본 연구는 각주형 금형부품을 절삭가공할때 부품의 설계데이터로부터 부품의 형상적인 특징을 추출하여 공정설계시스템인 MOLDCAPP과 작업설계시스템인 COPS에서 사용할 수 있는 정보를 생성함으로써 CAD/CAM의 연결을 자동화할 수 있는 특징형상 인식 시스템을 개발하는 연구로, 특징형상 인식기법의 창안보다는, 가용한 기술의 장 점을 사용하여 각주형 공작물의 기계 절삭가공으로 생성될 수 있는 형상을 특징형상으 로 정의하고 ACIS로 설계된 CAD데이터로부터 정의된 특징형상을 추출하여 각 특징형상 들의 형상 데이터를 결정함으로써 MOLDCAPP, COPS 등의 공절설계시스템의 입력데이터 를 생성할 수 있도록 Fig.1과 같이 설계하였다. 특히 PART시스템과 같이 인식대상이 포괄적이지 않으나, 금형부품상의 특징형상으로 범위를 축소하고 금형부품의 가공특징 을 고려하여 인식규칙을 단순화함으로써 금형가공공정의 CAD/CAM연결에 이용될 수 있도록 하였다.
본 논문은 3차원 얼굴 형상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 형상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나, 입력된 형상에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력시의 오류 돌을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징(눈, 코, 입 등)을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 형상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 코 형상 추출 마스크를 사용하여 입력된 형상으로부터 코 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 CAD 시스템의 테이터구조로 부터 특성을 추출하여 CAPP 시스템 의 입력으로 사용되는 형상특징을 자동적으로 인식하고 형상특징의 관련정보를 생성하 는 형상특징인식시스템을 개발하는데 있다. X.Y.Z 축에 수직인 평면들로 구성되는 비회전형상부품을 대상으로 하여, 주로 밀링작업과 연관이 있는 관통슬롯, 막힌슬롯, 관통스텝, 막힌스텝, 포켓의 5가지 형상특징을 자동적으로 인식하는데 특히 X.Y.Z축에 수직인 평면들로 구성되고 내부에 볼록 부위가 업는 형상 특징을 대상으로 한다. CAD시스템은 AutoCAD를 사용하여 퍼스널 컴퓨터에서 시스템을 개발한다.
자동공정계획은 CAD 모델을 자동적으로 해석하여 CAM을 구동시키는 것을 목표로 하는데, 이를 위해서는 우선 CAD 모델로부터 특징형상을 인식하여야 한다. 특징형상 인식에 관한 연구는 근 20년간의 역사를 가지고 있지만, 그 연구 성과는 실용화되지 못하고 있다. 그 이유 중 하나는, 특징형상 인식과 자동공정계획 연구가 분리되어 진행되어왔기 때문이다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 토대로 이 두 분야를 통합하여, 제조가능한 특징형상을 인식하고, 셋업을 최소화하며, 특징형상 간의 의존 관계를 설정하고, 최적의 가공 순서를 결정하였다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 문제는 실시간 처리로 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 손짓 형상의 원시형상 요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으며 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상 요소와 부 원시형상원소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 제스처 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다.
본 논문은 [1]와 [2]에 의해 제안된 multitree 형상 인식 기법의 성능 개선에 관한 논문이다. Multitree 형상 인식 기법의 기본적인 생각은, Classifier 설계과정에서 각 특징별로 Binary Decision Tree 를 구성하고, 이들의 탐색 순서를 결정하며, 인식 과정에서는 앞에서 정한 탐색 순서에 의거하여, BDT(Binary Decision Tree)를 탐색해 나간다는 것이다. 이때 BDT를 추가하여 탐색하기 전에 그때까지 얻은 정보를 이용하여 입력 물체를 인식할 수 있는지에 대한 여부를 결정하며, 인식이 가능한 경우 BDT의 탐색을 멈추고, 인식이 불가능한 경우 BDT의 탐색을 계속해 나간다. 이 방법은 BDT를 각 특징별로 만들기 때문에 새로운 특징의 삭제나 첨가가 상당히 용이하며 인식에 사용되는 특징의 갯수가 감소하게 된다. 따라서 이 알고리즘은 특징의 수가 많거나 class수가 많을 경우 쉽게 이용될 수 있다. 본 논문은 각 특징에서 구한 근사화된 확률 분포로부터 입력 특징값에 대한 확률값을 구해 인식에 이용하였으며, 이 값을 이용한ㄴ 여러가지 인식 방법을 제안하였다. 그리고 Branch and Bound 방법을 사용하여 특징의 선택 순서와 탐색 범위를 구하였다. 위에서 제안한 것들을 실험한 결과 기존의 multitree형상 인식 기법보다 본 논문에서 제안한 기법의 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 모델 기반 지각적 그룹핑을 이용한 3차원 다면체의 인식 및 형상 복원에 관한 새로운 기법을 제안한다. 2차원 입력 영상과 여기에서 추출된 특징들의 3차원 특징을 거리 측정기를 이용하여 추출하여 인식 및 복원의 기본 특징으로 이용한다. 이 때, 모델의 3차원 기하학적 정보는 결정 트리 분류기에 의하여 학습되며 지각적 그룹핑은 이와 같은 모델 기반으로 이루어진다. 또한, 1차 그룹핑의 결과로 얻어진 3차원 직선 특징간의 관계는 Gestalt 그래프로 표현되며 이것의 부그래프 분할을 통하여 인식을 위한 후보 그룹이 생성된다. 마지막으로 각각의 후보 그룹은 3차원 모델과 정렬되어 가장 잘 부합되는 그룹을 인식 결과로 생성하게 된다. 그리고 정렬의 결과로서 2차원 텍스춰를 추출하여 3차원 모델에 매핑함으로써 실제적인 3차원 형상을 복원할 수 있다. 제안하는 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 불록 영상과 지형 모델 보드 영상에 대하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모델 기반의 그룹핑 기법은 결과 그룹의 수를 상당히 감소시켰으며 또한 잡음과 가리워짐에 강건한 인식과 복원 결과가 얻어졌다.
최근 제품의 설계와 제조의 동기화를 위해 제품설계 및 공정설계 분양에서 동시공학(concurrent engineering)의 개념을 도입한 부품의 특징형상(feature)에 의한 접근방법이 중요한 과제로 대두되고 있다. 특징형상은 CAD/CAM 통합을 위한 정보전달의 매개체로서 CAPP 시스템 개발시의 CAD/CAPP 인터페이스에 중요한 기능을 가진다. 제조분야에서의 특징형상 적용은 특징형상인식(feature recognition)과 특징형상에 의한 설계 (feature based design)의 두 가지 분야가 있으며, 이 두 분야 모두 특징형상의 상세한 정의와 분류를 필요로 한다. 본 연구에서는 특징형상의 기하학적인 정의 및 분류를 위한 체계를 제시하고, 사출금형의 구성부품을 대상으로 특징형상의 기하학적 속성으로부터 특징형상의 분류기법을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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