Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.4
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pp.10-16
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2011
A cabinet is an outer frame of a TV, which is usually made of poly-carbonate. Cabinets are apt to be deformed because of applied heat during injection molding process and UV joining process. Severely deformed cabinets cause a falling-off in quality of the final product. Therefore cabinets should be inspected and only the good ones should be delivered to the following process. We implemented an experimental system for shape recognition of a cabinet and proposed several indices to characterize the shape of a cabinet. We also proposed algorithms to eliminate the possible bias present in measured data and to check the goodness of a cabinet. Experimental results show the feasibility of the propose algorithms.
Kim, Do-Hyeon;Park, Jae-Hyeon;Kim, Cheol-Ki;Cha, Eui-Young
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.10
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pp.1977-1985
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2007
The character recognition technique is one of the artificial intelligence and has been widely applied in the automated system robot HCI(Human Computer Interaction), etc. This paper introduces the character set and the representative character that can be used in the recognition of the mage ROI. The character codes in this ROI include the digit, symbol, English and Hereat etc. We proposed the efficient multi-classifier structure by combining the small-size classifiers hierarchically. Moreover, we generated each small-size classifiers by delta-bar-delta learning algorithm. We tested the performance with various kinds of images and achieved the accuracy of 99%. The proposed multi-classifier showed the efficiency and the reliability for the mixed character code set.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.527-532
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2005
The construction industries are facing problems of productivity, quality of work, safety, and the completion of projects in time. In construction industry a worker is exposed to hazardous environment, and has to do more physical work, effecting his health and also productivity. The automation and robotics can offer solution to many problems of the industry. In the past the major barrier to construction automation is the lack of electronic components and systems. This is solved now with the development of information technology, and the current obstacle is the high cost of automated systems, shortage of public money for R&D, and problems of acceptance. The robots employed in construction have followed the same concept as those employed in manufacturing. However, construction industry requires a different kind of robot compared to manufacturing Industry. The robots are stationery and product moves along the assembly line in manufacturing sector, but construction robots have to move about the site because buildings are stationary and of large size. The construction robots must function in adverse weather conditions, including variation in humidity, and temperature and increase the overall construction productivity rate. The major objective of the paper is to review the existing applications of building robots and to assess their implementation in building industry. A case study is considered for the implementation of robots for the painting work of the University Building at Saifabad PG College of Science, Hyderabad, India.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2551-2562
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2013
Since 2006, an Intelligent Excavation Robot which automatically performs the earth-work without operator has been developed in Korea. The technologies for automatically recognizing the terrain of work environment and detecting the objects such as obstacles or dump trucks are essential for its work quality and safety. In several countries, terrestrial 3D laser scanner and stereo vision camera have been used to model the local area around workspace of the automated construction equipment. However, these attempts have some problems that require high cost to make the sensor system or long processing time to eliminate the noise from 3D model outcome. The objectives of this study are to analyze the advantages of the existing 3D modeling sensors and to examine the applicability for practical use by using Analytic Hierarchical Process(AHP). In this study, 3D modeling quality and accuracy of modeling sensors were tested at the real earth-work environment.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.2
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pp.363-368
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2021
Ship engine rooms have improved automation systems owing to the advancement of technology. However, there are many variables at sea, such as wind, waves, vibration, and equipment aging, which cause loosening, cutting, and leakage, which are not measured by automated systems. There are cases in which only one engineer is available for patrolling. This entails many risk factors in the engine room, where rotating equipment is operating at high temperature and high pressure. When the engineer patrols, he uses his five senses, with particular high dependence on vision. We hereby present a preliminary study to implement an engine-room patrol robot that detects and informs the machine room while a robot patrols the engine room. Images of ship engine-room equipment were classified using a convolutional neural network (CNN). After constructing the image dataset of the ship engine room, the network was trained with a pre-trained CNN model. Classification performance of the trained model showed high reproducibility. Images were visualized with a class activation map. Although it cannot be generalized because the amount of data was limited, it is thought that if the data of each ship were learned through transfer learning, a model suitable for the characteristics of each ship could be constructed with little time and cost expenditure.
