• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.698-703
• /
• 2006

This paper proposes an approach to search for the odor source using an autonomous mobile robot equipped with vision and odor sensors. The robot is initially navigating around the specific area with vision system until it looks for an object in the camera image. The robot approaches the object found in the field of view and checks it with the odor sensors if it is releasing odor. If so, the odor is classified and localized with the classification algorithm based on neural network The AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot) was built up and used for the experiments. Experimental results on the classification and localization of odor sources show the validity of the proposed algorithm.

• Journal of Welding and Joining
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.7-15
• /
• 1996

아크 용접 공정을 자동화하고 무인화하는 것은 용접 품질향상 및 생산성 향상 에 기여할 뿐만 아니라 용접숙련공의 감소문제에도 대처할 수 있기 때문에 중요한 것이라 생각된다. 그것을 위해 아크용접 분야에도 로봇의 도입이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 그러나 현재 현장에 도입된 로봇은 주로 off-line으로 그 기능을 수행 하고 있기 때문에 생산성 향상 및 용접 품질향상 면에서 그 기능을 충분히 발휘하고 있지 못하고 있는 실정이다. 이런 단점을 극복하기 위해서는 센서의 도입과 그것을 이용하여 용접시스템을 퍼드백 루프로 구성할 필요가 있고 용접선 추적(seam tracking), 용융지 형상제어, 아크 길이 제어 등은 그 예라고 할 수 있다. 본논문에서 는 그동안 국내에서는 심도있게 취급되지 않았던 용융지 형상 제어시스템과 그것을 구성하기 위해 많이 사용되고 있는 비전센서에 관하여 서술한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.22 no.2 s.104
• /
• pp.38-47
• /
• 2007

지능형 로봇에 사용되는 필수적인 여러 센서들 중 시각센서는 로봇 지각의 중추적인 역할을 담당한다. 로봇 시장의 확대와 함께 이러한 시각 센서를 기반으로 인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에 학교와 연구소를 중심으로 대상체의 삼차원 거리 영상 정보를 함께 얻을 수 있는 스테레오 비전 처리 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 스테레오 비전 처리에 대한 국내외연구 개발 동향에 대해 살펴보고 ETRI에서 개발중인 지능형 로봇의 스테레오 비전 처리 기술에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.1118-1119
• /
• 2017

머신 비전 시스템은 영상 처리와 영상 분석을 함께 사용하여 공장의 조립라인 등 다양한 분야에서 응용 되고 있는 시스템이다. 하지만 기존의 시스템은 고가의 초고속 카메라와 다양한 센서를 동시에 이용하는 문제로 시스템 구축 및 확장성 등의 불편함을 야기하고 있다. 이에 본 연구에서는 초고속 실시간 트리거를 이용한 저가형 이미지 센서 기반의 머신 비전 시스템을 구성하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.40 no.11
• /
• pp.2252-2260
• /
• 2015

In this paper, we propose a vehicular cooperative navigation system using GNSS, vision sensor and radar sensor that are frequently used in mass-produced cars. The proposed cooperative vehicular navigation system is a variant of the Hybrid-Sum Product Algorithm over Wireless Network (H-SPAWN), where we use vision and radar sensors instead of radio ranging(i.e.,UWB). The performance is compared and analyzed with respect to the sensors, especially the position estimation error decreased about fifty percent when using radar compared to vision and radio ranging. In conclusion, the proposed system with these popular sensors can improve position accuracy compared to conventional cooperative navigation system(i.e.,H-SPAWN) and decrease implementation costs.

• Journal of Drive and Control
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.65-69
• /
• 2024

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.35 no.5
• /
• pp.259-266
• /
• 2022

In this study, we developed a deep learning and vision sensor-based assembly performance evaluation method isfor prefabricated steel structures. The assembly parts were segmented using a modified version of the receptive field block convolution module inspired by the eccentric function of the human visual system. The quality of the assembly was evaluated by detecting the bolt holes in the segmented assembly part and calculating the bolt hole positions. To validate the performance of the evaluation, models of standard and defective assembly parts were produced using a 3D printer. The assembly part segmentation network was trained based on the 3D model images captured from a vision sensor. The sbolt hole positions in the segmented assembly image were calculated using image processing techniques, and the assembly performance evaluation using the k-nearest neighbor algorithm was verified. The experimental results show that the assembly parts were segmented with high precision, and the assembly performance based on the positions of the bolt holes in the detected assembly part was evaluated with a classification error of less than 5%.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.476-477
• /
• 2011

본 논문에서는 홈 헬스케어 환경에서 위험 동작이 발생할 경우 이를 검지하는 방법으로, 물체 검출을 위해 입력받은 영상으로 부터 배경모델을 생성하여 이를 이용해 관심 물체를 검출한다. 검출된 물체 영역 내에서 중심점의 주변 탐색을 통해 관심 물체를 추적하며, 관심 물체의 모멘트 분석 정보와 깊이 정보를 활용하여 정상 동작이 아닌 낙상과 같은 비정상적인 위험 동작이 발생되었을 경우 검출할 수 있다. 기존 비전 센서 기반 방법들은 2차원 영상 정보를 이용하기 때문에 다양한 낙상 동작에 대해 낮은 검출율을 보이고 있다. 이에 대한 개선책으로 깊이정보를 활용하여 검출함으로써 신뢰성있는 검출율을 보여주는 실시간 비전 센서 기반을 둔 위험 낙상 검출기를 제안한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.679-684
• /
• 2019

We propose a method to measure the number of specific species of class using CAFFE model and a method to measure length and width of object using stereo vision. To obtain the width of an object, the location coordinates of objects appearing on the left and right sensor is compared and the distance from the sensor to the object is obtained. Then the length of the object in the image by using the distance and the approximate value of the actual length of the object is calculated.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.339-340
• /
• 2008

로봇의 현재 위지 추적은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 환경맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 로봇위치 추적 알고리즘은 계산량이 감소하고 비용이 적게 들지만 센서오차율 및 환경장애에 따른 오류가 크다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 알고리즘 구현에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 로봇의 현재 위치를 추적하고 환경맵을 구성하여 자율이동이 가능한 시스템을 제안한다.