Servo control loops are a core part in the control architecture of machine tools. Servo control loops manage acceleration, velocity and position of all the axes in a machine tool based on commands. The performance of servo control loops sets the basis for quality of production paris and cycle time reduction. First, this paper presents a general control architecture of machine tools and several control schemes in literature, which can be applicable to machine tools control; including Zero Phase Error Tracking Control (ZPETC) and Cross Coupling Control (CCC). After that, modem control strategies to mitigate the problem of high speed machining are reviewed. In high speed machining, high accelerations excite the machine structure up to high frequencies, thereby exciting the structure's modes of vibration. These structural vibrations need to be damped if accurate positioning or trajectory following is required. Input shaping is an attractive option in dealing with structural vibrations. The advantages and drawbacks of using input shaping technique for machine tools are discussed in detail.
Contouring accuracy of CNC machine tools is very important for high-speed and high-precision machining. In particular, large contour error may occur during corner tracking. In order to reduce the corner contouring error, acceleration and deceleration control or tool-path planning methods have been suggested. However, they do not directly control the corner contouring error. In the meantime, network servo systems are widely used because of their easiness of building and cost effectiveness. Communication latency between the master controller and servo drives, however, may deteriorate contouring accuracy especially during corner tracking. This paper proposes a control strategy that can accurately calculate and directly control the corner contouring error. A prediction control is combined with the above control to cope with communication latency. The proposed control method is evaluated through computer simulation and experiments. The results show its validity and usefulness.
When driving at night time environment, the whole body of transports does not visible to us. Due to lack of light conditions, there are only two options, which is clearly visible their taillights and break lights. To improve the recognition correctness of vehicle detection, we present an approach to vehicle detection and tracking using finding contour of the object on binary image at night time. Bilateral filtering is used to make more clearly on threshold part. To remove unexpected small noises used morphological opening. In verification stage, paired tail lights are tracked during their existence in the ROI. The accuracy of the test results for vehicle detection is about 93%.
The quality of agricultural products is classified with various factors which are measured and determined by destructive and/or nondestructive method. NIR spectrum analysis method is used to determine internal qualities such as a brix and an acidity. CCD color camera is used to measure external quality like color and a size of fruit. today, nondestructive methods are widely researched. The quality and the garde of fruit loaded into a cup automatically and measured in real time by camera and NIR system is determined by internal and external factors. This paper proposes modified boundary tracking algorithm which detects the contour of fruit´s color image and make chain code faster than conventional method ...
2D 영상의 특징점을 추적하는 이산동적 모델을 고안한다. 종래의 스네이크 접근은 내외 추진력으로 구성된 에너지함수를 최소화하도록 구획을 변형시켜가면서 영상 내의 원하는 특징에 밀착시켜간다. 이 때 스네이크화소를 중심한 인접화소군은 사각형 같은 평면 2차 행렬이다. 본 논문에서는 유사 특성점들을 상호 연결하는 모델 구조를 제시한다. 에너지모델은 그 국부최소점이 활성처리에 유용한 교차 해법에 적합하도록 설계한다. 추적시 선 형태의 1차 행렬 블록을 사용한다. 진행 방향의 반대 끝 라인으로부터 굴곡상태를 만족하는 시발점들을 선정하고 에너지 최소처리를 통해 이웃 라인으로 순차 자동 이동한다. 추적 경로는 상승 하강점 또는 극대 극소점과 같은 굴곡 한계에 의존한다. 이와 같은 층위적 접근은 인접데이터 라인 사이에 수직 또는 수평 방향으로 높은 상관성을 갖는 일방향 특성이 있는 디지털 영상의 특징점 추적에 유용하다. 그리고 인체 경동맥초음파영상에서 그 내 외막 시점을 추적하는 실험으로 알고리즘의 효과를 확인하였다.
이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.
Path Planning is one of the important fields in robot technologies. Local path planning may be done in on-line modes while recognizing an environment of robot by itself. In dynamic environments to obtain fluent information for environments vision system as a sensing equipment is a one of the most necessary devices for safe and effective guidance of robots. If there is a predictor that tells what future sensing outputs will be, robot can respond to anticipated environmental changes in advance. The tracking of obstacles has a deep relationship to the prediction for safe navigation. We tried to deal with active contours, that is snakes, to find out the possibilities of stable tracking of objects in image plane. Snakes are defined based on energy functions, and can be deformed to a certain contour form which would converge to the minimum energy states by the forces produced from energy differences. By using point algorithm we could have more speedy convergence time because the Brent's method gives the solution to find the local minima fast. The snake algorithm may be applied to sequential image frames to track objects in the images by these characteristics of speedy convergence and robust edge detection ability.
본 논문에서는 퍼지 방법을 적용하여 손금을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 방법 이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 차량 영상으로부터 동적인 임계화 방법과 개선된 성능의 학습 알고리즘에 의한 신경망을 이용하여 차량 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영역은 차량 영상의 구조적 속성을 이용한 동적인 임계화 방법과 밀집비율을 함께 고려하여 추출하였다. 추출된 영역으로부터의 개별문자와 숫자는 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 각각 추출하였으며, 그들의 인식을 위해서 수정된 ART1과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 신경망을 이용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 그레이 명암이나 RGB 컬러 정보들을 이용하는 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식성능도 기존의 오류 역전파 알고리즘의 신경망보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문은 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하고 차량 번호판 인식을 이용한 주차관리 시스템 개발에 대해서 기술한다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평$.$수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 SOM 알고리즘을 적용한다. 50개의 실제 차량 영상을 실험한 결과, 제안된 번호판 영역 추출 방법이 기존의 RGB 정보를 이용한 방법과 HSI를 이용한 방법보다 추출율이 개선되었다. 그리고 SOM 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식이 효율적인 것을 확인하였다. 실험을 통하여 성능 향상을 보인 제안된 차량 번호판 인식 방법을 이용하여 주차 관리 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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