Park, Hong-Seok;Tuladhar, Upendra Mani;Shin, Seung-Cheol
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.3
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pp.452-458
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2013
Over the past several years, many studies have been carried out in the field of 3D data inspection systems. Several attempts have been made to improve the quality of manufactured parts. The introduction of laser sensors for inspection has made it possible to acquire data at a remarkably high speed. In this paper, a robust inspection technique for detecting defects in 3D pressed parts using laser-scanned data is proposed. Point cloud data are segmented for the extraction of features. These segmented features are used for shape matching during the localization process. An iterative closest point (ICP) algorithm is used for the localization of the scanned model and CAD model. To achieve a higher accuracy rate, the ICP algorithm is modified and then used for matching. To enhance the speed of the matching process, aKd-tree algorithm is used. Then, the deviation of the scanned points from the CAD model is computed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.9
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pp.1793-1801
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1994
In this paper, a new method for predicting the 1 dB gain compression point of cascaded N amplifiers is proposed. With the proposed method, the transfer function of each amplifier is derived from scalar data available from the manufacturers data sheet and all transfer functions are producted with scalar in order to also derive the overall transfer function of the subsystem under the assumption that the input and output port of each amplifier are matched. Therefore, the 1 dB gain compression point of the subsystem can be predicted or estimated, reversely, utilizing the overall transfer function obtained with the proposed method. The proposed method can be used irrespective of the number of scalar data but, in this paper, it is analyzed only with two scalar data (linear power gain and 1 dB gain compression point) and three scalar data(linear power gain, 1 dB and 0.5 dB gain compression points). With two sample amplifiers operated in Ku-band, the predicted results by the proposed and previous method, respectively, and the experimental results are together presented in order to confirm its utility.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.10
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pp.2443-2450
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2014
In the motion recognition system using depth image, the depth image is converted to the real world formed 3D point cloud data for efficient algorithm apply. And then, output depth image is converted by the projective world after algorithm apply. However, when coordinate conversion, rounding error and data loss by applied algorithm are occurred. In this paper, when convert 3D point cloud data to depth image, we proposed efficient conversion method and its hardware implementation without rounding error and data loss according image size change. The proposed system make progress using the OpenCV and the window program, and we test a system using the Kinect in real time. In addition, designed using Verilog-HDL and verified through the Zynq-7000 FPGA Board of Xilinx.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.16-22
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2019
Off-line programming and robot calibration through simulation are essential when setting up a robot in a robot automation production line. In this study, we developed a new robot calibration method to match the CAD data of the production line with the measurement data on the site using 3D scanner. The proposed method calibrates the robot using 3D point cloud data through Iterative Closest Point algorithm. Registration is performed in three steps. First, vertices connected by three planes are extracted from CAD data as feature points for registration. Three planes are reconstructed from the scan point data located around the extracted feature points to generate corresponding feature points. Finally, the transformation matrix is calculated by minimizing the distance between the feature points extracted through the ICP algorithm. As a result of applying the software to the automobile welding robot installation, the proposed method can calibrate the required accuracy to within 1.5mm and effectively shorten the set-up time, which took 5 hours per robot unit, to within 40 minutes. By using the developed system, it is possible to shorten the OLP working time of the car body assembly line, shorten the precision teaching time of the robot, improve the quality of the produced product and minimize the defect rate.
Registration is the process aligning the range data sets from different views in a common coordinate system. In order to achieve a complete 3D model, we need to refine the data sets after coarse registration. One of the most popular refinery techniques is the iterative closest point (ICP) algorithm, which starts with pre-estimated overlapping regions. This paper presents an improved ICP algorithm that can automatically register multiple 3D data sets from unknown viewpoints. The sensor projection that represents the mapping of the 3D data into its associated range image is used to determine the overlapping region of two range data sets. By combining ICP algorithm with the sensor projection constraint, we can make an automatic registration of multiple 3D sets without pre-procedures that are prone to errors and any mechanical positioning device or manual assistance. The experimental results showed better performance of the proposed method on a couple of 3D data sets than previous methods.
Kim, Myeong Hwm;Oh, Min Seok;Lee, Kwang Yeob;Kim, Won Jong;Cho, Han Jin
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.42
no.10
s.340
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pp.55-64
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2005
In this paper, we designed floating point units to accelate real-time 3D Graphics for Geometry processing. Designed floating point units support IEEE-754 single precision format and we confirmed 100 MHz performance of floating point add/mul unit, 120 MHz performance of floating point NR inverse division unit, 200 MHz performance of floating point power unit, 120 MHz performance of floating point inverse square root unit at Xilinx-vertex2. Also, using floating point units, designed Geometry processor and confirmed 3D Graphics data processing.
Han, Jehee;Jang, Minseo;Han, Hyungseo;Jo, Hyoungjun;Shin, Do Hyoung
Journal of KIBIM
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v.14
no.2
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pp.1-12
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2024
The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.5
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pp.229-236
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2023
Since 3D printed medical implant parts usually have surface defects, it is necessary to inspect the surface after manufacturing. In order to automate the surface inspection, it is effective to 3D scan the implant and reconstruct it as a scan model such as a point cloud. When constructing a scan model, the characteristics of the shape and material of the implant must be considered because it has characteristics different from those of general 3D printed parts. In this paper, we present a method to reconstruct the 3D scan model of a 3D printed metal bone-plate that is one kind of medical implant parts. Multiple partial scan data are produced by multi-view 3D scan, and then, we reconstruct a scan model by alignment and merging of partial data. We also present the process of the scan model reconstruction through experiments.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.6
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pp.542-553
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2020
Virtual world and simulation need large scale map rendering. However, rendering too many vertices is a computationally complex and time-consuming process. Some game development companies have developed 3D LOD objects for high-speed rendering based on distance between camera and 3D object. Terrain physics simulation researchers need a way to recognize the original object shape from 3D LOD objects. In this paper, we proposed simply automatic LOD framework using point cloud data (PCD). This PCD was created using a 6-direct orthographic ray. Various experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed method. We hope the proposed automatic LOD generation framework can play an important role in game development and terrain physic simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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