A computer vision system for robot is developed which can recognize a variety of two dimensional complex objects in gray level noisy scenes. the system is also capable of determining the position and orientation of the objects for robotlc manipulation. The hardware of the vision system is developed and a new edge tracking technique is also proposed. The linked edges are approximated to sample line drawing by split and merge algorithm. The system extracts many features from line drawing and constructs relational structure by the concave and convex hull of objects. In matching process, the input obhects are compared with the objects database which is formed by learning ability. Thelearning process is so simple that the system is very flexible. Several examples arc shown to demonstrate the usefulness of this system.
Kim, Yong-Baek;Moon, Hyeong-Soon;Kim, Jong-Cheol;Kim, Jong-Jun;Choo, Jeong-Bog
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1137-1140
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2005
Automatic welding has been used frequently on pipeline projects. The productivity and reliability are most essential features of the automatic welding system. The mechanized GMAW process is the most widely used welding process and the carriage and band system is most effective welding system for pipeline laying. This application-oriented paper introduces new automatic welding equipment for pipeline construction. It is based on cutting-edge design and practical welding physics to minimize downtime. This paper also describes the control system which was designed and implemented for new automatic welding equipment. The system has the self diagnostic function which facilitates maintenance and repairs, and also has the network function via which the welding task data can be transmitted and the welding process data can be monitored. The laser vision sensor was designed for narrow welding groove in order to implement higher accuracy of seam tracking and fully automatic operation.
차량검출은 교통량 관측을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보 추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나, 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동중인 차량에 의해서 발생하는 활성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98[%]이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차선의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
In this paper we focus on the Personal Space (PS) as a nonverbal communication concept to build a new Human Computer Interaction. The analysis of people positions with respect to their PS gives an idea on the nature of their relationship. We propose to analyze and model the PS using Computer Vision (CV), and visualize it using Computer Graphics. For this purpose, we define the PS based on four parameters: distance between people, their face orientations, age, and gender. We automatically estimate the first two parameters from image sequences using CV technology, while the two other parameters are set manually. Finally, we calculate the two-dimensional relationship of multiple persons and visualize it as 3D contours in real-time. Our method can sense and visualize invisible and unconscious PS distributions and convey the spatial relationship of users by an intuitive visual representation. The results of this paper can be used to Human Computer Interaction in public spaces.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
차량검출은 교통량 관측(모니터링)을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동 중인 차량에 의해서 발생하는 환성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98(%)이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
An experimental study has been conducted to quantitatively characterize the motion of neutrally buoyant particles in 2-dimensional Poiseuille flow through the micron-sized circular capillaries in the range of Re (Reynolds number) $\approx0.1\sim100$. $A{\mu}-PTV$ (Particle Tracking Velocimetry) system is adopted, which consists of a double-headed Nd:YAG laser, an epi-fluorescence microscope and a cooled CCD camera. Since high shear rate can be induced due to the scale effect even at low Re, it is shown that in micro scale neutrally buoyant particles in Poiseuille flow drift away from the wall and away from the center of the capillary. Consequently, particles accumulate at the equilibrium position of $0.52\sim0.64R$ with R being the radius of the capillary, which is analogous to that of tube flow in macro scale. There is a plateau in equilibrium position at small Re, while equilibrium position starts increasing at $Re\approx30$. The outermost edge of particle cluster is closer to the center of the capillary than that in previous studies due to low Re effect. The present study quantitatively presents characteristics of particle motion in circular capillaries. Furthermore, it is expected to give optimum factors for designing microfluidic systems that are to be used fur plasma separation from the blood.
Corrosion of steel plate is common phenomenon which results in the gradual destruction caused by a wide variety of environments. Corrosion monitoring is the tracking of the degradation progress for a long period of time. Corrosion on steel plate appears as a discoloration and any irregularities on the surface. In this study, we developed a quantitative evaluation method of the rust formed on steel plate by using k-means clustering from the corroded area in a given image. The k-means clustering for automated corrosion detection was based on the GrabCut segmentation and Gaussian mixture model(GMM). Image color of the corroded surface at cut-edge area was analyzed quantitatively based on HSV(Hue, Saturation, Value) color space.
Internet of Things (IoT) is the paradigm of network of Internet-connected things as objects that constantly sense the physical world and share the data for further processing. At the core of IoT lies the early technology of radio frequency identification (RFID), which provides accurate location tracking of real-world objects. With its small size and convenience, RFID tags can be attached to everyday items such as books, clothes, furniture and the like as well as to animals, plants, and even humans. This phenomenon is the beginning of new applications and services for the industry and consumer market. IoT is regarded as a fourth industrial revolution because of its massive coverage of services around the world from smart homes to artificial intelligence-enabled smart driving cars, Internet-enabled medical equipment, etc. It is estimated that there will be several dozens of billions of IoT devices ready and operating until 2020 around the world. Despite the growing statistics, however, IoT has security vulnerabilities that must be addressed appropriately to avoid causing damage in the future. As such, we mention some fields of study as a future topic at the end of the survey. Consequently, in this comprehensive survey of IoT, we will cover the architecture of IoT with various layered models, security characteristics, potential applications, and related supporting technologies of IoT such as 5G, MEC, cloud, WSN, etc., including the economic perspective of IoT and its future directions.
An excavator is a construction machine that can perform various tasks such as trenching, piping, excavating, slope cutting, grading, and rock demolishing. In the 2010s, unmanned construction equipment using ICT technology was continuously developed. In this paper, the path design process was studied to implement the output data of the decision stage, and the path design algorithm was developed. For example, the output data of the decision stage were terrain data around the excavator, excavator mechanism information, excavator hydraulic information, the position and posture of the bucket at key points, the speed of the desired bucket path, and the required excavation volume. The result of the path design was the movement of the hydraulic cylinder, boom arm, bucket, and bucket edge. The core functions of the path design algorithm are the function of avoiding impact during the excavation process, the function to calculate the excavation depth that satisfies the required excavation volume, and the function that allows the bucket to pass through the main points of the excavation process while maintaining the speed of the desired path. In particular, in the process of developing the last function, the node tracking method expressed in the path design table was newly developed. The path design algorithm was verified as this path design satisfied the JCMAS H02 requirement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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