3차원 물체를 표현하는 솔리드 모델링 기법으로 Constructive Solid Geometry(CSG)와 경계표현 (Boundary Representation: BRep)이 널리 쓰이고 있다. 현대의 솔리드 모델링 시스템들은 대개 이 두 기법을 모두 지원하고 있으며, CSG와 BRep간 상호 변환은 매우 중요한 문제이다. 하지만, BRep에서 CSG로의 변환은 아직 완전히 해결되지 않은 과제이다. 이 논문은 BRep을 CSG의 특수한 형태인 Destructive Solid Geometry(DSG)로 변환하는 3차원 기하 추론 알고리즘을 소개한다. BRep에서 DSG를 만들어내는 알고리즘은 CAD와 CAM을 통합시키는 특정 형상 인식 분야에 직접 응용될 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.
본 논문은 공간적인 제약을 벗어난 협업을 위하여 사용자가 서로의 모습을 확인할 수 있고, 직접적인 터치에 공간적인 터치(손 형상 및 제스처 인식)를 통하여 보다 자유롭고 직관적인 시스템 제어를 추구 하는 테이블 탑 디스플레이를 제안한다. 테이블 탑 디스플레이는 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection : 내부 전반사 장애 현상) 방식이 아닌 TouchLight방식과 HoloWall방식을 조합하여 손 형상 및 제스처 인식을 할 수 있도록 설계하였다.
본 논문은 2차원 물체의 형상 매칭에 관한것으로 다각근사화된 단순 2차원 물체에 적용하였다. 많은 형상 매칭 방법론이 수학적 벡터의 의현에 기초를 두고 확솔적인 패턴 인식을 사용하고 있다. 유출된 형상의 다양성과 많은 데이타량은 형상의 전체적인 구조의 관계를 나타내는데 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상을 다 각근사적 과정를 통하여 Relaxation 라벨링 기술을 이용함으로써 형상 매칭의 지점을 해결하였다.
본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다. 본 논문에는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 하였다.
In manufacturing process, usually 2-dimensional part drawing is used as a basic data. If a designer wants to recognize 2-dimensional drawing and formulate 3-dimensional shape, a proper feature recognition rule is required as a prerequisite step. These rules are converted Into knowledge base, should be ed separately in the recognition program and can be referenced In similar way of database application. In this paper, basic feature recognition rules are addressed in structure type knowledge base, and the application system is formulated which can be operated separately with existing data driven program.
In CAD/CAM system, many efforts are made to automate the converting process from drawling information to manufacturing Information. The most difficult step In this procedure is utilizing 2 dimensional drawing information In order to formulate 3 dimensional w&ling information. This paper emphasizes to mWe automatically series of convertirg steps which provide 3 dimensional wire frame, surface and solid modeling using feature recognition rules. With the standardization of design process and the recognition rule as preceding steps, it shows a good application tool to interface the design and manufacturing procedures in PC-Level CAD/CAM system.
Image processing was used to recognize parts at various disposition. Non-transpatent tachometer panel for automobile and semi-transparent panel have been used as test specimen. Laplacian filter and various threshold values have been applied for preprocessing and edge following algorithm has been applied. Series of length data between edges have been generated from each image and compared using cross correlation coefficient. The result using cross correlation coefficient. The result using both edge following and cross correlation coefficient was proven to be the best fit for the proposed parts.
Extracting the process planning information from the CAD data is the key issue in integrated CAD/CAM system. In this paper, we develop algorithms for extracting the shape and setup configuration for NC machining of prismatic parts. In determining the workpart shape, the minimum-enclosing condept is applied so that the material waste is minimized. To minimize the number of setups, feature based algorithm is developed considrint the part shape, tool shape, and tool approach direction. The validity and effectiveness of the developed algorithms were tested by computer simulations.
In this study, we made a comparative study of backpropagation neural network and probabilistic neural network and bayesian classifier and perceptron as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to four algorithms. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself. Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of four algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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