본 연구에서는 정밀한 초시설정이 가능한 전자뇌관을 이용하여 터널에서의 다단 시차 분할발파(OBM)를 실시하며 대형 대단면 지하 공간 창출 요구에 발맞추어 기존뇌관(비전기뇌관)과의 비교를 통해 진동 소음 저감효과와 시공성, 효율성을 비교 검토하자 하였다. 본 연구를 통해 전자뇌관 적용 시 진동 소음 제어 및 비산거리, 여굴량, 파쇄입도가 비전기뇌관가 비교하여 양호한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
비전기 뇌관은 전기뇌관의 단점을 보완하기 위하여 개발한 뇌관이다. 외부전기로 인한 기폭위험으로부터 전기뇌관보다 더욱 안전한 뇌관으로 각광을 받고 있으며. 또한 정밀한 시차, 발파진동, 소음의 감소효과와 노천 및 터널 발파에서 다량발파에 이용되고 있는 비전기 뇌관의 기폭시스템 및 기본적인 사용방법과 설계 및 시공사례를 소개함으로써 국내발파 기술향상에 도움이 되고자 한다.
본 논문에서는 CCD 카메라의 시각정보 이미지를 이용한 Machine Vision System을 개발하여 산업용 로봇에 적용하고 이를 통해 이동물체에 대한각종 조작 및 자동화 작업을 수행하는 지능형 산업용 로봇을 위한 실시간 비전 트래킹 시스템을 연구하였다. 비전 트래킹 시스템에서 물체의 위치 계산에 대한 정밀도와 함께 빠른 처리속도를 요구하므로 로봇제어기와는 별개의 Embadded 시스템으로 비전 제어기를 구성하고 로봇제어기와의 Serial 통신을 통하여 트래킹 시스템을 구현하였다.
Recent trends for the miniaturization and weight reduction of portable electronic parts is the use of subminiature components. Assembly of the miniaturized components requires subminiature screws of which pitch sizes are in a micrometer scale. To produce such a subminiature screw with high precision threads, not only a precision forming technology but also high-precision measurement technique is required. In the present work, a vision inspection system is developed to measure the thread profile of a subminiature screw. Optical simulation based on a ray tracing method is used to design and analyze the optical system of the vision inspection apparatus. Through this simulation, optical performance of the developed vision inspection system is optimized. The image processing algorithm for the precision screw inspection is also discussed.
GPS는 정밀한 상대 항법 정보를 제공해 줄 수 있으나 해당 지역에 기준국이 설치되어 있어야 하고 위성 관측 환경에 영향을 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 GPS 단독 사용 시의 한계를 극복하기 위해 사전에 알고 있는 랜드 마크의 기하학적인 배열을 이용한 INS/비전 센서 통합 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사전에 그려진 랜드 마크의 이미지만 있으면 GPS 기준국 없이도 상대 항법 정보를 제공할 수 있다. 제안된 시스템은 간단한 시뮬레이션에 의해 성능을 검증하였으며, 이러한 결과 상대 항법 정보를 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
The Classification of defected oil-seals using a vision system with the artificial neural network is presented. The artificial neural network fur classification consists of 27 input nodes, 10 hidden nodes, and one output node. The selection of the number of the input nodes is based on an observation that the difference among the defected, non-defected, and smeared oil-seals is greatly pronounced in the 26 step gray-scale level thresholding. The number of the hidden nodes is chosen as a result of a trade-off between accuracy and computing time. The back-propagation algorithm is used for teaching the network. The proposed network is capable of successfully classifying the defected from the smeared oil-seals which tend to be classified as the defected ones using the binary thresholding. It is envisaged that the proposed method improves the reliability and productivity of the automotive vision inspection system.
This paper presents a reverse engineering method for compound surfaces using vision system. A CNC machining center is used as a measuring station, which is equipped with slit beam generator and vision probe. Since obtained data using slit beam or laser scanner may have much data loss along the edge of compound surfaces, an algorithm is presented in this study to recover missing geometric data at such region. First, b-spline interpolation is applied to extract edge information of the surface, and as a next step, b-spline approximation is applied to recover the missing geometric data. Finally, b-spline skinning method is applied to regenerate the surface information. Appropriate simulation and experimental works are preformed to very the effectiveness of the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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