This paper presents a method to measure tile position and orientation of a prismatic polyhedral object (of unknown width, length, height, and number of vertices) using machine vision. The width, length, and origin of workplace where an object is lying are defined as Preliminary operation. The edges of an object are detected from captured image using least sum of square error. The information of an object is determined from the geometric relationships between edges. As an user interface, a versatile image processing program is developed in several modules, and renders a very useful 3D measurement at a limited constraints when adopted in automation of production process. The flexibility of camera position from the algorithm developrf can be used for automated pick and place operations and feeding workpiece u: ;ing assembly robot.
본 논문에서는 이동물체의 궤적을 인식하기 위하여 Condensation 알고리즘을 이용하였고, 인식된 궤적을 추적하기 위해서 퍼지추론을 이용한 퍼지제어기를 사용하였다. Condensation 알고리즘은 사전분포(prior distributions)를 통해서 사후분포(posterior distributions)를 얻는 베이지안 조건확률(Bayesian conditional probabilities)을 기반으로 한다. 추적시스템은 요(raw)운동과 롤(roll)운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적 시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 ${\theta}_1$은 $0^{\circ}$ 에서 $360^{\circ}$ 까지 회전할 수 있으며, 관절각 ${\theta}_2$는 $0^{\circ}$ 에서 $180^{\circ}$ 까지 회전할 수 있다. 속도를 가진 움직이는 물체 궤적을 Condensation 알고리즘을 이용하여 거의 에러 없이 인식함을 보였고, 추적 시스템으로 하여, 공간상에서 주어진 궤적에 대해 시뮬레이션를 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
This paper presents a 3d image processing which uses neural networks to combine a 2D vision camera and a laser slit beam. A laser slit beam from laser source is slitted by a set of cylindrical lenses and the line image of the slit beam on the object is used to estimate the object parameters. The neural networks allow to get the 3D image parameters such as the size, the position and the orientation form the line image without knowing the camera intrinsic parameters.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌, 우 영상의 변이를 추정하여 3차원 공간 좌표(x, y, z)를 얻어내고, 거리측정과 가상공간 제어를 통해 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 3차원 공간 인식 시스템을 제안한다. 스테레오 카메라로 부터 획득된 좌, 우 영상은 시점의 차이 때문에 동일 물체에 대한 좌, 우 영상의 좌표 값의 차이를 발생시키는 데 이를 변이(disparity)라 정의한다. 관심 영역의 변이를 추정할 때 일반적으로 관심 영역의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 알고리즘에서는 관심 영역의 2차원 중심 좌표(x, y)의 변이만을 추정하여 계산량을 줄이고 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 카메라 파라미터를 이용하여 획득된 변이로부터 깊이 정보(depth)를 얻어내고 3차원 공간 좌표를 획득한다. 손을 관심 영역으로 설정한 시스템에서 3차원 공간 좌표는 실시간으로 사용자의 손의 움직임에 의해 획득되고, 가상공간(virtual space)에 적용되어 사용자가 가상공간을 조작할 수 있는 듯한 느낌을 준다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 1.5m 거리 내에서의 깊이 측정시 평균 0.68cm의 오차를 가짐을 확인 할 수 있었다.
시각 능력에 의한 작업 대상의 인식 기능을 갖는 로보트 시스템에 괼도한 image digiilzer와 기본적인 몇가지 소프트웨어 기법의 개발에 관한 연구 결과를 보고한다. Image digitizer는 CROMEMCO SYSTEM III 마이크로컴퓨터와 C.C.C.T.V. 카메라를 이용하여 개발하였으며, 소프트웨어 기법들은 3차원 물체의 인식에 중점을 두었는데, 이 기법들의 유용성을 간략한 물체인 직육면체에의 응용을 통해 보였다.
본 논문에서는 pattern recognition을 위하여 support vector fuzzy inference system을 제안하였다 Fuzzy inference system의 structure와 parameter를 identification 하기 위하여 Support vector machine을 이용하였으며 에러 최소화 기법으로는 gradient descent 방법을 사용하였다. 제안된 SVFIS 방법의 성능을 파악하고자 COIL 이미지를 이용한 3차원 물체 인식 실험을 수행하였다.
In this study Characteristics of 3-D underwater object recognition independent of translation using the self-made ultrasonic sensor fabricated with porous piezoelectric resonator and presented. The sensor was satisfied with requirement of ultrasonic sensor. The recognition rates for the training data and the testing data are 97.45 and 91.25[%] respectively using the self-made ultrasonic sensor and SCL(Simple Competitive Learning) neural network. According to the experimental results It is believed that the self-made ultrasonic sensor can be applied as sensor of SONAR system.
본 논문에서는 깊이데이타를 이용한 물체의 조형방법을 제안한다. 입력으로 들어온 깊이데이타에서 물체의 형상특징을 추출하기 위하여 $2{\times}2$ 마스크내에서 깊이변화율을 고려한 Z축 기울기를 정의하여 각각의 원시도형(primitive)마다 가지는 크기와 방향특성을 이용하여 표면을 분류한다. 또한 여러개의 원시도형들의 조합으로 되어있는 물체에서는 핵심점을 정의하여 각 원시도형을 분리한다. 나아가 표면영역들간의 공간상의 위치관계를 구하여 인식을 위한 원시도형들간의 상관관계를 추출하였으며 제안된 방법의 유용성을 실험에 의하여 입증한다.
본 논문에서는 집적 영상(Integral imaging)에서 3차원 영상을 자유시점에서 재생하는 방법에 대해 설명한다. 집적 영상은 완전시차와 연속적인 시점을 제공하기 때문에 자유시점 재생을 사용하여 3차원 물체의 측면을 재생할 수 있다. 따라서, 이러한 3차원 데이터를 사용하여 보다 향상된 3차원 영상의 시각화 및 패턴 인식이 가능할 수 있다. 이를 증명하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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