Median filtering is a nonlinear method which is known to be effective in removing impulse noise while preserving local image structure relatively well. However, it could still suffer the smearing phenomena of edges and fine details into neighbors due to undesirable influence from the pixels whose values are far off from the true value of the pixel at hand. This drawback mainly comes from the fact that median filters typically employ a regular shape window for collecting the pixels used in the filtering operation. In this paper, we propose a median filtering method which employs an irregular shape filter window in collecting neighboring pixels around the pixel to be denoised. By employing an irregular shape window, we can achieve good noise suppression while preserving image details. Experimental results have shown that our approach is superior to regular window-based methods.
The lightweight industry continuously demands reliable near-net-shape fabrication where the preform just out-of-machine is close to the final shape. In this study, different half-finished preforms are made π-beams. Then the preforms are unfolded to make a 3D shape with integrated structure of fibers, providing easier handling in the further processing of composites. Several 3D textile preforms are made using weaving technique and are examined after resin infusion for mechanical properties such as inter-laminar shear strength, compressive strength and tensile strength. Considering that the time and labor are important parameters in modern production, 3D weaving technique reduces the manufacturing steps and therefore the costs, such as hand-lay up of textile layers, cutting, and converting into preform shape. Hence this 3D weaving technique offers many possibilities for new applications with efficient composite production.
본 논문에서는 복수 모델영상 간의 휘도치의 차이(이를 상위도라고 정의함)를 기본으로 영상매칭의 기준이 되는 "상위도 패턴"을 만드는 방법과, 이를 이용하여 입력영상과 모델영상간의 거리 계산에 의해 손의 형상을 인식하는 알고리듬에 대해 기술한다 이 방법의 특징은 인식과정에서 에지나 코너 등과 같은 기하학적 형상특징을 이용하는 것이 아니고, 영상전체를 하나의 처리단위로 하여 다수의 영상으로부터 구한 단순한 휘도치 차이를 2차원의 형상으로 패턴화 하여 인식과정에 사용한다는 점이다. 따라서 대량의 모델이 상호간에 갖는 상관관계가 인식과정에서 동시에 적용되기 때문에 대규모의 영상을 비교할 필요가 있는 인식 알고리즘의 실현에 매우 적합하다.
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리 시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 키 아이디어는 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 원시형상 요소들의 중심점을 연결하는 궤적을 추적하는 것이다. 핸드 제스처 시퀀스의 중심점 궤적은 핸드 제스처의 형상에 관련된 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 원시형상 요소들의 중심점 궤적과 직접적으로 관련되는 체인코드 에지벡터로부터 형상의 특징벡터를 계산하여 핸드 제스처 시퀀스를 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.
This paper proposes a compact-sized surface myoelectric sensor for myoelectric hand prosthesis. To fit the surface myoelectric sensor in the socket of the myoelectric hand prosthesis, the sensor should be a compact size. The surface myoelectric sensor is composed of a skin interface and a single processing circuit that are mounted on a single package. Since the skin interface has one reference and two input electrodes, and the reference electrode is located in middle of two input electrodes, we propose two types of sensors with the circle- and bar-shaped reference electrode, but all input electrodes are the bar-shaped. The metal material used for the electrodes is the stainless steel (SUS440) that endures sweat and wet conditions. Considering conduction velocity and median frequency of the myoelectric signal, we select the inter-electrode distance (IED) between two input electrodes as 18mm, 20mm, and 22 mm. The signal processing circuit consists of a differential amplifier with band pass filter, a band rejection filter for rejecting 60Hz power-line noise, amplifiers, and a mean absolute value circuit. We evaluate the proposed sensor from the output characteristics according to the IED and the shape of the reference electrode. From the experimental results we show the surface myoelectric sensor with the 18mm IED and the bar-shaped reference electrode is suitable for the myoelectric hand prosthesis.
