A machine-vision guided inspection system with go-no gauges for inspecting eggcrate assemblies in steam generators is considered. To locate the gauge at the right place, periodic corrective actions for its position and traveling direction are required. We present a machine vision algorithm for determining inserting position and traveling direction of the go-no gauge. The overall procedure of the algorithm is composed of camera calibration, eggcrate image preprocessing, grid-height adjustment, intersection point estimation between two intersecting grids, and adjustment of position and traveling direction of the gauge. The intersection point estimation is performed by using linear regression with a constraint. A test with a real eggcrate specimen shows the feasibility of the algorithm.
The purpose of this research is to develop an integrated quality inspection system using machine vision technology in the automotive engine assembly process. The system makes it possible for the inspected data to be entered directly from the machine vision system into the developed system without the need for intermediate operations. Such direct entry enables prompt corrective actions against process problems. An IVP-150 machine vision board is installed an the PC for image processing, and a template matching technology is implemented to precisely verify quality factors. The developed system is successfully installed in a manufacturing process, and it showed robustness to the problems of noise, distortion, and orientation.
목적: 본 논문에서는 군의 안경 보급체계 문제점을 조사하여 개선방안을 제시하는데 있다. 방법: 한국군과 미군의 안경보급체계를 중심으로 시력검사, 안경테 보급절차 등의 현황을 조사하여 비교하였다. 결과: 한국군의 시력 DB의 내용, 구축방법, 활용방안들을 다루었다. 그리고 안경을 빠르게 배송하고 장병의 만족도를 높이는 여러 가지 방안을 제안하였다. 결론: 한국군은 장병들에게 질높은 시력서비스를 제공하기 위해서는 시력DB를 구축해야 한다. 시력관리와 서비스를 전담하는 부서를 만드는 것이 시급하다. 그리고 안경의 조달방법도 개선해야만 한다.
이 논문은 영상처리기법을 이용하여 자동차 엔진 조림공정에 대한 통합적인 자동검사시스템의 개발에 관한 연구이다. 본 시스템은 머신비전에 의한 검사데이터를 통계적 공정관리시스템으로 직접 입력이 가능하며, 이러한 특성은 품질 이상이나 공정에 문제가 발생하였을 때 즉각적인 수정 조치가 가능한 기술이다. 검사부분에 대한 영상처리는 PC 내부에 설치되어 있는 IVP-150 머신비전 보드에 의하여 이루어지며, 품질요소를 정확히 확인하기 위해 템플리트 매칭 기술이 적용되었다. 본 시스템을 생산현장에 적용한 결과, 잡음이나 영상의 삐뚤어짐 흑은 방향성 등의 문제에도 적응력이 강함이 입증되었다.
목적: 3D영상은 여러 분야에서 매우 유용하지만 일부 사람들에게 신체적인 불편함을 일으킨다. 본 연구는 신체적 불편함을 느끼는 사람에 있어서 그들의 상용안경을 착용했을 때와 양안시 교정안경을 착용을 때 안정피로의 타입과 정도를 평가하기 위함이다. 방법: 성인 98명을 그들이 착용해 온 상용안경을 착용한 상태에서 3D 텔레비전(TV)을 65분간 시청한 후 안정피로가 가장 심하게 느끼는 35명(나이 $32.2{\pm}4.4yrs$)을 대상으로 평가했다. 그런 다음 수평, 수직 또는 기저 하 방향의 동향프리즘을 부가한 양안시 교정안경을 착용하고 2.7 m 거리에서 65분간 3D TV를 시청하는 동안 안정피로의 정도를 수치로 재평가했다. 평가는 11가지 증상에 대해 4점 스케일(0=없음, 3=심함)로 하였다. 원거리 및 근거리 수평 사위는 하웰사위검사카드(Howell phoria card)로 측정하였으며 수직 사위는 마독스봉(Maddox rod)을 이용하였다. 3D TV 시청에 의해 발생되는 증상을 상용안경을 착용했을 때와 양안시 교정안경을 착용했을 때를 비교하였다. 결과: 양안시 교정 안경을 착용한 상태에서 3D TV를 시청할 때 시청 5, 25, 45, 65분에서 상용안경을 착용하고 시청할 때 보다 안정피로가 유의수준에서 낮았다(all p<0.001, paired t-tests). 굴절이상도만 필요로 하는 그룹에서는 상용안경 착용과 양안시 교정안경을 착용하고 시청 할 때는 모든 안정피로에서 유의 수준에서 차이가 없었다. 그러나 양안시 이상의 프리즘 교정 그룹에서 안정피로는 양안교정 안경 착용이 상용안경 착용때 보다 유의 수준에서 낮았다(all p<0.05). 결론: 사위/이향 안구 운동을 기초로 한 양안시 이상의 안경교정은 3D 시청 중에 안정피로를 낮출 수 있다. 양안시 이상을 가진 사람은 안정피로를 줄이기 위해 3D TV를 오래 보기 전에 적절한 프리즘이 필요하다.