Kim, Hyeon-Guk;Hwang, Soon-Woong;An, Bo-Young;Heo, Jun-Hyung;Choi, Youn-Sung;Shin, Kyoo-Sik;Han, Chang-Soo
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.644-652
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2018
This paper describes the conceptual design of a customized gripper for the assembly process of IT products, which has a relatively short and regular product replacement cycle. The grippers that are used in the manufacturing field are mostly composed of one to two degrees of freedom and they can only handle one object, not multiple ones. Cost is also an important factor. If it were possible to develop a gripper suitable for the assembly process quickly and easily, some of the difficulties involved in its automation caused by the frequent changes of product and process could be solved. The assembly process utilized for this research is defined and described as the procedure and method of the process analysis due to the confidentiality of the manufacturer. We used an axiomatic design to derive the functional requirements and design parameters of the gripper used for the tablet PC assembly process. We proposed a design method for the conceptual design of the gripper by determining these parameters. For the feasibility study, a specific process was selected and the progress of the gripper design was described as an example. Although there have been studies on the design guidelines for grippers, their considerations are too general and their degree of freedom is too high. This paper defines the function of the gripper based on the assembly process of the IT products, which allows their production to be streamlined and automated. In this research, we attempted to produce a design that reflects the assembly process, not just one that enables objects to be held.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.4
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pp.205-212
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2024
This study developed a deep learning model that distinguishes the front (with garnish) and the back (without garnish) surface of the dried semi-finished product (dried bukak) for screening operation before transfter the dried bukak to oil heater using robot's vacuum gripper. For deep learning model training and verification, RGB images for the front and back surfaces of 400 dry bukak that treated by data preproccessing were obtained. YOLO-v5 was used as a base structure of deep learning model. The area, surface information labeling, and data augmentation techniques were applied from the acquired image. Parameters including mAP, mIoU, accumulation, recall, decision, and F1-score were selected to evaluate the performance of the developed YOLO-v5 deep learning model-based surface detection model. The mAP and mIoU on the front surface were 0.98 and 0.96, respectively, and on the back surface, they were 1.00 and 0.95, respectively. The results of binary classification for the two front and back classes were average 98.5%, recall 98.3%, decision 98.6%, and F1-score 98.4%. As a result, the developed model can classify the surface information of the dried bukak using RGB images, and it can be used to develop a robot-automated system for the surface detection process of the dried bukak before deep frying.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.5
no.1
s.17
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pp.157-167
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2004
In developing an automated construction system, it is essential to propose a performance evaluation model and methodology, which can measure productivity, quality, safety and economic feasibility in order to verify its superiority. Recently, a tele-operated hume concrete pipe laying machine has been developed to solve several problems related to safety, quality, productivity in conventional method. The primary objective of this study is to propose a model and methodology for the performance evaluation of the developed tele-operated hume concrete pipe laying machine. Furthermore, this study evaluates the automation machine's performance compared with the existing hume pipe laying work by using data which obtained in many field trials. It is anticipated that the proposed model and methodology might be effectively used in analyzing the performance of other automation robots.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.4
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pp.194-201
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2004
Optical fibers are indispensable fer optical communication systems that transmit large volumes of data at high speed. But the aligning technology under the sub-micron accuracy is required for the precise axis adjustment and connection. For the purpose of precise alignment of the optical arrays, in this research, we have developed the 12-axis(with 8 automated axis and 4 manual axis) automatic optical fiber alignment system including the image processing-based searching system, the automatic loading system using the robot and the suction toot and the automatic UV bonding system. In order to obtain the sub-micron alignment accuracy, two 4-axis PC-based motion controllers and the two 50nm resolution 6-aixs micro-stage actuated by micro stepping motors are adopted. The fiber aligning procedure consists of two steps. Firstly, the optical wave guide and an input optical array are aligned by the 6-axis input micro-stage with the IR camera. The image processing technique is introduced to reduce primary manual aligning time and result in achieving the 50% decrease of aligning time. Secondly, the IR camera is replaced by the output micro-stage and a wave guide and two optical arrays are aligned simultaneously before the laser power intensity delivered to the optical powermeter reached the threshold value. When the aligning procedure is finished, the wave guide and arrays are W bonded. The automatic loading/unloading system is also introduced and the entire wave guide handing time is reduced significantly compared to the former commercial aligning system.
Im, D.H.;Kim, S.C.;Cho, S.I.;Chung, S.C.;Hwang, H.
Journal of Biosystems Engineering
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v.33
no.3
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pp.186-195
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2008
In this paper, a prototype tele-operative system with a mobile base was developed in order to automate cultivation of house melon. A man-machine interactive hybrid decision-making system via tele-operative task interface was proposed to overcome limitations of computer image recognition. Identifying house melon including position data from the field image was critical to automate cultivation. And it was not simple especially when melon is covered partly by leaves and stems. The developed system was composed of 5 major modules: (a) main remote monitoring and task control module, (b) wireless remote image acquisition and data transmission module, (c) three-wheel mobile base mounted with a 4 dof articulated type robot manipulator (d) exchangeable modular type end tools, and (e) melon storage module. The system was operated through the graphic user interface using touch screen monitor and wireless data communication among operator, computer, and machine. Once task was selected from the task control and monitoring module, the analog signal of the color image of the field was captured and transmitted to the host computer using R.F. module by wireless. A sequence of algorithms to identify location and size of a melon was performed based on the local image processing. Laboratory experiment showed the developed prototype system showed the practical feasibility of automating various cultivating tasks of house melon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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