한국천문연구원에서 개발 중인 근적외선카메라 KASINICS(KASI Near Infrared Camera System)의 운용을 위한 온도 진공 모니터 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 하드웨어 부분과 소프트웨어 부분으로 나누어지며, 온도와 진공도의 측정자료를 실시간으로 PC에서 출력하고 저장할 수 있도록 구성하였다. 이 시스템은 KASINICS와 같은 적외선카메라뿐만 아니라 극저온 냉각을 요하는 모든 장치에 적용할 수 있다. 우리는 KASINICS의 냉각 및 진공 시험을 수행하면서 우리가 개발한 모니터 시스템이 적외선카메라의 시험과 운용에 있어서 효율적이고 안정적이라는 것을 확인할 수 있었다.
현재 인터넷으로 감시 카메라를 이용하여 교통량을 보여주는 서비스가 제공되고 있으나, 일반적으로 사용자가 지도 위의 일정 위치를 지정하면 카메라가 장착되어 있는 기준으로 영상을 보여준다. 본 논문에서는 상단이 북쪽으로 표시되는 일반적인 지도에 현재 카메라에서 촬영되고 있는 도로의 영상을 지도 기준으로 위에서 바라보는 시점(Bird's-eye view)으로 변형(Warping)하여 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 현재의 도로 상황을 한눈에 볼 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 카메라 영상에서 보여주고 있는 도로 평면을 강인하게 추정하기 위해 밝기 변화에 강인할 수 있는 움직임 벡터를 이용하여 도로 평면을 추정하는 방법을 제안하며, 지도와 같은 방향성을 가질 수 있도록 재조정하는 과정을 적용하고 지도 위에 표시할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제시하였다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 지도와 같이 사용자가 인지하기 편리한 영상으로 변형되는 결과를 확인하였다.
This paper proposes the methodology of the image processing algorithm that estimates the pose of the inner-pipe crawling robot. The inner-pipe crawling robot is usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose of defects on the pipe wall and/or the maintenance operation. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light from the inner wall of the pipe vary with the robot posture and the camera. The proposed algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot . Based on the fact that the vanishing point of the reflected light moves into the opposite direction from the camera rotation, the camera rotation angle can be estimated. And, based on the fact that the most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position can be obtained. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
There has been a sustained interest towards the non-contact structural displacement measurement by means of videogrammetric technique. On the way forward, one of the major concerns is the spurious image drift induced by temperature variation. This study therefore carries out an investigation into the temperature effect of videogrammetric technique, focusing on the exploration of the mechanism behind the temperature effect and the elimination of the temperature-caused measurement error. 2D videogrammetric measurement tests under monotonic or cyclic temperature variation are first performed. Features of measurement error and the casual relationship between temperature variation and measurement error are then studied. The variation of the temperature of digital camera is identified as the main cause of measurement error. An excellent linear relationship between them is revealed. After that, camera parameters are extracted from the mapping between world coordinates and pixels coordinates of the calibration targets. The coordinates of principle point and focal lengths show variations well correlated with temperature variation. The measurement error is thought to be an outcome mainly attributed to the variation of the coordinates of principle point. An approach for eliminating temperature-caused measurement error is finally proposed. Correlation models between camera parameters and temperature are formulated. Thereby, camera parameters under different temperature conditions can be predicted and the camera projective matrix can be updated accordingly. By reconstructing the world coordinates with the updated camera projective matrix, the temperature-caused measurement error is eliminated. A satisfactory performance has been achieved by the proposed approach in eliminating the temperature-caused measurement error.
본 논문은 농촌이나 도심외곽의 대규모 비닐하우스 단지 등에서 비닐하우스 내부의 환경을 관리자가 직접 하우스 내부에 상주하지 않고도 자신의 컴퓨터에서 인터넷으로 접속하여 원격으로 감시하기 위한 시스템에 관한 것이다. 본 논문에서는 온도나 습도 등 비닐하우스 내부의 다양한 환경에 대한 모니터링이 가능한 원격 감시시스템을 테스트 모형을 사용해서 구현하고자 한다. 구현하고자 하는 테스트 모형은 계측용으로는 온도, 습도, 연기 및 적외선 센서를 사용하고, 제어용으로는 AC 220V 전구를 사용해서 USN 시스템 환경을 구현한다. 또한 윈도우용 모니터링 소프트웨어는 NI Labview를 사용해서 개발하고 DAQ 보드와 USN 제어보드를 연동해서 하우스 내부의 환경을 모니터링 할 수 있게 한다. 그리고 CCD 카메라 시스템과 이미지 Grab 보드를 연동해서 원격으로 하우스 내부를 실시간 감시할 수 있게 한다. 원격 접속용 컴퓨터 서버는 윈도우용 Apache 웹 서버와 PHP 및 MySQL ODBC를 연동해서 로컬에 구축하고, 사용자가 인터넷 웹브라우저를 사용해 서버에 접속하면 원격으로 하우스 내부의 환경을 모니터링이 가능하도록 인터넷 통신시스템을 구축한다.
네트워크와 RF 통신이 가능한 감시용 로봇에 대해 소개한다. 이 로봇은 4 바퀴와 4개의 링크로 구성된 메카니즘으로 인하여 자유로운 위치 조절이 가능하며, 이미지와 데이터를 RF를 통하여 전송하는 기능을 지니고 있다. 또한 네트워크 상에서 데이터와 카메라 이미지가 전송된다. 이 로봇은 로봇 주위에 일어나는 상황을 모니터링하고 4개의 암 구조를 통하여 넓은 영역을 확보한다. 이 로봇은 4개의 링크를 통하여 무게 중심을 조정하여 경사지에서의 안정성을 보장한다.
A monitoring and the forecasting system for the swine delivery was developed using CCD camera multi-function board microphone and data-recorder equipped on a personal computer. For the swine delivery monitoring and forecasting factors four factors were selected such as genitalia swine body shape breast color and sound. Image of physical variation of body shape, shape and color of genitalia area and color of breast of pregnant sow were grabbed using the CCD color camera and multi-function board and variation of voice of pregnant sow was acquired using microphone and data recorder. Acquired information of image and voice were analyzed using a custom developed algorithm and program. The result of the forecasting efficiency of swine delivery was 89%, 71% and 100% using the variation of genitalia are the body shape and the voice of pregnant sow. respectively. The efficiency of image processing was 100% for the delivery detection when the piglet was delivered half of its body from genitalia of pregnant sow, The monitoring and forecasting system informed the estimated time of the delivery of swine to a farm manager immediately if an estimated and established time set by the farm manager was the same and/or the estimated time ws earlier than the established time and the system detected the delivery.
Accurate estimation of concrete strength development at early ages is a critical factor to secure structural stability as well as to speed up the construction process. The temperature generated from the heat of hydration is considered as a key parameter in predicting the early age strength. Conventionally, concrete temperature has been measured by temperature sensors installed inside concrete. However, considering the measurement on building structures with multiple floors, this method requires reinstallation and repositioning of hardware such as sensors, data loggers and routers for data transfer. This makes the temperature monitoring work cumbersome and inefficient. Concrete temperature monitoring by using thermal remote sensing can be an effective alternative to supplement those shortcomings. In this study, image processing was carried out through K-means clustering technique, which is a unsupervised learning method, and the classification results were analyzed accordingly. In the future, research will be conducted on how to automatically recognize concrete among various objects by using deep learning techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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