 적용하여 처리 효율성과 정확도를 동시에 향상시켰다. 또한 GNN 기반 SuperGlue 매처를 도입하여 복잡한 미세조직에서도 강건한 매칭 성능을 확보하였다. 그 결과 상용 소프트웨어 대비 조직 경계의 왜곡을 최소화하며 고해상도 파노라마 이미지를 성공적으로 구현하였다

키워드 금속소재, 이미지스티칭, AI, DeepLearning, GNN