• 한국정밀공학회지
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• 제10권1호
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• pp.77-88
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• 1993

In this paper, we propose a stereo vision system to solve correspondence problem with large disparity and sudden change in environment which result from small distance between camera and working objects. First of all, a specific feature is divided by predfined elementary feature. And then these are combined to obtain coded data for solving correspondence problem. We use Neural Network to extract elementary features from specific feature and to have adaptability to noise and some change of the shape. Fourier transformation and Log-polar mapping are used for obtaining appropriate Neural Network input data which has a shift, scale, and rotation invariability. Finally, we use associative memory to obtain coded data of the specific feature from the combination of elementary features. In spite of specific feature with some variation in shapes, we could obtain satisfactory 3-dimensional data from corresponded codes.

• 한국항행학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.27-36
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• 2002

우리 나라의 교통 상황에서 차량 대수가 증가함에 따라 운전자들은 안정성을 위해 근거리에 존재하는 차량의 유무 검출 및 전후방 차량간의 충분한 거리 유지에 대한 깊은 관심이 꾸준하게 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 스테레오 비젼을 이용하여 전방 차량간의 거리를 검출하는 방법을 제시한다. 다중 해상도 특성을 가진 변형된 웨이블릿을 이용하여 차량의 경계선을 구한 다음 coarse to fine 방법과 히스토그램 매칭을 이용하여 좌우 영상간의 시차를 구한다. 여기서 좌우 스테레오 영상의 원해상도를 유지하기 위하여 변형된 웨이블릿으로 3단계 변환한다. 실험 결과 3~18m의 차량간 거리 내에서 전체 거리 오차율 4.65%를 보였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1075-1080
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• 2006

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.641-642
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• 2012

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8C호
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• pp.680-688
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• 2010

본 논문에서는 영상 분할(image segmentation)을 이용한 다이내믹 프로그래밍(dynamic programming, DP) 기반의 스테레오 정합 (stereo matching)기법을 제안한다. 다이내믹 프로그래밍은 스테레오 정합을 포함하는 여러 가지 컴퓨터 비젼 문제들의 고전적이고 인기가 있는 최적화 방법이다. 그러나 스테레오 정합 문제에 적용될 때 스캔라인들 사이의 수직 상호 관계가 적절하게 고려되지 않기 때문에 기존의 DP의 성능은 만족스럽지 않다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에서는 영상을 분할하여 정확한 경계정보를 획득한 다음 경계 정보에 의거하여 변이의 불연속과 폐색영역을 고려한다. Middlebury 스테레오 영상에 적용한 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 이전의 다이내믹 기반 알고리즘보다 더 좋은 성능을 보여주는 것을 입증해준다.

• 동력기계공학회지
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• 제6권1호
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• pp.96-101
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• 2002

In this paper, we address the problem of controlling an end-effector to track and grab a moving target using the visual servoing technique. A visual servo mechanism based on the image-based servoing principle, is proposed by using visual feedback to control an end-effector without calibrated robot and camera models. Firstly, we consider the control problem as a nonlinear least squares optimization and update the joint angles through the Taylor Series Expansion. And to track a moving target in real time, the Jacobian estimation scheme(Dynamic Broyden's Method) is used to estimate the combined robot and image Jacobian. Using this algorithm, we can drive the objective function value to a neighborhood of zero. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulation results for a six degree of freedom robot are presented.

• 전자공학회논문지D
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• 제36D권8호
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• pp.68-78
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• 1999

일반적으로 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않거나 이동 물체가 영상의 중심 좌표에 있지 않을 경우에는 관측자에게 논의 피로감 주고 입체감을 느끼지 못하게 할뿐만 아니라 이동 물체의 추적이 어렵게 된다. 따라서 이동물체의 주시각을 제어하면서 추적 물체가 항상 영상의 중앙에 위치하도록 제어하는 것이 스테레오 물체추적 시스템이다. 본 논문에서는 스테레오 물체추적의 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 이동 물체를 추적하는 스테레오 물체추적 시뮬레이터를 구현하였다. 또한, 시뮬레이터를 이용하여 JTC의 추적 결과를 비교 분석하여 실험 결과를 예측할 수 있었으며, 광학실험을 통해 배경 잡음이 존재해도 실시간적 물체 추적이 가능한 스테레오 물체추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2003년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.478-483
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• 2003

대상물의 인식 및 위치 검출에는 영상처리기술이 많이 응용되고 있다. 로봇의 작업성능은 대상물의 위치를 얼마나 정확하게 인식하고 검출하느냐가 가장 중요하다. 그러나 작업현장에서 대상물의 배치, 크기 및 형상 등이 일정하지 않고 작업환경 또한 다양하여 외부의 영향을 많기 받기 때문에 정확한 로봇의 시각장치 개발은 매우 중요하다. 영상 시스템을 이용하여 작업하고자 하는 대상체의 3차원 위치 정보를 얻기 위해서 가장 널리 쓰이고 있는 방법이 카메라 2대를 이용할 스테레오 비전이다 하지만 정확한 3차원 정보를 얻기 위해서 세밀한 보정이 필요한 실정이며 보정에 있어서도 두 카메라의 물리적 특성에 의한 오차가 발생한다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.751-754
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• 2005

본 논문에서는 인간의 머리부분을 흉내 낸 시각 시스템으로서, 4 축의 각도 조절이 자유로운 시스템에 두 개의 CCD 카메라를 연결하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 레이져 포인터의 위치 정보를 추출한 후 주 카메라를 이용하여 시스템 전체를 레이저 포인터의 중심위치로 이동한 후 버전스 각도(vergence angle)를 이용하여 실시간으로 오브젝트의 절대거리를 측정하는 효과적인 시스템을 제안하였다. 객체까지의 거리는 교차식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 삼각측량의 방법으로 거리를 측정하였다. 실험결과 객체에 대한 거리 측정 오차가 평균 2% 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제32권1호
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• pp.44-49
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• 2007

A stereo vision system was developed for robot milking system (RMS) using two monochromatic cameras. An algorithm for inverse perspective transformation was developed for the 3-D information acquisition of all teats. To verify performance of the algorithm in the stereo vision system, indoor tests were carried out using a test-board and model teats. A real cow and a model cow were used to measure distance errors. The maximum distance errors of test-board, model teats and real teats were 0.5 mm, 4.9 mm and 6 mm, respectively. The average distance errors of model teats and real teats were 2.9 mm and 4.43 mm, respectively. Therefore, it was concluded that this algorithm was sufficient for the RMS to be applied.