This paper presents an image processing method for two dimensional position measurement of a floating structure. This method is based on image processing technique using concept of window and threshold processing to track the target object. The experimental results for position measurement of the target object in two dimensional water tank demonstrate the validity of this method.
본 논문에서는 영상처리기(image processor)가 내장되어 있지 않은 영상획득기(frame grabber) CCD 카메라만을 가지고 2차원 및 3차원 운동 측정과 분석을 위한 실시간 마커 인식 알고리즘을 개발하였다. 검색 범위의 축소를 통해 마커 출현 예상 위치를 추정하는 추적 알고리즘을 제시하며, 예상 범위 내에서 실제 마커를 탐색하는 알고리즘으로서 전화면 검색기법, 회오리 검색 기법, 사방팔방 기법을 제시하며, 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘들은 실시간 마커 인식을 위해 검색 대상의 범위를 축소하는데 그 목적을 두었다. 인식된 마커의 중점을 찾는 알고리즘은 기존의 외곽선 축출 방법보다 빠른 중점 축출 알고리즘이다.
본 연구에서는 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 연구를 수행하였다. 스크랩 자동선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 이젝터로 구분되며 라인스캔 카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 스크랩 표면의 색도를 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 인식함으로써. 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만에 에어노즐을 작동케 하여 선별하도록 되어 있다. 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하여 선별시스템에 적용하였으며, 최적실험조건으로 스크랩 이송속도 25 m/min.에서 철스크랩중에 포함되어 있는 Cu스크랩을 90%이상 인식하여 약 80%의 선별효율을 얻었다.
산업, 의용, 교통, 사회의 각 분야에서 응용되고 있는 산업용 텔레비전(Industrial Television : ITV)을 사용하여 동영상의 실시간 자동처리 방법에 의한 고속도로 및 일반도로상의 교통류 및 차량의 속도를 계측하는 시스템과 알고리즘을 개발하였다. 영상 계측 시스템에서는 ITV에 의한 실시간 처리를 가능하게 하기 위하여, 화면의 전화소를 처리하는 대신에 화면상에 미리 설정한 비교적 소수의 샘플점의 휘도 정보만을 취급하는 프레임 그레버를 사용하고, 그 시스템으로 각종 동영상의 처리 알고리즘을 개발하였다. 통과 차량의 대수의 계측은 시간적인 정보를 활용하는 것으로, 차량의 대략적인 윤곽을 그린 다음 그 윤곽의 선두 부분을 인식하는 기법에 의해서 1레인 뿐만 아니라 많은 레인에 걸친 통과 차량을 계측할 수 있는 특징을 가지고 있다. 실제로, ITV 영상을 이용하여 고속도로 및 일반도로상에서 도로의 횡단 방향에 하나의 샘플열을 설치하고, 계측 알고리즘을 개발하였다. 또한 이 기법을 이용하여, 통과차량에 대하여 일정거리를 둔 2개의 샘플점 열을 설치하고, 윤곽처리를 한 다음, 그 윤곽의 프레임수와 거리를 이용하여 차량의 속도를 계측하는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.
본 연구에서는 영상처리를 통한 부액계의 교정방법을 연구한다. 이 방법은 부액계를 교정하기 위해 선정된 부액계의 측정눈금과 기준액체의 수평면을 교정자의 조작 없이 자동으로 일치시킨다. 이 시스템은 CCD카메라, frame grabber, 스텝모터, 영상처리를 포함한 시스템프로그램으로 구성된다. 영상처리프로그램은 부액계의 측정눈금부위와 기준액체의 수평면사이에서 발생하는 메니스커스를 검색하여 눈금을 일치시키는 부분과 스텝모터를 제어하는 부분으로 구성한다. 본 연구에서 개발한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 교정자의 눈으로 직접 메니스커스와 측정눈금을 관측한 수동교정방법의 교정결과와 비교한다 각각의 교정값의 차이가 $0.004\;kg/m^3$ 이하로서 교정값의 측정 불확도 $0.06\;kg/m^3$을 고려하면 두 방법의 교정결과가 거의 같은 연구결과를 얻었다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 버신 비젼시스템을 설계 제작하고, 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 ejector로 구분되며, CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크램의 선별실험을 수행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90%이상의 선별효율을 나타내어, 향후 선별기능의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 색도인식이 가능한 머신 비젼시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 머신비젼시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 CCD카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식하게 된다. 또한 그 인식결과에 따라 I/O interface가 구성된 콘트롤러에 의해 에어노즐을 작동하도록 하여 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리하도록 되어 있다. 본 시스템을 이용하여 철스크랩에 포함된 Cu스크랩의 분리시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15m/min.에서 90% 이상의 분리효율을 나타내어 향후 분리효율의 고속화가 실현될 경우 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
A digital image processing technique which is able to get the velocity vector distribution of a surface of the spilled oil in the ocean without contacting the flow itself. This technique is based upon the PIV(Particle Imaging Velocimetry) technique and its system mainly consists of a high sensitive camera, a CCD camera, an image grabber, and a host computer in which an image processing algorithm is adopted for velocity vector acquisition. For the acquisition of the advective velocity vector of floating matters on the ocean, a new multi-frame tracking algorithm is proposed, and for the acquisition of the diffusion velocity vector distribution of the spilt oil onto the water surface, a high sensitive gray-level cross-correlation algorithm is proposed.
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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