In this paper, compliant motion control of a manipualator in manipulator is proposed by using the self-tuning adaptive controller. Compliant motion is needed in order to applicated to complicated and accurate fields such as assembly operation in which several parts are matched. For a control method of compliant motion hybrid control is used so forces and position control are proposed selectively through a closed feedback loop. By contacting with environment, the uncertainties higher. Self-tuning controller which adapts to variable dynamic response is applied to compliant motion control in order to satisfy the desired operation. The applicability of the suggested algorithm was confirmed by simulation of the contour tracking task of four joint manipulator.
In this paper, compliant motion control of a manipualator in manipulator is proposed by using the self-tuning adaptive controller. Compliant motion is needed in order to applicated to complicated and accurate fields such as assembly operation in which several parts are matched. For a control method of compliant motion hybrid control is used so forces and position control are proposed selectively through a closed feedback loop. By contacting with environment, the uncertainties higher. Self-tuning controller which adapts to variable dynamic response is applied to compliant motion control in order to satisfy the desired operation. The applicability of the suggested algorithm was confined by simulation of the contour tracking task of four joint manipulator.
기존 핑거 트래킹(Finger Tracking)을 수행하는데 있어 핑거팁(Finger-tip)을 구하는 방법 중 가장 일반적인 방법은 먼저 피부색 정보(Skin Color)를 추출한다. 그 다음 블럽(Blob) 함수의 블럽 컬러링(Blob Coloring) 알고리즘을 통하여 피부 윤곽선(Skin Contour)를 구하고, 그 중 가장 최상위 점을 핑거팁으로 정한다. 그러나 이 방법은 밴딩 핑거(Bending Finger) 상태에서 핑거팁 위치를 측정할 때 실제 손가락 끝이 아닌 잘못된 위치를 잡는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 밴딩 핑거 상태에서의 핑거 트래킹시 잘못된 핑거팁을 측정하는 문제점을 사용자들의 성향을 통해 미리 예상하고 보정함으로써 성능을 향상시키고자 한다.
The two dimnesional echocardiography is widely used to evaluate regional wall motion abnormaility, because of its abilities to depict left ventricluar wall motion. A new method, color kinesis is a technology or echocardiographic assessment of left ventricular wall motion. In this paper, we proposed a algorithm or color kinesis which is based on acoustic quantification and automatically detects endocardial motion during systole on a frame-by-frame basis. The echocardiograms were obtained in the short-axis views in normal subjects. Automated edge detection and endocardial contour tracing algorithm was applied to each frames, quantitative analysis based on segmentation was performed, and pre-defined color overlays superimposed on the gray scale images. Segmental analysis of color kinesis provided automated, quantitative diagnosis of regional wall motion abnormality.
