The digital HPTV(holographic particle tracking velocimetry) velocity field measurement system consists of four steps: recording, numerical reconstruction, particle extraction and velocity extraction. In the velocity extraction process, we improved the two frame PTV algorithm to extract 3-D displacement information of each particle located in 3D space. Because a digital CCD camera was used, some factors such as spatial resolution, numerical aperture, and particle concentration influenced on the performance of the developed digital HPTV. Especially, the particle concentration $(C_o)$ affected the reconstruction efficiency and recovery ratio in the numerical reconstruction and particle extraction procedure. In this paper, the effect of particle concentration reconstruction efficiency and recovery ratio were analyzed experimentally. Optimal particle concentration was found to be in the range of $C_o=11{\sim}17\;particles/mm^3$.
This paper presents a visual servoing combined by evolutionary algorithms and neural network for a robotic manipulators to control position and orientation of the end-effector. Using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we generate the control input to agree the target image, to realize the visual servoing. The validity and effectiveness of the proposed control scheme will be verified by computer simulations.
A real time system realization for binocular eyeball tracking cursor on the computer monitor screen is presented in the paper. The processing for searching iris and tracking the cursor are that a facial is acquired by the small CCD camera, convert it into binary image, search for the eye two using the five region mask method in the eye surroundings and the side four points diagonal positioning method is searched the each iris. The tracking cursor is matched by measuring the iris central moving position, The cursor controlling is achieved by comparing two related distances between the iris maximum moving and the cursor moving to calculate the moving stance from gazing position and screen. The experimental result are obtained by examining some adults person on the system.
To improve the accuracy of sweetness sensor in automated sorting operations, it is necessary to clarify unevenness of the sugar content distribution within fruits. And it is expected that the technique to evaluate the content distribution in fruits contribute to the development of the near-infrared (NIR) imaging spectroscopy. Sugiyama (1999) had succeeded to visualize the distribution of the sugar content on the surface of a half-cut green fresh melon. However, this method cannot be applied to red flesh melons because it depends on information of the absorption band of chlorophyll (676 nm), which is affected by the color of the fresh. The objective of this study was to develop the universal visualization method depends on the absorption band of sugar, which can be applied to various kinds of melons and other fruits. The relationship between the sugar contents and absorption spectra of both green and red fresh melons were investigated by using a NIR spectrometer to determine the absorption band of sugar. The combination of 2$\^$nd/ derivative absorbances at 902 nm and 874 nm was highly correlated with the sugar contents. The wavelength of 902 nm is attributed to the absorption band of sugar. A cooled charge-coupled device (CCD) imaging camera which has 16 bit (65536 steps) A/D resolution was equipped with rotating band-pass filter wheel and used to capture the spectral absorption images of the flesh of a vertically half-cut red fresh melon. The advantage of the high A/D resolution in this research is that each pixel of the CCD is expected to function as a detector of the NIR spectrometer for quantitative analysis. Images at 846 nm, 874 nm, 902 nm and 930 nm were acquired using this CCD camera. Then the 2$\^$nd/ derivative absorbances at 902 nm and 874 nm at each pixel were calculated using these four images. On the other hand, parts of the same melon were extracted for capturing the images and squeezed for the measurement of sugar content. Then the calibration curve between the combination of 2$\^$nd/ derivative absorbances at 902 nm and 874 nm and sugar content was developed. The calibration method based on NIR spectroscopy techniques was applied to each pixel of the images to convert the 2$\^$nd/ derivative absorbances into the Brix sugar content. Mapping the sugar content value of each pixel with linear color scale, the distribution of the sugar content was visualized. As a result of the visualization, it was quantitatively confirmed that the Brix sugar contents are low at the near of the skin and become higher towards the seeds. This result suggests that the visualization technique by the NIR imaging spectroscopy could become a new useful method fer quality evaluation of melons.
Purpose: An autonomous robot was developed for harvesting strawberries cultivated in bench-type systems. Methods: The harvest robot consisted of four main components: an autonomous vehicle, a manipulator with four degrees of freedom (DOF), an end effector with two DOFs, and a color computer vision system. Strawberry detection was performed based on 3D image and distance information obtained from a stereo CCD color camera and a laser device, respectively. Results: In this work, a Cartesian type manipulator system was designed, including an intermediate revolute axis and a double driven arm-based joint axis, so that it could generate collision-free motions during harvesting. A DC servomotor-driven end-effector, consisting of a gripper and a cutter, was designed for gripping and cutting the strawberry stem without damaging the strawberry itself. Real-time position tracking algorithms were developed to detect, recognize, trace, and approach strawberries under natural light conditions. Conclusion: The developed robot system could harvest a strawberry within 7 seconds without damage.
