In this paper, an automatic ball-stud inspection system has been developed using the computer-aided vision system. Index table has been used to get the rapid measurement and multi-camera has been used to get the high resolution in physical system. Camera calibration was suggested to perform the reliable inspection. Image processing and data analysis algorithms for ball stud inspection system have been investigated and were performed quickly with high accuracy. As a result, inspection system of a ball stud could be used with a high resolution in real time.
This paper describes map building for the path planning to avoid obstacles with vision sensor and ultrasonic sensor. We get the 2 dimensional information from the processed images of CCD sensor and 1 dimensional range information from ultrasonic sensor. I proposed a way to generate the map which contains these two kinds of information in the program. And we made the biped robot which have 20 DOF with these sensors and get good experimental result to prove the validity of the proposed method.
In recent die industry, web-based production control system is applied widely because of the improvement of IT technology. In result, many researches are published about remote monitoring at a long distance. The target of this study is to develop Die Discrimination System using web-based vision, and CAD API when client discriminates die in process at a long distance. Special feature of this system is to use 2D vision image and to match with DB. We can get discrimination result enough to want with short time and a little low precision in web-monitoring by development of this system.
A CCD-camera, which is structured with vision system, was used to realize automatic seam-tracking system and 3-D information which is needed to generate torch path, was obtained by using laser-slip beam. To extract laser strip and obtain welding-specific point, Adaptive Hough-transformation was used. Although the basic Hough transformation takes too much time to process image on line, it has a tendency to be robust to the noises as like spatter. For that reson, it was complemented with Adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning a welding-specific point. the dead zone,where the sensing of weld line is impossible, is eliminated by rotating the camera with its rotating axis centered at welding torch. The camera angle is controlled so as to get the minimum image data for the sensing of weld line, hence the image processing time is reduced. The fuzzy controller is adapted to control the camera angle.
This paper presents a new autonomous kinematic calibration technique by using a laser-vision sensor called "Perceptron TriCam Contour". Because the sensor measures by capturing the image of a projected laser line on the surface of the object, we set up a long, straight line of a very fine string inside the robot workspace, and then allow the sensor mounted on a robot to measure the point intersection of the line of string and the projected laser line. The point data collected by changing robot configuration and sensor measuring are constrained to on a single straght line such that the closed-loop calibration method can be applied. The obtained calibration method is simple and accurate and also suitable for on-site calibration in an industrial environment. The method is implemented using Hyundai VORG-35 for its effectiveness.
In this paper, a method for recognizing 3-D objects using the 3-D Hough transform and the robust stereo vision is studied. A 3-D object is recognized through two steps; modeling step and matching step. In modeling step, features of the object are extracted by analyzing the IGES file. In matching step, the values of the sensed image are compared with those of the IGES file which is assumed to location and orientation in the 3-D Hough transform domain. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input image directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly allcv~ated. Also, the cost efficiency is improved using the robust stereo vision for obtaining depth map image which is needed for 3-D Hough transform. In order lo verify the proposed method, real telephone model is recognized. Thc results of the location and orientation of the model are presented.
In robot system, the robot manipulation needs the information of task and objects to be handled in possessing a variaty of positions and orientations. In the current industrial robot system, determining position and orientation of objects under industrial environments is one of major problems. In order to pick up an object, the roblt needs the information about the position and orientation of object, and between objects and gripper. When sensing is accomplished by pinhole model camera, the mathematical relationship between object points and their images is expressed in terms of perspective, i.e., central projection. In this paper, a new approach to determine the information of the supporting points related to position and orientation of the object using the robot vision system is developed and testified in experimental setup. The result will be useful for the industrial, agricultural, and autonomous robot.
This paper is concerned with stereo vision-based approach to detect obstacles and to generate the path of destination from the start. The hexapod robot in the experiment is cable of walking by legs and driving by wheels simultaneously. The hexapod robot operates under the driving mode normally, and it changes driving mode to walking mode to overcome obstacles using its legs. Disparity map, which is the correlation between two images taken by stereo camera, is employed for calculation of the distance between the robot and obstacles. When the obstacles information is extracted from the disparity map, the potential field algorithm is applied to create the obstacle-avoidance path. Simulator, based on OpenGL, is developed to generate the graphical path, and the experimental results are shown for the verification of the proposed algorithm.
이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)
공장자동화는 국제사회 속에서 살아 남기 위한 필수 요건이 되었다. 값싼 인건비를 무기로 제품 경쟁에 뛰어 들고 있는 주변국가와 경쟁하기 위해서는 인건비 절감과 품질 향상이 필수적이다. 본 논문은 POS용 키보드의 생산공정 중에서 조립된 키보드 칼라 라벨을 자동 검사하는 시스템 개발을 최종목표로 하였다. 현재, 산업용으로 폭 넓게 사용되고 있는 머신 비전 측정시스템은 흑백의 영상과 비교적 간단한 물체에 초점을 맞추고 있다. 그러나, Fig.1의 POS용 키보드는 일반 컴퓨터용 키보드와는 달리 각각의 키가 칼라 라벨로 되어있기 때문에 기존의 흑백 머신 비전 시스템으로 자동화를 구축하기는 힘들다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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