Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.14
no.2
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pp.129-136
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2009
Generally, curved surfaces of ship hull are deformed by flame bending (line heating), multi-press forming, and die-less forming method. The forming methods generate the required in-plane/bending strain or displacement on the flat plate to make the curved surface. Multi-press forming imposes the forced displacements on the flat plate by controlling the position of each pressing points based upon the shape difference between the unfolded flat plate and the curved object shape. The flat plate has been obtained from the unfolding system that is independent of the ship CAD. Apparently, the curved surface and the unfolded-flat surface are expressed by different coordinate systems. Therefore, one of the issues is to find a registration of the unfolded surface and the curved shape for the purpose of minimum amount of forming works by comparing the two surfaces. This paper presents an efficient algorithm to get an optimized registration of two different surfaces in the multi-press forming of ship hull plate forming. The algorithm is based upon the ICP (Iterative Closest Point) algorithm. The algorithm consists of two iterative procedures including a transformation matrix and the closest points to minimize the distance between the unfolded surface and curved surfaces. Thereby the algorithm allows the minimized forming works in ship-hull forming.
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new approach to representing and finding a holdsite of general 3D curved objects using range data. We develop a three-dimensional generalized Hough transformation which can be also applied to general 3D curved object recognition and which reduces both the computation time and storage requirements. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points which are prespecified arbitrarily and task dependently.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.1
s.232
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pp.1-13
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2005
Kinematics of grasping and manipulation by a multi-fingered robotic hand where multi-fingertip surfaces are in contact with an object is solved. The surface of the object was represented by B-spline surfaces in order to model the objects of various shapes. The fingers were modeled by cylindrical links and a half ellipsoid fingertip. Geometric equations of contact locations have been solved for all possible contact combinations between the fingertip surface and the object. The simulation system calculated joint displacements and contact locations for a given trajectory of the object. Since there are no closed form solutions for contact or intersection between these surfaces, kinematics of grasping was solved by recursive numerical calculation. The initial estimate of the contact point was obtained by approximating the B-spline surface to a polyhedron. As for the simulation of manipulation, exact contact locations were updated by solving the contact equations according to the given contact states such as pure rolling, twist-rolling or slide-twist-rolling. Several simulation examples of grasping and manipulation are presented.
In laser imaging, accurate extraction of the laser's center is essential. Several methods exist to extract the laser's center in an image, such as the geometric mean, the parabolic curve fitting, and the Gaussian curve fitting, etc. The Gaussian curve fitting is the most suitable because it is based on the physical properties of the laser. The width of the Gaussian laser beam depends on the distance from the laser source to the target object. It is assumed in general that the distance remains constant at a laser spot resulting in a symmetric Gaussian model for the laser image. However, on a curved surface of the object, the distance is not constant; The laser beam is narrower on the side closer to the focal point of the laser light and wider on the side closer to the laser source, which causes the distribution of the laser beam to skew. This study presents a modified Gaussian model in the laser imaging to incorporate the slant angle of a curved object. The proposed method is verified with simulation and experiments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.14-19
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2001
This paper presents a new method of 3-D surface feature extraction using a quadratic pol expression. With a range image, we get an edge map through the modified scan line technique this edge map, we label a 3-dimensional object to divide object's region and extract cent corner points from it's region. Then we determine whether the segmented region is a planar or a curved from the quadric surface equation. we calculate the coefficients of the planar su the curved surface to represent regions. In this article. we prove performance of the metho synthetic and real (Odetics) range images.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.15-18
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2011
Up to now the incomplete texture have been manufactured through the 2D surface treatment like simple painting process or printing process. But in order to obtain 3D texture like natural object, micro scales' 3D surface structure on the surface of plastic part must be formed. In this study plastic smart phone case with 3D texture was produced by developing the surface duplication technology of natural object used electro-forming technology, by developing the press forming technology converted plane stamper to curved surface stamper and by developing the injection mold and molding technology which have been installed the curved surface stamper.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.1
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pp.120-129
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1990
In this paper, 3-dimensional object segmentation and classification are proposed. Planar object is segmented surface using jump boundary and internal boundary. Curved object is segmented surfaces by maximin clustering method. Segmented surfaces are classified by depth trends and angle measurement of normal vectors. Classified surfaces are merged according to adjacent surfaces and compared to Guassian curvature and mean curvature method. The proposed methods have been successfully applied to the synthetic range images and shows good classification.
In this paper, we describe an approach that determines the identity of surfaces of an object with planar and curved surfaces from range data of the object in the scene. The proposed matching scheme presents that surface correspondence of an object is achieved by simple comparison of values for representing surfaces of the object with model in order to avoid unnecessary matching procedures. We use uniquely assigned Surface Representing Value(SRV) for representing surfaces of the object, which are sums of all weighted view-point independent features. And, the proposed method is simple, quite effective and insensitive to occlusion and noise in sensor data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.10
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pp.1910-1924
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1994
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new view-point independent approach to recognizing general 3D curved objects using range data. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points. The model points are prespecified arbitrarily and keeping the task in mind so that the following task can be easily described using the model points. Our approach has several advantages. Since model points are specified arbitrarily and task dependently, further processing can be reduced in application by locating the model points at places which are useful for further operations in the task. The knowledge base is simple with less storage requirement. And, it is easy to compensate the uncertainties of positions estimation caused by noise and quantization error.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.7
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pp.605-613
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2014
Scanning white-light interferometry is an important measurement option for many surfaces. However, serious profile measurement errors can be present when measuring free-form surfaces being highly curved or tilted. When the object surface slope is not zero, the object and reference rays are no longer common path and optical aberrations impact the measurement. Aberrations mainly occur at the beam splitter in the interference objective and from misalignment in the optical system. Both effects distort the white-light interference signal when the surface slope is not zero. In this paper, we describe a modified version of white-light interferometry for eliminating these measurement errors and improving the accuracy of white-light interferometry. Moreover, we report systematic errors that are caused by optical aberrations when the object is not flat, and compare our proposed method with the conventional processing algorithm using the random ball test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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