This research proposed feature extraction algorithms as an input of STEP Ap214 data, and feature parameterization process to simplify further design change and maintenance. The procedure starts with suppression of blend faces of an input solid model to generate its simplified model, where both constant and variable-radius blends are considered. Most existing cell decomposition algorithms utilize concave edges, and they usually require complex procedures and computing time in recomposing the cells. The proposed algorithm using reference features, however, was found to be more efficient through testing with a few sample cases. In addition, the algorithm is able to recognize depression features, which is another strong point compared to the existing cell decomposition approaches. The proposed algorithm was implemented on a commercial CAD system and tested with selected industrial product models, along with parameterization of recognized features for further design change.
A feature is a local shape of a product directly related to the manufacturing process. The feature plays a role of the bridge connecting CAD and CAM. In the process planning for he CAM, information on manufacturing is required. To get the a manufacturing information from CAD dat, we need to recognize features. Once features are recognized, they are used as an input for the process planning. In this paper, we thoroughly investigate the composite features, which are generated by interacting simple features. The simple features in the composite feature usually have precedence relation in terms of process sequence. Based on the reason for the precedence relation, we classify the composite features for the process planning. In addition to the precedence relation, approach direction is used as an input for the process planning. In the process planning, the number of set-up orientations are minimized whole process sequence for the features are generated. We propose a process planning algorithm based on the topological sort and breadth-first search of graphs. The algorithn is verified using sample products.
지하철 실내의 표지판은 다양한 정보들을 포함하고 있다. 그 중에서 시설물의 형상을 단순화하여 나타낸 픽토그램 사인은 국제적으로 표준화 되어 있어 검출이 용이하다고 볼 수 있다. 일반적으로 객체를 인식하는 방법은 후보영역을 설정하는 검출단계와 후보영역을 인식하는 단계로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 후보영역 검출단계에서 단일 값을 가지는 이진화로 픽토그램 영역이 분리가 잘 안되는 문제점을 해결하기 위하여 적응적 이진화를 사용하였고 인식을 위한 특징추출로 HOG서술자를 사용하고 학습과 인식에는 SVM을 사용하였다. 실험 결과를 통하여 HOG서술자로 픽토그램 사인을 인식하는 것이 적합한 것인지 확인한다.
흉부 X선 CT 화상을 이용한 폐종류의 경계 형상을 정량적으로 평가하기 위하여 푸리에 변환된 폐종류 음영의 윤곽선 내 power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류 음영의 경계 형상에 관한 유효한 평가 값이 되는지의 여부를 검토하였다. 이 평가 값은 폐종류 음영의 CT 화상 위의 특징을 명확히 반영한다고 판단된다. 다시 말해서, 윤곽선은 양성 혹은 악성 종류에 있어서 각각 명확하거나 불투명하다. 양성 IS명과 악성 16명인 환자 31명에 대해서 이 평가 값을 계산하여 통계적 처리를 행한 결과 양성과 악성 간에 뚜렷한 차이를 인식할 수 있었다. 이러한 제안된 평가 방법에 의해, power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류 경계 형상의 평가치가 되어, 정량적인 폐종류의 양성과 악성 감별을 행할 때 유용한 값이 될 가능성을 시사한다고 볼 수 있다.
흉부 X선 CT 화상을 이용한 폐종류(肺腫瘤)의 경계 형상을 정량적으로 평가하기 위하여 푸리에 변환된 폐종류(肺腫瘤) 음영의 윤곽선 내 power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류 음영의 경계 형상에 관한 유효한 평가 값이 되는지의 여부를 검토하였다. 이 평가 값은 폐종류(肺腫瘤) 음영의 CT 화상 위의 특징을 명확히 반영한다고 판단된다. 양성 15명과 악성 16명인 환자 31명에 대해서 이 평가 값을 계산하여 통계적 처리를 행한 결과 양성과 악성 간에 뚜렷한 차이를 인식할 수 있었다. 이러한 제안된 평가 방법에 의해, power spectrum 고주파 성분의 총합이 폐종류(肺腫瘤) 경계 형상의 평가치가 되어, 정량적인 폐종류(肺腫瘤)의 양성과 악성 감별을 행할 때 유용한 값이 될 가능성을 시사한다고 볼 수 있다.
정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.
공정계획(Process planning)이란 소재로 부터 제품을 경제적, 효율적으로생산하는데 필요한 방법의 체계적 인 결정이라고 정의 할수 있다. 일반적으로 공정계획에 관한 지식은 전문가의 오랜 경험을 통해 얻어지므로 공정계획을 수행하기 위해 전문가를 양산하기에는 많은 어려움의 따른다. 그리고 전문가의 지식 및 가공방법 자체가 여러가지 경우의 수를 가지는 불명확한 것이 많으므로 이를 체계적으로 지식 베이스(knosedge base)화 하여 이것을 이용한 자동공정계획시스템의 개발이 필연적이다. 본 연구에서는 절삭가공의 핵심이 되는 밀링가공을 대상으로 하며, AutoCAD 로 부터 자동 또는 대화식으로 부품의 형상 및 치수 데이타를 인식하고, 이 데이타를 기준으로 가공의 지식 베이스와 이론을 접목시켜 개발한 규칙을 통해 공구결정과 가공 표준시간 계산을 수행 하고자 한다. 본 연구에서 사용된 언어는 형상특징인식을 위한 ADS(AutoCAD Deveolpment System)와 객체지향적 언어인 Borland C 이다.
항공기 엔진 제작사들은 수치제어 공작기계를 운영하고 제어하기 위해 CAM 소프트웨어를 도입했다. 그러나 CAM 모델을 생성하는 일은 긴 시간이 걸리고 오류가 발생하기 쉽다. 이는 가공연산 및 절차를 수작업으로 정의하기 때문이다. CAM 모델을 자동으로 생성하기 위해, 특징형상 인식 기술들이 오래 전부터 연구되었다. 그러나 인식 범위가 제한적이기 때문에 제트엔진과 같이 복잡한 형상에는 완전히 적용할 수 없다. 본 연구에서는 형상 검색 기술을 이용해 CAD 모델로부터 CAM 모델을 빠르게 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 작업자가 한 개의 가공연산을 참조연산으로 지정하면, 동일한 가공형상을 가지는 형상들을 검색하고, 참조연산을 검색된 형상들의 위치로 복사한다. 제트엔진 압축기 케이스를 대상으로 한 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.
음향 방출 신호의 수집 및 처리, 특징값 추출 및 선택, 분류기 설계 및 검증 과정 등을 수행할 수 있는 신호 형상 인식 프로그램을 개발하고, 이를 오스테나이트계 STS304 용접부의 인공 결함 분류 연구에 적용하였다. 특히 분류기로는 선형 함수 분류기, 경험적 Bayesian 분류기, 신경 회로망 분류기를 사용하였고, 센서는 광대역 센서와 공진형 센서를 사용하여 분류기간의 비교와 센서간의 차이점을 검토하였다. 그 결과 신경 회로망 분류기가 다른 분류기에 비해 높은 인식률을 주었고, 공진형 센서보다는 광대역 센서를 통해 받은 신호가 더 높은 인식률을 주었다.
본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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