적외선 검출기와 같은 우주용 영상센서는 작동 유무 및 시간경과에 따라 센서의 응답특성이 변하기 때문에 영상품질이 저하된다. 이러한 영상센서의 비균일 응답특성을 보정하기 위하여 궤도상에서 보정용 흑체시스템을 이용하여 주기적인 보정을 실시 할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 저온에서 고온에 이르는 다양한 기준온도에서의 높은 온도균일도 확보 및 흑체의 대표표면온도 추정이 용이하고, 초경량, 저전력, 고정밀도의 흑체 시스템을 구현하기 위해 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)기반의 흑체시스템을 제안하였으며, 열해석을 통해 성능을 입증하였다.
This paper presents a localization system based on the use of electric compass and tracking IR light source. Digital RGB(Red, Green, Blue)signal of digital CMOS Camera is sent to CPLD which converts the color image to binary image at 30 frames per second. CMOS camera has IR filter and UV filter in front of CMOS cell. The filters cut off above 720nm light source. Binary output data of CPLD is sent to DSP that rapidly tracks the IR light source by moving Camera tilt DC motor. At a robot toward north, electric compass signals and IR light source angles which are used for calculating the data of the location system. Because geomagnetic field is linear in local position, this location system is possible. Finally, it is shown that position error is within ${\pm}1.3cm$ in this system.
This is a widespread requirement for low cost lightweight thermal imaging sensors for both military and civilian applications. Today, a large number of uncooled infrared detector developments are under progress due to the availability of silicon technology that enables realization of low cost IR sensor. System prices are continuing to drop, and swelling production volume will soon drive process substantially lower. The feasibility of micromechanical optical and infrared (IR) detection using microcantilevers is demonstrated. Microcantilevers provide a simple Structurefor developing single- and multi-element sensors for visible and infrared radiation that are smaller, more sensitive and lower in cost than quantum or thermal detectors. Microcantilevers coated with a heat absorbing layer undergo bending due to the differential stress originating from the bimetallic effect. This paper reports a micromachined silicon uncooled thermal imager intended for applications in automated process control. This paper presents the design, fabrication, and the behavior of cantilever for thermomechanical sensing.
Gunnery로부터 발생하는 muzzle firing은 매우 높은 에너지를 방출하는 표적으로 볼 수 있다. 따라서, xx km 이상의 원거리 gunnery의 경우 일반 CCD 영상으로는 식별하기 어렵지만, IR(infrared) 영상에서는 충분히 식별될 수 있다. 본 논문에서는 원거리 IR 영상으로부터 muzzle firing으로 발생되는 profile을 획득하여 분류하는 기법을 제안한다. IR 센서(infrared sensor)의 특성, 거리, 대기 상태 등에 따라 muzzle firing으로 발생하는 에너지는 서로 다른 양으로써 IR영상에 표현된다. 따라서, 단순히 IR 영상의 픽셀값으로 gunnery 종류를 분류하는데는 명확한 한계가 있다. 제안하는 기법에서는 xxx Hz 이상의 고속 장비를 이용하여 muzzle firing이 이루어지는 구간내에서 시간에 따른 픽셀값의 profile을 획득하여 형태기반의 특징을 추출한 후, 피셔 공간(Fisher's space)로 투영시켜 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 gunnery의 종류를 분류한다. 제안하는 기법을 이용하여 지상 및 공중에서 획득한 gunnery에 대하여 분류 실험을 수행한 결과 파라미터에 따라 최대 93%의 분류율을 확인하였다.
영상센서 중 적외선 센서는 시간경과 및 작동/비작동 반복에 따라 적외선 광원에 대한 응답특성이 조금씩 변화하며, 그 결과 영상품질이 저하된다. 그래서 인공위성에 탑재되는 적외선 센서의 경우 정상적인 임무수행을 위해 교정용 흑체로 주기적인 비균일 응답특성 보정을 실시할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 비균일 응답특성 보정을 위해, 적외선 센서의 파장대역 $3.3{\sim}5.2{\mu}m$에서 흑체 방사율이 0.995이상 평균온도차 $1^{\circ}C$ 이하가 되도록 V-그루브(groove) 타입의 흑체를 설계하였다. 성능검증을 위해 흑체의 방사율과 표면온도를 측정하여 검증하였으며, 그 결과로부터 비균일 응답특성 보정오차를 산출하였다.
미래 스마트 러닝을 목표로 디지털 마이크로 미러 시스템(DMS : Digital Micromirror System)이 제안되어 있다. 다양한 인터페이스를 제공하기 위해 소형 프로젝터에 CMOS 센서 모듈을 내장한 시스템이다. DMS에서의 인터페이스 제공의 기본은 프로젝터에서 투사된 영상에서 손끝을 인식하는 것이다. 그러나 프로젝트 환경에서 각종 객체의 인식률은 영상열화 요인으로 인해 매우 낮다. 따라서 본 논문에서는 프로젝트 환경에서 영상열화 요인의 영향을 최소화한 Retinex 변환과 IR 구조광을 이용한 손끝 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 실험을 통해 검증한 결과, 손끝을 효율적으로 인식할 수 있음을 확인하였다. DMS에 적용할 경우 사용자 인터페이스가 강화될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 주야간 움직임 감지 시스템 개발을 위한 주야간 촬영이 가능한 카메라 시스템을 구현하였다. 이를 위해 CMOS 이미지 센서는 물론 IR-LED를 이용하여 야간에도 선명한 영상 캡처가 가능하도록 설계하였다. 또한 칼라모델 분리를 통해 비교적 단순한 움직임 감지 알고리즘을 제안하였다. 칼라모델에서 H채널만 추출한 후, 영상을 블럭으로 나눈 다음 연속 프레임간의 평균 색상값을 이용하여 블록 매칭방식을 적용함으로써 움직임을 감지할 수 있다. 촬영 중 움직임이 감지되면 자동으로 경보음이 울리면서 화면을 캡처하여 PC에 저장할 수 있는 주야간 움직임 감지 시스템을 구현하였다.
The military is facing a continuous decrease in personnel, and in order to cope with potential accidents and challenges in operations, efforts are being made to reduce the direct involvement of personnel by utilizing the latest technologies. Recently, the use of various sensors related to Manned-Unmanned Teaming and artificial intelligence technologies has gained attention, emphasizing the need for flexible utilization methods. In this paper, we propose four dataset construction methods that can be used for effective training of robots that can be deployed in military operations, utilizing not only RGB image data but also data acquired from IR image sensors. Since there is no publicly available dataset that combines RGB and IR image data, we directly acquired the dataset within buildings. The input values were constructed by combining RGB and IR image sensor data, taking into account the field of view, resolution, and channel values of both sensors. We compared the proposed method with conventional RGB image data classification training using the same learning model. By employing the proposed image data fusion method, we observed improved stability in training loss and approximately 3% higher accuracy.
To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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