Precast concrete structure has many advantages, but the assembled seam will affect potentially the overall seismic performance of structure. Based on the sidewall joint located in the bottom of assembled monolithic subway station, the main objectives of this study are, on one hand to present an experimental campaign on the seismic behavior of precast sidewall joint (PWJ) and cast-in-place sidewall joint (CWJ) subjected to low-cycle repeated loading, and on the other hand to explore the effect of shape and position of assembled seam on load carrying capacity and crack width of precast sidewall joint. Two full-scale specimens were designed and tested. The important index of failure pattern, loading carrying capacity, deformation performance and crack width were evaluated and compared. Based on the test results, a series of different height and variably-shape of assembled seam of precast sidewall joint were considered. The test and numerical investigations indicate that, (1) the carrying capacity and deformation capacity of precast sidewall and cast-in-place sidewall were very similar, but the crack failure pattern, bending deformation and shearing deformation in the plastic hinge zone were different obviously; (2) the influence of the assembled seam should be considered when precast underground structures located in the aquifer water-bearing stratum; (3) the optimal assembled seam shape and position can be suggested for the design of precast underground concrete structures according to the analysis results.
석판재의 모서리 가공작업은 많은 경우 자동화가 이루어지고 있지만 제품의 형태 가 복잡해지면 여전히 수작업에 의해 연마가 이루어지고 있다. 본 논문을 성형공구의 제작 에 앞서 성형공구의 특성과 장비의 운영요소들의 변화에 따른 연마절삭성능을 파악하기 위 한 기본시험이 수행결과를 나타내는 것이다. 장비의 운영요소는 헤드의 회전속도 및 이송속 도, 가압하중, 급수율, 절삭방향과 이송방향이 포함된다. 실험결과는 연마절삭성능 즉 공구 마모 무게에 대한 판재의 절삭량으로 표시하였고, 각 운영요소들 마다의 적정 운영수준이 제시되어 있다. 또한 연마재 투입략의 변화에 대한 마모시험에서는 마모도는 연마재의 증가 에 따라 증가하지만 어느 이상의 양에서는 오히려 감소하고 있다.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 본 논문에서는 가상의 칠판 위에서 움직이는 손의 궤적을 기반으로 기호를 인식하는 손 표현인식 방법을 제안하였다. 손으로 가상의 칠판에 그린 기호를 인식하기 위해서는 손의 움직임으로부터 기호를 인식하는 방법은 물론, 데이터 입력의 시작과 끝을 찾아내기 위한 손 자세 인식 역시 필요하다. 본 논문에서는 손 자세 인식을 위해 미디어파이프를, 시계열 데이터에서 손 동작을 인식하기 위해 순환 신경망의 한 종류인 LSTM(Long Short Term Memory)을 사용하였다. 제안하는 방법의 유효성을 보이기 위해 가상 칠판에 쓰는 숫자 인식에 제안하는 방법을 적용하였을 때 약 94%의 인식률을 얻을 수 있었다.
대부분의 수기 숫자 인식 시스템에서는 자모 형태를 이용한 특징 점 추출과, 형태소 적 분석기법을 많이 사용하였다. 본 연구에서는 체인코드를 사용하고, 생성된 체인코드를 미분하여 최소 값이 되는 미분코드를 만들었다. 이 미분코드는 대부분의 수기 숫자에 적용해 본 결과 숫자 변별력이 매우 뛰어남을 알 수 있었다. 처리 순서는 몇 개의 수기숫자를 전 처리하고, 체인코드와 미분코드를 생성 한 후, HMM 인식 네트워크를 사용하여 숫자 인식하였다. 처리 결과 96.1%의 수기숫자를 인식하였으며, 매우 심하게 왜곡된 숫자는 인식하지 못하였다.
The focus of this paper is to design and control a three fingered hand system with eight axes for smart factory with an flexible controller, and to keep a useful big database for dynamic manipulation based on the experimental results. The weight of the hand module is only 1.2 kg, but flexible motion and powerful grasping are possible. To achieve such a flexible motion control of a robotic hand, we have developed a robust and precise fingered hand with a control system incorporating image recognition system in which we deal with the problems of not only accuracy and range of motion but also the flexibility of hand. The fingers are arranged so as to grasp both circular and prismatic objects. In order to achieve the light mechanism, we reduced the number of joints and fingers as much as possible. In this study, it was used three fingers with eight axes which is the optimal number to achieve a robust grasping diverse shape parts for smart factory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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