목적: 본 연구는 근거리 주시 시 눈의 조절로 인한 난시의 변화를 파악하여 근용 안경사용 시 조절성 난시 발생의 문제점을 제시하는 것을 목적으로 실시되었다. 방법: 근거리 주시 기회가 많은 20세에서 40세까지 154명을 대상으로 포롭터를 사용하여 원거리 교정 굴절력을 측정한 다음 점군시표를 40 cm 거리에 두고 양안시 상태를 유지하기 위하여 두 눈을 동시에 뜨게 하고 한쪽 눈을 운무 시키고 다른 눈에는 크로스실린더 렌즈를 사용하여 근거리 난시축, 난시량을 측정하여 원거리 난시와 비교하였다. 결과: 근거리 주시 시 난시량이 감소 또는 변화가 없는 사람보다 증가한 사람이 많았고, 시력에 영향을 미칠 수 있는 0.75D이상 증가한 눈이 총 30안으로 전체 대상자의 9.7%로 나타났다. 근거리 주시 시 직난시와 사난시가 증가 하였고 난시 축방향은 좌안, 우안, 모두 내회선 하였으며 ${\pm}$5$^{\circ}$ 이상 회전된 눈은 조사대상자의 66.9%인 것으로 조사되었다. 난시의 축방향 회전으로 인하여 잔류난시의 발생이 예상되어 눈에 나쁜 영향을 미칠 것으로 생각된다. 결론: 근거리 주시 시 난시량의 증가와 축방향 회전으로 교정이 안된 안경을 장용하고 근거리를 주시하면 새로운 잔류난시가 발생하여 눈의 안정피로가 증가할 수 있어 근용 굴절검사에서 근거리주시에 의한 난시 변화를 고려되어야 할 것으로 생각된다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.920-927
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2009
Many schedule delays and cost overruns in interior construction are caused by a lack of understanding in detailed and complicated interior works. To minimize these potential impacts in interior construction, a systematic approach for project managers to detect discrepancies at early stages and take corrective action through use of visualized data is required. This systematic implementation is still challenging: monitoring is time-consuming due to the significant amount of as-built data that needs to be collected and evaluated; and current interior construction progress reports have visual limitations in providing spatial context and in representing the complexities of interior components. To overcome these issues, this research focuses on visualization and computer vision techniques representing interior construction progress with photographs. The as-planned 3D models and as-built photographs are visualized in a 3D walk-through model. Within such an environment, the as-built interior construction elements are detected through computer vision techniques to automatically extract the progress data linked with Building Information Modeling (BIM). This allows a comparison between the as-planned model and as-built elements to be used for the representation of interior construction progress by superimposing over a 3D environment. This paper presents the process of representing and detecting interior construction components and the results for an ongoing construction project. This paper discusses implementation and future potential enhancement of these techniques in construction.
This paper presents an automated visual inspection/measuring system for the door inner panel manufacturing process. The main objective of this research is to develop inspection applications with a machine vision system related to the determination or quantification of parameters such as dimension, shape, quality of surfaces, number of holes in a panel, and presence or absence of specific features. For quality measurements, we showed a subpixel image processing technology that will improve the consistency of results and level of precision. Also presented is a data analysis method th detect process shifts so that corrective action can be undertaken before more defective units are manufactured.
This paper proposes the algorithm for the correction of a position and orientation of small object such as chip in the precise construction process. In the past, it is general to correct position and orientation of object using human sight and simple vision sensors. But recently, researches using image processing devices have been studied to improve the corrective precision of a position and orientation of object. In this piper, maximum-axis moment and p-theta algorithm are used to correct the position and orientation. Algorithm of maximum-axis moment is widely applied to hetero-object except being applied to a perfect rectangle. This is reason that moments of the X and Y-axis are equal. Therefore, being the shape of a perfect rectangle, the object is applied to other algorithm. In the light of time problem, real-time control is as important as correction of object. To solve it, we use the DSP(Digital Signal Processing) which is far more fast than PC.
This paper presents an automated visual inspection/measuring system for the door inner panel manufacturing process. The main objective of this research is to develop inspection applications with a machine vision system related to the determination or quantification of parameters such as dimension, shape, quality of surfaces, number of holes in a panel, and presence or absence of specific features. For quality measurements, we showed a subpixel image processing technology that will improve the consistency of results and level of precision. Also presented is a data analysis method th detect process shifts so that corrective action can be undertaken before more defective units are manufactured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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