We present an autofocus tracking system implemented by the digital refocusing of digital holographic microscopy (DHM) and the tunability of an electrically tunable lens (ETL). Once the defocusing distance of an image is calculated with the DHM, then the focal plane of the imaging system is optically tuned so that it always gives a well-focused image regardless of the object location. The accuracy of the focus is evaluated by calculating the contrast of refocused images. The DHM is performed in an off-axis holographic configuration, and the ETL performs the focal plane tuning. With this proposed system, we can easily track down the object drifting along the depth direction without using any physical scanning. In addition, the proposed system can simultaneously obtain the digital hologram and the optical image by using the RGB channels of a color camera. In our experiment, the digital hologram is obtained by using the red channel and the optical image is obtained by the blue channel of the same camera at the same time. This technique is expected to find a good application in the long-term imaging of various floating cells.
This paper describes the design and development of a hovering AUV constructed at Cheju National University and analyses the dynamic performance of the vehicle using simulation programs. The main purpose of this AUV is to carry out fundamental tests in its station keeping, attitude control, and desired position tracking. Its configuration is similar to the general ROV appearance for underwater works and its dimensions are 0.75m*0.5m*0.5m. It has 4 thrusters of 450 watts for longitudinal/lateral/vertical propulsion and is equipped with a pressure sensor for measuring water depth and a magnetic compass for measuring heading angle. The navigation of the vehicle is controlled by an on-board Pentium III-class computer, which runs with the help of the Windows XP operating system. These give us an appropriate environment for developing various algorithms needed for developing and advancing Hovering AUV.
Lineage tracing is a widely used method for understanding cellular dynamics in multicellular organisms during processes such as development, adult tissue maintenance, injury repair and tumorigenesis. Advances in tracing or tracking methods, from light microscopy-based live cell tracking to fluorescent label-tracing with two-photon microscopy, together with emerging tissue clearing strategies and intravital imaging approaches have enabled scientists to decipher adult stem and progenitor cell properties in various tissues and in a wide variety of biological processes. Although technical advances have enabled time-controlled genetic labeling and simultaneous live imaging, a number of obstacles still need to be overcome. In this review, we aim to provide an in-depth description of the traditional use of lineage tracing as well as current strategies and upcoming new methods of labeling and imaging.
This paper describes the design and performance of a hovering AUV constructed at KMOU (Korea Maritime and Ocean University). Before the field test, we analyzed the dynamic performance of the AUV using a simulation program made by Matlab & Simulink. Also, a PID controller was designed to control the thrusters. Using 4 thrusters (2 vertical and 2 horizontal), the AUV could be controlled using dynamic motion with 4-DOF. A simulation and field test were conducted with way-point tracking, maintaining the desired depth. To perform way-point tracking, the AUV can be fine-tuned to the desired heading angle through the LOS (Line Of Sight) method. This paper shows the results of simulation and field tests.
This paper describes the design and control of a hovering AUV test-bed and analyzes the dynamic performance of the vehicle using simulation programs. The main purpose of this vehicle is to carry out fundamental tests of its station keeping, attitude control, and desired position tracking. Its configuration is similar to the general appearance of an ROV for underwater operations, and its dimensions are $0.75m{\times}0.5m{\times}0.5m$. It has four 450-W thrusters for longitudinal/lateral/vertical propulsion and is equipped with a pressure sensor for measuring the water depth and a magnetic compass for measuring its heading angle. The navigation of the vehicle is controlled by an onboard Pentium III-class computer, which runs with the help of the Windows XP operating system. This provides an appropriate environment for developing the various algorithms needed for developing and advancing a hovering AUV.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.6
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pp.786-794
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1998
This paper proposes an automatic microshaping technology using laser and applies it to implementation of semicutting control system of the panel inside which a car air bag is equipped. Since it is impossible to project laser directly onto the desired working point of a target panel due to fixedness of laser generator, we reflect the generated laser, using reflection mirrors and focusing lenses, to project onto the desired working point. Also, in order to conduct an uniform semicutting control with constant width and depth, we control the end-effector of manipulator, which grasp the laser reflection mirror, to track working path with constant speed and orientation. The validity and effectiveness of the proposed methods are checked through experiments tracking a path formatted with straight lines and arcs.
The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. In this study, diffused illumination holographic system to measure the sizes and 3D velocities of moving particles based on automatic image processing was developed. First of all basic optical systems for pulse laser recording, continuous laser reconstruction, and image acquisition, were constructed. To determine the position of particles in the optical axis, new three auto-focusing parameters(AEP), namely, Correlation Coefficient, Sharpness Index, and Depth Intensity were introduced and verified. The developed system was applied to spray droplets to validate the capability of the system. Three dimensional positions of particles viewed from two sides were decided using AFP and then 3D velocities of Particles were extracted by particle tracking algorithm. Comparison of measurement results of sizes and 3D velocities of particles with those obtained by laser instrument, PDPA, showed good consistency of the developed holographic system.
Due to the limited field of view of the pinhole camera, there is a lack of stability and accuracy in camera pose estimation applications such as visual SLAM. Nowadays, multiple-camera setups and large field of cameras are used to solve such issues. However, a multiple-camera system increases the computation complexity of the algorithm. Therefore, in multiple camera-assisted visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) the multi-view tracking algorithm is proposed that can be used to balance the budget of the features in tracking and local mapping. The proposed algorithm is based on PanoSLAM architecture with a panoramic camera model. To avoid the scale issue 3D LiDAR is fused with omnidirectional camera setup. The depth is directly estimated from 3D LiDAR and the remaining features are triangulated from pose information. To validate the method, we collected a dataset from the outdoor environment and performed extensive experiments. The accuracy was measured by the absolute trajectory error which shows comparable robustness in various environments.
In modern Anti-Submarine Warfare, there are various ways to locate a submarine in a two-dimensional space. For more effective tracking and attack against a submarine the depth of the target is a critical factor. However, it has been difficult to find out the depth of a submarine until now. In this paper a possible solution to the depth estimation of submarines is proposed utilizing DIFAR (Directional Frequency Analysis and Recording) sonobuoy information such as contact bearings at or prior to CPA (Closest Point of Approach) and the target's Doppler signals. The relative depth of the target is determined by applying the Pythagorean theorem to the slant range and horizontal range between the target and the hydrophone of a DIFAR sonobuoy. The slant range is calculated using the Doppler shift and the target's velocity. the horizontal range can be obtained by applying a simple trigonometric function for two consecutive contact bearings and the travel distance of the target. The simulation results show that the algorithm is subject to an elevation angle, which is determined by the relative depth and horizontal distance between the sonobuoy and target, and that a precise measurement of the Doppler shift is crucial.
Passive source depth estimation has been studied for decades since the source depth can be used for target classification, target tracking, etc. The purpose of this paper is to solve the problem of ambiguity in the previous paper [S.-il. Cho et al. (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 38, 120-127 (2019)] that source depth is estimated in two points. The patterns of phase shift of Channel Impulse Response(CIR) reflected in ocean surface and bottom is used for removing ambiguity of the source depth estimation, and after removing ambiguity, source depth is estimated at one point through the intersection of CIR. In order to extract CIR in case of unknown source signal and continuous signal or noise, Ray-based blind deconvolution is used. The proposed algorithm is demonstrated through numerical simulation in ocean waveguide.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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