제품의 소형화, 고성능화, 부품의 제작기술의 급속한 발전으로 SMD실장기술은 소형화, 고밀도화로 진 보를 이루어왔다. 그러나, 기존의 PCB 검사 방법으로는 정확하고, 균일한 검사가 어려워 이를 해결할 수 있는 검사 방법이 요구되어 왔다. Machine Vsion에 의한 검사는 균일하고 정확하며, 불량의 유형도 판별하여 전체 공정의 제어가 가능한 방법이다. 본 연구에서는 영상처리에 적합한 영상을 쉽게 얻을 수 있도록 고휘도 LED를 사용하고, 밝기 조절이 가능한 영상획득부를 설계하였으며, Morphology filter룰 사용하여 빠르고, 안정된 noise 제거 및 edge 검출 알고리즘을 구현하였다.
In this paper, a nor fuzzy control algorithm for the target tracking system is proposed, and its characteristics are analyzed and compared with those of the traditional PID controller. Fuzzy rules are generated experimentally using Mamdani's minimum operation and the center of area method. The experimental results prove that the proposed fuzzy algorithm is excellent in our tracking system and its performance is superior to that of the PID controller.
본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 비젼 카메라를 이용한 비주얼 멀티 터치 입력 장치를 제안한다. 제안된 입력 장치는 비젼 카메라를 이용하므로 기존 스마트 폰에서 사용하는 터치 스크린 입력 장치에 비해 non-touch로 명령을 입력할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안된 장치는 컴퓨터 계산 시간이 짧아 실시간 구현이 가능하고, 카메라외에 다른 장치가 필요 없으므로 존재하는 입력장치보다 싸다는 장점이 있다. 이를 위해, 먼저, HSV 컬러 모델과 라벨링 방법을 이용한 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 그 다음, 손이 움직이는 영역의 정확성을 개선하기위해, 기하학적인 특징점, 동심원, 칼만 필터에 기본한 움직임 인식 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 제안된 장치는 비디오 게임, 스마트 TV, 컴퓨터등을 원격으로 제어할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
비젼 카메라를 이용하여 작업자의 장갑 칼라 및 위치를 인식하고 이를 기반으로 로봇팔의 모션을 제어하는 시스템을 개발하였다. 시스템은 물체의 영상정보를 인식하는 카메라, 로봇팔 제어 알고리즘, 자체 로봇팔 및 제어 시스템으로 구성된다. 카메라는 작업자가 착용한 장갑의 모양과 색을 인지하여 크기 및 위치정보를 출력하게 되며, 본 연구에서는 이러한 위치 및 물체를 둘러싼 크기 정보를 이용하여 로봇 팔의 모션 속도를 제어한다. 연구 방법의 검증은 6축 로봇으로 실행하였으며, 조종자의 손동작 조종에 의한 실험을 통해 제안한 영상정보 제어 및 로봇 선단 제어 방법이 성공적으로 동작함을 확인하였다.
This paper presents a vision algorithm for finding the centers of steam generator tubes using the generalized symmetry transform, which is used for ECT(Eddy Current Test) of steam generator tubes in nuclear power plants. The geometrical properties of the image representing steam generator tubes shows that they have amost circular or somewhat elliptic appearances and each tube has strong symmetry about its center. So we apply the generalized symmetry transform to finding centers of steam geneator tubes. But applying the generalized symmetry transform itself without any modification gives difficulties in obtaining the exact centers of steam generator tubes. But applying the generalized symmetry transform itself without any modification gives difficulties in obtaining the exact centers of tubes due to the shadow effect generated by the local light installed inside steam generator. Therefore we make the generalized symmetry transform modified, which uses a modified phase weight function in getting the symmetry magnitude in order to overcome the misleading effect by the local light. The experimental results indicate that the proposed vision algorithm efficiently recongnizes centers of steam generator tubes.
본 논문에서는 휴머노이드를 이용한 로봇 축구 시스템을 새롭게 제안하며, 다수의 인간형 로봇을 제어하는 방법과 축구 경기를 하기 위한 전략 알고리즘 등에 대해 기술하였다. 로봇의 위치와 방향을 파악하기 위해서 로봇의 위쪽 어깨 부분에 각각의 로봇을 구분할 수 있는 칼라 태그를 부착하였고, 빠른 위치와 방향 인식을 위해 전용의 PC를 통해 영상인식을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 휴머노이드 로봇 축구 시스템은 기존의 바퀴 구동형 축구 로봇을 한 단계 발전시킨 것으로, 앞으로 많은 연구를 통하여, 인간처럼 자율 이동이 가능한 로봇 축구 경기가 가능하리라 본다.
본 논문에서는 키넥트센서(Kinect sensor)와 확장칼만필터(Extended Kalman Filter : EKF)를 이용하여 사람과 로봇간의 상대위치 및 각도와 상대속도를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 다양한 이동모드에 따른 모바일로봇의 사람과의 근접동반이동 제어를 수행한다. HOG 및 SVM을 이용한 사람 두부 및 어깨 검출 알고리즘을 통해 사람을 검출하고, 키넥트센서의 정보를 이용해 EKF 알고리즘을 거쳐 사람과 로봇간의 상대위치 및 속도를 추정한다. EKF 알고리즘의 결과를 이용해 실내 환경에서 사람과 같이 근접동반주행을 하기 위한 다양한 모드의 제어 실험을 수행한다. 또한, 모션캡처장비(VICON)를 이용해 알고리즘의 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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