In this paper, we propose the neural network based emotion recognition method for intelligently recognizing the human's emotion using vision system. In the proposed method, human's emotion is divided into four emotion (surprise, anger, happiness, sadness). Also, we use R,G,B(red, green, blue) color image data and the gray image data to get the highly trust rate of feature point extraction. For this, we propose an algorithm to extract four feature points (eyebrow, eye, nose, mouth) from the face image acquired by the color CCD camera and find some feature vectors from those. And then we apply back-prapagation algorithm to the secondary feature vector(position and distance among the feature points). Finally, we show the practical application possibility of the proposed method.
CCD 카메라를 이용해 영상을 취득하는 과정에서 조도가 낮을 경우, 자동이득제어(AGC)를 사용하여 자동적으로 부족한 출력 신호를 증폭하게 된다. 이 과정에서 신호와 함께 잡음도 함께 증폭하게 된다. 따라서 저조도 상황에서 취득한 영상은 잡음이 매우 강하여 기존의 방법으로는 잡음을 효과적으로 제거하기 어렵다. 본 논문에서는 잡음의 정도가 심한 저조도 영상의 잡음제거를 위하여 중심화소와 주변영역을 주파수 영역으로 변환하여, 신호 및 잡음의 주파수 특성에 따라 적응적으로 잡음제거를 수행하는 잡음제거 기술을 제안한다. 이러한 주파수 대역 별 특성의 차이를 비교하여 영상의 특징에 따른 적응적인 잡음제거를 수행하여 저조도 환경 영상의 화질을 개선하였다.
본 논문에서는 얼굴과 동공을 검색하는 새로운 기법을 제시하며, 안전운행을 위한 운전자의 동공 감시에 적용한 실험결과를 포함하고 있다. 제시된 기법은 세 단계 주요 과정을 거치는데, 먼저 스킨칼라 세그먼테이션 기법으로 얼굴을 찾는 과정으로 이는 지금까지 사용된 휴리스틱모델이 아닌 학습과정 모델에 기반을 두고 있다. 다음에 얼굴 특징 세그먼테이션으로 눈, 입, 눈썹 등의 부분을 검출 하는데, 이를 위해 얼굴 각 부분에서 추출한 고유 특징들에 대한 PDF 추정을 사용하고 있다. 마지막으로 서큘러 하프 변환기법으로 눈 안의 동공을 찾아낸다. 제시된 기법을 조명이 다른 웹 얼굴 영상과 운전자의 CCD 얼굴 영상에 적용하여 동공을 찾아내는 실험을 하여, 높은 동공 검출율을 확인하였다.
본 연구는 압연된 알루미늄 원판으로부터 추출된 캔재를 CCD 카메라를 이용하여 이어링률을 측정하는 시스템 개발이 주 목적이다. 입력받은 영상을 최적화하기 위하여 영상의 객체 분리 및 위치 보정을 해주었고, 전처리 단계로서 히스토그램 평활화에 의한 선명도를 개선시켜 준 다음 로버트 마스크를 이용하여 에지를 검출하였다. 현장에서는 알루미늄 특성상 발생된 캔재의 각 4개의 귀와 골의 높이를 디지털 버니어 캘리퍼스를 이용하여 수작업으로 측정하는데 처리 속도면에서 알루미늄 캔재의 1방향의 높이당 최소 3번 측정에 의하여 30초가 소요되었다. 반면에 스텝모터를 이용하여 캔재를 45°씩 회전시키면서 각각의 귀와 골의 높이 측정을 본 시스템을 적용하였을 때 0.02초의 시간이 소요되었다. 따라서 본 시스템을 이용한 결과 산업 현장에서 제품 처리 결과와 비교, 만족할 만한 성능이 입증되었다.
The aim of this paper is to present the development of visual seam tracking system equipped with visual range finder. The visual range finder, which consists of a CCD camera and a diode laser system with line generating optics, developed to recognize the types of weld joints and detect the location of weld joints. In practical applications, however, images of the weld joints are often degraded due to spatters, are flares, surface specularity, and welding smoke. To overcome the problem, this paper proposes a syntactic approach which is a class of artificial intelligence techniques. In the approach, the type of weld joint is inferred based upon the production rules which are linguiques grammars consisting of a set of line and junction primitives of laser strip image projected on weld joint. The production rules eliminate several noisy primitives to create new primitives through the merging process of primitives. After the recognition of weld joint, arc welding is started and the location of weld joints is repeatedly detected using a spring model-based template matching in which the template model is a by-product of the recognition process of weld joint. To show the effectiveness of the proposed approach a series of experiments-identification and robotic tracking-are conducted for four different types of weld joints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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