본 논문에서는 환자와 검사자에게 초음파 영상의 객관화된 정보를 정확하게 제공하기 위해 간과 신장의 초음파 영상에 SOM 기법을 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여 제거한 Region Of Interest(ROI) 영상을 추출하고, 추출된 ROI 영상에서 명암대비를 강조하기 위해 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. Stretching된 영상에 Enhanced Average Binary와 Labeling 기법으로 적용하여 얻은 Contour 정보를 분석하여 잡음을 제거한 후, 지방간의 측정 영역을 추출한다. 추출된 간과 신장의 측정 영역에 SOM 기법을 적용하여 명암도 값을 분류한 후, 간과 신장의 실질 영역의 대표 명암도를 각각 추출하여 비교 분석한다. 제안된 방법을 초음파 영상에 적용한 결과, 효율적이고 객관적으로 간의 지방도를 분류할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문은 영문 명함의 다해상도 영상을 이용한 계층적 영살 처리를 통해 문자를 추출하고 개선된 신경망 기법을 이용하여 문자를 인식하는 새로운 계층적 명함 인식 알고리즘을 제안하였다 계층적 인식 알고리즘은 명함 인식 과정을 구성하는 각 처리 단계별로 처리 시간을 단축함과 동시에 성능 향상을 위해 입력된 명함 영상을 해상도가 서로 다른 영상들로 분리하여 적용한다. 우선 1/3배 축소 영상에 가로 스미어링 기법을 적용하여 명함 영상 내에서 문자들을 포함하는 문자열 영역을 추출하고, 문자열 영역으로부터 개별 문자를 추출하기 위하여 1/2배 축소 영상에 새로 스미어링 및 윤곽선 추적 마스킹을 적용한다. 마지막으로 추출된 문자를 인식하기 위해서 문자의 형태학적 특성을 그대로 가지고 있는 원 영상을 사용하며, 다양한 형태를 가진 명함상의 문자를 인식하기 위해 ART1 기반의 개선된 RBF 네트워크를 제안하고 인식 과정에 적용하였다 제안된 인식 알고리즘을 실제 영문 명함 영상에 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법과 비교하여 문자 추출 및 인식 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
농산물의 품질은 여러 가지 인자에 의해 결정되는데, 이 인자들은 파괴 또는 비파괴 측정방법을 이용하여 측정되고 검사된다. NIR분광분석법은 당도, 산도와 같은 내부품질을 측정하는데 이용되고 있다. 과일의 색, 크기와 같은-외부 품질 측정에는 CCD 카메라가 사용되고 있다. 오늘날 이러한 비파괴 검사법이 널리 연구되고 있다. 컵 위에 자동으로 탑재되어 카메라와 NIR장비로 실시간으로 측정된 과일의 품질과 등급은 내부 외부인자에 의해 결정된다. 본 논문은 과일 선별기를 제작함에 있어서 과일의 칼라영상의 경계를 검출하는 수정된 윤곽선 추적법과 일반적인 방법보다 빠른 속도로 연결점 데이타를 구성하는 방법을 제안한다. 연결점 데이타는 과일 영상의 크기 계산과 하나의 컵에 중복탑재 과일과 컵 사이에 불량 탑재된 과일을 검사하는데 사용된다. 설계된 과일 선별기는 귤의 경우 과인의 당도 산도 및 크기를 검사하면서 초당 8개의 과일을 선별할 수 있다.
Today, an automatic and accurate processing using computer is essential because of the rapid increase of travelers. The determination of forged passports plays an important role in the immigration control system. Hence, as the preprocessing phase for the determination of forged passports, this paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF network. First, for the extraction of individual codes for recognizing, this paper targets code sequence blocks including individual codes by applying Sobel masking, horizontal smearing and a contour tracking algorithm on the passport image. Then the proposed method binarizes the extracted blocks using fuzzy binarization based on the trapezoid type membership function. Then, as the last step, individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an enhanced fuzzy RBF network that adapts the enhanced fuzzy ART network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The results of the experiments for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method has the better performance compared with other approaches.
최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.
원 영상을 처리하여 보다 강조된 영상을 얻는다는 것은 기존의 영상을 가공하여 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 중요한 한 부분이라고도 할 수 있다. 강조된 영상이라는 것은 단지 보기 좋은 영상만을 말하는 것이 아니고, 주어진 영상을 더 뚜렷하게 하는 것을 포함한다. 강조된 영상은 영상처리에 있어서 윤곽선 추출이나 영상 인식 등에 유용한 자료로 활용되기도 하는데, 특히 저 화질 영상의 경우에는 원 영상을 얼마만큼 잘 나타내느냐에 따라서 인식의 정도가 다르게 나타난다. 현재 강조된 영상을 얻는 알고리즘들은 다양한 종류의 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기나 히스토그램의 집적도에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 저 화질 영상뿐만 아니라 여러 가지 종류의 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 적합하도록 강조하는 방법으로서 픽셀들이 히스토그램상에서 차지하는 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 즉, 영상에 있어서 히스토그램의 값을 역추적하면서 히스토그램 분포도를 수정 및 변경함으로써 원 영상의 화질을 개선하는 방법으로 제안한 방법의 경우에는 기존의 히스토그램 평활화 방법에 의한 결과 영상과 동일한 결과를 얻음과 동시에 그 처리시간에 있어서는 상당한 이익을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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