Visual feedback has traditionally been used in robot manipulator control to a limited extent. However in varying environment, visual data is needed to control the manipulator to complete the desired task. In this paper we present a method of manipulator control scheme called image-based visual servo. In this scheme we use image data as feedback to control robot manipulator. And we also show the experimental results with an industrial robot manipulator.
The development and implementation of a real-time, traffic adaptive control scheme based on fuzzy logic through Video Image Detector systems (VIDs) is presented. Through VIDs based image processing, fuzzy logic can be used for a real-time traffic adaptive signal control scheme. Fuzzy control logic allows linguistic and inexact traffic data to be manipulated as a useful tool in designing signal timing plans. The fuzzy logic has the ability to comprehend linguistic instructions and to generate control strategy based on a priori verbal communication. The implementation of fuzzy logic controller for a traffic network is introduced. Comparisons are made between implementations of the fuzzy logic controller and the actuated controller in an isolated intersection. The results obtained from the application of the fuzzy logic controller are also compared with those corresponding to a pretimed controller for the coordinated intersections. Simulation results from the comparisons indicate the performance of the system is between under the fuzzy logic controller. Integration of the aforementioned schemes into and ATMS framework will lead to real-time adjustment of the traffic control signals, resulting in significant reduction in traffic congestion.
This study was conducted to investigate the eating habits, self-perception of body image, and weight control behavior in Korean adolescents by gender. Data pertaining to 70,809 subjects(male 37,090, female 33,719) were obtained from the sixth Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey(2010). The rate of skipping breakfast was 42.5% in male, and 45.8% in female students. The intake frequency of vegetable, milk, soda, fast food, and instant noddles was higher in male than female students. Moreover, 33% of male and 31.9% of female students considered themselves to be somewhat or very obese. Notably, 2.3% of underweight students considered themselves to be obese. Weight control measures were practiced in 44.6% of male, and 54.6% of female students. Meal restrictions were used more frequently to control weight by females, while exercise was used more by males. The perceived stress level was higher in female than male students, especially that due to appearance. Therefore, integrated and personalized high school nutrition programs according to gender should be implemented to establish proper body image perception and eating habits, as well as to develop selfesteem.
Yang Seng-Ho;Shin Suk-Hun;Jang Young-Hak;Ryoo Young-Jae
Proceedings of the KIPE Conference
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2004.07a
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pp.155-158
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2004
This paper describes a lane following control of vision based mobile robot that follows guidline. Summation of binarization conversion and image data of vertical axis was used in image processing. As an extraction of specific parameters of lane image, the raw image was converted to the binary data, and the binary data was summerized to the specific data vertically. The specific parameters were made to the inputs of neural network. Summation of image data was used for input of the net, and optimized value of turn angles of learned mobile robot was output. By using neural network algorithm, possibility of mobile robot moving to the target point and following the guidlines quickly and effectively was proved.
In this paper, an Internet-based monitoring system is studied which analyzes visual image of drifted snow and measures the amount of snowing. The system is composed with reference ruler where LED's are attached, a camera, and PC with a controller. The length of the ruler is 1.5m and the interval of the LED's is 1cm. The controller synchronizes the on-off control of each LED with the image frame of the camera. When the snow is accumulated along the ruler, the corresponding LED is blocked and the lowest position of the lighted LED is estimated with this captured image of the camera. Because of week intensity of LED light and light rays of outdoors, it is hard to discriminate which LED is blocked due to snow. Image processing method is used to obtain proper resolution and good accuracy. This system ...
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.952-954
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2005
The objective of this paper is to propose the image interpolation method with pseudomedian filter for Field warping and morphing, and to evaluate and analyze its subjective image quality. The Field warping relatively gives rise to more computing overhead, but it can use the control line to control the warping result with more elaboration. Due to the working characteristics of the image warping and morphing process, various complex geometrical transformations occur and a image interpolation technique is needed to effectively process them. Of the various interpolation techniques, bilinear interpolation which shows above average performance is the most widely used. However, this technology has its limits in the reconstructivity of diagonal edges. The proposed interpolation method is to efficiently combine the bilinear interpolation and the pseudomedian filter0based interpolation which shows good performance in the reconstructivity of diagonal edges. According to the proposed interpolation method, we could get more natural warping and morphing results than other interpolation methods.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.607-612
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2008
This paper proposes a robot visual servo approach based on image appearance and a wavelet function neural network. The inputs of the wavelet neural network are changes of image features or the elements of image appearance vector, and the outputs are changes of robot joint angles. Image appearance vector is calculated by using eigen subspace transform algorithm. The proposed approach does not need a priori knowledge of the robot kinematics, hand-eye geometry and camera models. The experiment results on a real robot system show that the proposed method is practical and simple.
Image coding based on a fractal theory of iterated transformations presents highly compressed image. In this paper, we compress image using the partitioning method which devides image adaptively in horizon and vertical axis. This method can encode image more compactly than the quadtree partitioning method. The maximum range size can be selected as $32{\times}32$ blocks and the minimum size can be $4{\times}4$ blocks. And the domain size is twice as many as the range size.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.198-204
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2012
Tracking and recognition of robots are required for the cooperation task of robots in various environments. In the paper, a tracking control system of moving robot using stereo image processing, code-book model and fuzzy controller is proposed. First, foreground and background images are separated by using code-book model method. A candidate region is selected based on the color information in the separated foreground image and real distance of the robot is estimated from matching process of depth image that is acquired through stereo image processing. The open and close processing of image are applied and labeling according to the size of mobile robot is used to recognize the moving robot effectively. A fuzzy tracking controller using distance information and mobile information by stereo image processing is designed for effective tracking according to the movement velocity of the target robot. The proposed fuzzy tracking control method is verified through tracking experiments of mobile robots with stereo camera.
This study proposes a leaf modeling method that uses feature-based warping for efficient generation of various digital leaves. The proposed method uses warping method, one of image processing application techniques that can control various shapes of leaves in an easy, intuitive way, and generate natural patterns of veins efficiently. First, information on approximated contour is detected from a leaf blade image to identify the shape of a blade. Based on this, control line is automatically calculated to be used for feature-based warping. Then, control line-based warping is conducted to modify forms of leaf blade images in an intuitive way, automatically generating leaves of various shapes. And natural vein patterns are generated by applying a contour-based venation growth algorithm from contour information of the modified leaf blade images. This study performs experiments to verify whether various shape of leaves that comprise plants can be efficiently generated using a sample binary image of a blade. Also, we demonstrate that express the natural growth of leaves by applying warping to the growth of the leaf blade.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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