In this paper, position control of focal plane compensation device using piezoelectric actuator is conducted. The forcal plane compensation device installed on earth observation satellite camera compensates micro-vibration from reaction wheels. In this study, four experimental models of the open-loop compensation device are derived using MATLAB system identification toolbox in the input range of 0~50Hz. Subsequently, the PID controller for each model is designed and the performance test of each controller is conducted through MATLAB/Simulink. According to frequency response analysis of the closed-loop compensation device system, the PID controller designed for 38~50Hz input range has enough tracking performance for the whole 0~50Hz input range. The maximum output error is about $1{\mu}m$ for the input range. The simulation results has been verified by the experimental method.
A Process of 3-D Particle image velocimetry, called here, as '3-D volume PIV' was developed for the full-field measurement of 3-D complex flows. The present method includes the coordinate transformation from image to camera, calibration of camera by a calibrator based on the collinear equation, stereo matching of particles by the approximation of the epipolar lines, accurate calculation of 3-D particle positions, identification of velocity vectors by 3-D cross-correlation equation, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterior, and finally 3-D animation as the post processing. In principle, as two frame images only are necessary for the single instantaneous analysis 3-D flow field, more effective vectors are obtainable contrary to the previous multi-frame vector algorithm. An Experimental system was also used for the application of the proposed method. Three analog CCD camera and a Halogen lamp illumination were adopted to capture the wake flow behind a bluff obstacle. Among 200 effective particle s in two consecutive frames, 170 vectors were obtained averagely in the present study.
In this paper, a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) method using a single camera and planar fiducial markers is proposed. Fiducial markers are planar patterns that are mounted on the ceiling or wall. Each fiducial marker has a unique hi-tonal identification pattern with square outlines. It can be printed on paper to reduce cost or it can be painted using retro-reflective paint in order to make invisible and prevent undesirable visual effects. Existing localization methods using artificial landmarks have the disadvantage that landmark locations must be known a priori. In contrast, the proposed method can build a map and estimate robot location even if landmark locations are not known a priori. Hence, it reduces installation time and setup cost. The proposed method works good even when only one fiducial marker is seen at a scene. We perform computer simulation to evaluate proposed method.
Animation technique from the PIV database is particularly emphasized to give macroscopic and Quantitative description of complex flow fields. As an example, an experimental study was carried out investigate the fundamental (low characteristics of the freezer with the domestic refrigerator. Optimized cross correlation identification to obtain velocity vectors is implemented by direct calculation of correlation coefficients. Image intensifier CCD camera to cope with illumination problem is arranged for the accurate PIV measurement of large flow field. As a results, continuous pictures of the spatial distribution of the instantaneous and time-mean velocity distribution are displayed in real-time sense.
This paper implements an effective attendance management and monitoring system utilizing the RFID(Radio Frequency IDentification) and Smart phone for student. In this paper, RFID system use 13.56MHz to control the attendance, and we can show that information of RFID and dynamic image through IP camera in Smart phone. We also make up the contents and database utilizing the labview program in computer. Especially, proposed technique can obtain dynamic image by server implementation at real time basis so that it is possible to use simultaneously several Smart phone. From the various and practical experiment, it is confirm that proposed system is useful for attendance management and remotely monitoring.
An effective algorithm for implementation of unmanned surveillance system which detects moving object from image sequences, predicts the direction of it, and drives the camera in real time is proposed. Outputs of proposed algorithm are coordinates of location of moving object, and they are converted to the values according to camera model. As a pre- processing, extraction of moving object and shape discrimination are performed. Existence of the moving object or scene change is detected by computing the temporal derivatives of consecutive two or more images in a sequence, and this result of derivatives is combined with the edge map from one original gray level image to obtain the position of moving object. Shape discri-mination(Target identification) is performed by analysis of distribution of projection profiles in x and y directions. To reduce the prediction error due to the fact that the motion cha- racteristic of walking man may have an abrupt change of moving direction, an order adaptive lattice structured linear predictor is proposed.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Yong, Sang-Soon;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Paik, Hong-Yul
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.1118-1120
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2003
In MSC(Multi-spectral camera ), the incoming light is converted to electronic analog signals by the CCD(charge coupled device) detectors. The analog signals are amplified, biased and converted into digital signals (pixel data stream) in the FPE(Focal plane electronics ). The digital data is transmitted to the PMU for pre-processing to correct for nonuniformity, to partially reorder the pixel stream and to add header data for identification and synchronization In this paper, the video data streams is described in terms of hardware.
Unmanned aerial vehicles (UAVs, drones) are becoming increasingly useful in a variety of fields. Advances in UAV and camera technology have made it possible to equip them with ultra-high resolution sensors and capture images at low altitudes, which has improved the reliability and classification accuracy of object identification on the ground. The distinctive contribution of this study is the derivation of sensor-specific performance metrics (GRD/GSD), which shows that as the GSD increases with altitude, the GRD value also increases. In this study, we identified the characteristics of various onboard sensors and analysed the image quality (discrimination resolution) of aerial photography results using UAVs, and calculated the shooting conditions to obtain the discrimination resolution required for reading ground objects.
최근 개인용 컴퓨터의 보급율 증가, 인터넷 등 통신망 기술의 발달로 인해 인터넷 뱅킹, 전자상거래 등의 분야가 활성화되고 있고, 그에 따른 정보 보호 및 보안에 대한 중요성이 크게 증가하고 있다. 현재 많은 부분에서 활용되는 인증 방식은 분실, 타인 도용 및 해킹 등의 유출로 인한 많은 문제점을 야기시키고 있다. 그래서 본 연구에서는 유출가능성이 없는 개인 생체특징 중 홍채정보에 기반한 마우스를 활용하여 사용자의 인증여부를 판단할 수 있는 인증시스템을 제안하였다. 이 시스템은 홍채정보를 획득하기 위해 일반적으로 사용되고 있는 마우스에 CCD카메라, 조명 장치 등을 장착하였고, 획득된 영상정보를 처리하여 사용자의 인증 여부를 판단한다. 이는 개인용 컴퓨터 사용자들이 별도로 고가의 생체인식을 위한 장비를 마련할 필요성이 없고, 간편하고, 편리하게 저렴한 비용을 가지고 사용자 인증 시스템으로 활용할 수 있는 이점을 갖는다.
A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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