We introduce the algorithms of 3-D position estimation using a laser sensor for automatic die remodeling. First, a vision sensor based on the optical triangulation was used to collect the range data of die surface. Second, line vector equations were constructed by the measured range data, and an analytic algorithm was proposed for recognizing the die location with these vector equations. This algorithm could make the transformation matrix without any specific corresponding points. To ascertain this algorithm, folded SUS plate was measured by the laser vision sensor attached to a 3-axis cartesian manipulator and the transformation matrix was calculated.
본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.
Recently, the ground-based laser profiler is used for acquisition of 3D spatial information of a rchaeological objects. However, it is very difficult to measure complicated objects, because of a relatively low-resolution. On the other hand, texture mapping can be a solution to complement the low resolution, and to generate 3D model with higher fidelity. But, a huge cost is required for the construction of textured 3D model, because huge labor is demanded, and the work depends on editor's experiences and skills . Moreover, the accuracy of data would be lost during the editing works. In this research, using the laser profiler and a non-calibrated digital camera, a method is proposed for the automatic generation of 3D model by integrating these data. At first, region segmentation is applied to laser range data to extract geometric features of an object in the laser range data. Various information such as normal vectors of planes, distances from a sensor and a sun-direction are used in this processing. Next, an image segmentation is also applied to the digital camera images, which include the same object. Then, geometrical relations are determined by corresponding the features extracted in the laser range data and digital camera’ images. By projecting digital camera image onto the surface data reconstructed from laser range image, the 3D texture model was generated automatically.
Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m-2·d-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m-2·d-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m-2·s-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m-2·d-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m-2·d-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m-2·d-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.
본 논문에서는 온도센서를 이용한 온도보상회로를 구현하였으며, 이를 이용하여 전력증폭기의 동작 온도범위인 $-30^{\circ}C{\sim}60^{\circ}C$에서 전력증폭기의 혼변조 규격을 만족할 수 있도록 하였다. 온도보상회로의 출력이 온도에 따라 170mV정도 변화하도록 하여 출력이 3W인 증폭기의 TR 게이트에 인가한 결과, $-30^{\circ}C{\sim}60^{\circ}C$에서 우측 3차 혼변조 성분이 -18.5~-26dBm, 좌측 3차 혼변조 성분이 -18.5~-35dBm으로 변화하였으며, 5차 혼변조 성분은 좌 우측 모두 -24~-26dBm으로 규격인 -17dBm이하라는 전력증폭기의 혼변조 성분 규격을 만족하는 것을 확인할 수 있었다.
Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.
This paper describes a new sensor system for 3D range measurement using the structured infrared light. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and the projected infrared light are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Identification of the cells from the pattern is the key issue in the proposed method. Several methods of correctly identifying the cells are discussed and verified with experiments.
A wide dynamic range (WDR) CMOS image sensor (CIS) was developed with a specialized readout architecture for realizing high-sensitivity (HS) and low-sensitivity (LS) reading modes. The proposed pixel is basically a three-transistor (3T) active pixel sensor (APS) structure with an additional transistor. In the developed WDR CIS, only one mode between the HS mode for relatively weak light intensity and the LS mode for the strong light intensity is activated by an external controlling signal, and then the selected signal is read through each column-parallel readout circuit. The LS mode is implemented with the column capacitors and a feedback structure for adjusting column capacitor size. In particular, the feedback circuit makes it possible to change the column node capacitance automatically by using the incident light intensity. As a result, the proposed CIS achieved a wide dynamic range of 94 dB by synthesizing output signals from both modes. The prototype CIS is implemented with $0.18-{\mu}m$ 1-poly 6-metal (1P6M) standard CMOS technology, and the number of effective pixels is 176 (H) ${\times}$ 144 (V).
Structured laser light is a widely used method for obtaining 3D range information in Machine Vision. However, The structured laser light method is based on assumption that the surface of objects is Lambertian. When the observed surfaces are highly specularly reflective, the laser light can be detected in various parts on the image due to a specular reflection and secondary reflection. This makes wrong range data and the image sensor unusable for the specular objects. To discriminate wrong range data from obtained image data, we have proposed a new algorithm by using the cross section of image block. To show the performance of the proposed method, a series of experiments was, carried out on: the simple geometric shaped objects. The proposed method shows a dramatic improvement of 3D range data better than the typical structured laser light method.
Taylor, Stuart G.;Farinholt, Kevin M.;Park, Gyuhae;Todd, Michael D.;Farrar, Charles R.
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.661-673
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2010
This paper presents recent developments in an extremely compact, wireless impedance sensor node (the WID3, $\underline{W}$ireless $\underline{I}$mpedance $\underline{D}$evice) for use in high-frequency impedance-based structural health monitoring (SHM), sensor diagnostics and validation, and low-frequency (< ~1 kHz) vibration data acquisition. The WID3 is equipped with an impedance chip that can resolve measurements up to 100 kHz, a frequency range ideal for many SHM applications. An integrated set of multiplexers allows the end user to monitor seven piezoelectric sensors from a single sensor node. The WID3 combines on-board processing using a microcontroller, data storage using flash memory, wireless communications capabilities, and a series of internal and external triggering options into a single package to realize a truly comprehensive, self-contained wireless active-sensor node for SHM applications. Furthermore, we recently extended the capability of this device by implementing low-frequency analog-to-digital and digital-to-analog converters so that the same device can measure structural vibration data. The compact sensor node collects relatively low-frequency acceleration measurements to estimate natural frequencies and operational deflection shapes, as well as relatively high-frequency impedance measurements to detect structural damage. Experimental results with application to SHM, sensor diagnostics and low-frequency vibration data acquisition are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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