The higher precision in manufacturing field is demanded, the more accurate servo controller is needed. To achieve the high precision, Koren proposed the cross-coupled control (CCC) method. The objective of the CCC is reducing the contour error rather than decreasing the individual axial error. The performance of CCC depends on the contour error model. In this paper we propose a new contour error model which utilizes contour error vector based on parametric curve interpolator. The experimental results show that the new CCC is more accurate than the variable-gain CCC during free-form curve motion.
본 논문은 연속적으로 움직이는 심장의 모습을 추적하기 위해 레벨 세트 알고리즘과 양방향 곡선 전개 이론을 적용한 활성 모델을 사용하였다. 대부분의 활성 모델이 영상 그라디언의 에지 갭이 존재하는 영역에서 움직임이 안정적이지 않아 추출에 실패할 확률이 많다. 본 연구에서는 영상 자체의 밝기 값과 안정적 추출을 위한 추가 제약만 이용한 새로운 활성 모델을 제안한다. 제안된 모델은 초기 곡선의 위치 설정에 제약이 없어 특히 연속적 영상의 특정한 대상 영역을 추출하거나 추적하기에 효율적이었다. 또한 에지 정보가 심하게 변화거나 모호한 부분에서도 안정적인 곡선의 움직임과 추출 결과를 보였다.
본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.
This paper describes the servo position control for the 2-axis positioning table the servo controller consists of conventional feedback loops, disturbance observer. To reduce the contour error, which occurs in the multi-dimensions machines, cross-coupled controller(CCC) is suggested. A weak point of the CCC is their low effectiveness in dealing with arbitrary nonlinear contour such as circles and parabolas. This paper introduces a new nonlinear CCC that is based on control gains that vary during the contour movement The gains of CCC and adjusted in real time according to the shape of nonlinear contour. The feedback controller based on the disturbance observer compensated for external disturbance, plant uncertainty and bad effectiveness by friction model. Suggested servo controller which improve the contouring accuracy, apply to the 2-axis system. Simulation results on 2-axis table verify the effectiveness of the proposed servo controller.
능동 윤곽선 모델, 즉 스네이크 알고리즘은 물체 탐지 및 추적에 사용되는 유용한 알고리즘이다. 그러나 이 알고리즘은 요소별 가중치 부여 및 반복단계 시 많은 변수가 필요하고, 초기화 애로 및 계산상 불안정성 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 보다 효과적인 이동물체 탐지 및 추적을 위해 기존 스네이크 알고리즘의 외부 에너지를 개선한 새로운 에너지 보정 스네이크(ECS) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 이동물체 이동 시 획득한 차영상 이미지를 4개의 방향성 이미지로 복사하고 각 이미지 픽셀에 대해 누적 연산 후 에너지 강화배열 내 저장 및 노이즈 제거를 통해 안정적인 이미지, 즉 외부 에너지를 획득한다. 또한 별도로 계산된 내부 에너지를 통해 얻어진 윤곽선(contour)을 외부 에너지에 병합함으로써 빠르고 쉬운 이동물체 탐지 및 추적이 가능하다. 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 3가지 상황을 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존 스네이크 알고리즘에 비해 탐지율은 평균 6$\sim$9%, 추적율은 6$\sim$11% 정도의 향상을 보였다.
This paper presents an image analysis method for mearurement correction using the object contour based analysis, which measure the shape features of the imitation missile object. The image analysis is divided into object's tilting angle analysis and corner points detection. The tilting angle is calculated by edge extracting the region-of-interest image and by Radon transform it. The corner points are obtained by contour tracking of binary image and its curvature data processing and analysis. The ability of this presented method is simulated and evaluated by the results of accuracy testing.
In this productive system, it needs to control the each axis motion harmoniously to perform accurately for the manufacturing, transporting and printing. Independent Axis Control usually used for this objection. However, if Independent Axis Control mismatched the parameter of each axis system or in the case of free curve tracking or the case of high speed control, there would be big contour error so that cannot achieve control objection. As a result, there is Contour Control method suggested to supply for this defect. This paper carried modeling of biaxial system and implemented Independent Axis Control & Contouring Control on straight line, circular, and coner path by simulation and experiment. If feedrate increased, contour error growed. In consequence, according to this factor, we introduced contouring controller, so we could find the fact that contour error was reduced more than that of independent axis control about each path.
In this thesis, a digital tracking controller is proposed for multi-axis position control system. Tracking and contouring error exist when the machine tool moves along a trajectory in multi-axis system. The proposed scheme enhances the tracking and contouring performance by reducing the errors. Also, an optimal tracking controller reduces the tracking error by the state feedback and the feedforward compensator reduces the effects of a nonlinear disturbance such as friction or dead zone. The proposed control scheme reduces the contour error which occurred when the tool tracks the reference trajectory. Finally, the performance of the proposed controller is exemplified by some simulations and by applying the real XY servo system.
The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.213-217
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2008
This paper proposes a novel method for the recognition of passports based on the CDM(Conditional Dilation Morphology) masking and the ART2-based RBF neural networks. 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. Individual codes are recovered and extracted from the binarized areas by applying CDM masking and vertical smearing. This paper also proposes an ART2-based hybrid network that adapts the ART2 network for the middle layer. This network is applied to the recognition of individual codes. The experiment results showed that the proposed method has superior in performance in the recognition of passport.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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