Recently, intellectual property problem caused by illegal copy or circulation of digital contents with computer and advance of network. it will lose producer's desire and cause economic losses. so we need to demand ownership protection technology for prevent illegal copy without an owner consent and protect ownership with effect. in this paper, we change digital image at frequency domain and choose a factor choosing frequency area with human perceptibility. we inserted repetitive and adaptive watermark on the whole image by Labview Machine Vision. watermark inserted into the high frequency concentrated textual area with Wavelet Transform and then reduced damage of image by human visual feature after inserted watermark
본 논문에서는 생산 현장에서 작업자가 육안으로 하고 있는 자동차 부품의 전수(全數) 검사 방법을 대체하기 위한 머신 비전 시스템의 개발을 위한 검사알고리즘에 관한 연구이다. 생산 효율과 품질 향상을 위한 노력의 일환으로 플라스틱 압출 성형에서 생기는 여러 가지 불량품 유형을 PC를 기반한 머신 비전 시스템(Machine Vision System)을 구축하기에 앞서 생산된 부품을 실시간 검사하고 제품의 불량 유무를 판별하는 알고리즘을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 검사방법에 사용된 소프트웨어는 NI-LabVIEW를 사용하였으며, LabVIEW Vision 이미지 함수를 사용하여 검사 프로그램을 개발하였다. 개발된 검사 알고리즘은 생산 부품의 실시간 검사에 적용 될 수 있으며, 검사 영역과 설정 값을 비전 시스템 운용자가 설정할 수 있도록 프로그램이 만들어져 검증되었다.
This paper proposes the real-time moving object tracking system UAV using color information. Case of object tracking, it have studied to recognizing the moving object or moving multiple objects on the fixed camera. And it has recognized the object in the complex background environment. But, this paper implements the moving object tracking system using the pan/tilt function of the camera after the object's region extraction. To do this tracking system, firstly, it detects the moving object of RGB/HSI color model and obtains the object coordination in acquired image using the compact boundary box. Secondly, the camera origin coordination aligns to object's top&left coordination in compact boundary box. And it tracks the moving object using the pan/tilt function of camera. It is implemented by the Labview 8.6 and NI Vision Builder AI of National Instrument co. It shows the good performance of camera trace in laboratory environment.
Development of vision system as a nondestructive evaluation system can be very useful in screening the defective mechanical parts before they are assembled into the final product. Since the tens of thousands of the mechanical parts are used in an automobile carefully inspecting the quality of the mechanical parts is very important to maximize the performance of the automobile. To sort out the defective mechanical parts before they are assembled, auto parts fabrication companies employ various inspection systems. Nondestructive evaluation systems are getting rapidly popular among various inspection systems. In this study, we have developed a vision system to inspect the inside of the brake caliper, a part that is used to compose a brake which is the most important to the safety of the drivers and the passengers. In a brake caliper, a piston is pushed against the brake disk by oil pressure, causing a friction to damp the rotation of the wheel. Inside the caliper, a groove is positioned to adopt an oil seal to prevent the oil leaks. Inspecting the groove with our vision system, we could examine the existence of the contaminants which are normally the residual tiny pieces from the machining process. We used a high resolution GigE camera, 360 degree lens to look in the inside view of the caliper at once, and a special illumination system in this vision system. We used the edge detection technique to successfully detect the contaminants which were in the form of small metal chips. Labview graphical program was used to process the digital data from the camera and to display the vision and the statistics of the contaminants. We were very successful in detecting the contaminants from the various size calipers. We think we are ready to employ this vision system to the caliper production factories.
LED와 같은 소형 제품의 불량검색은 제품의 질을 향상 시키는 것만 아니라 생산성 향상에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 LED에 발생하는 여러 가지 불량을 자동으로 검사하는 시스템을 구성하였다. LABVIEW Builder를 사용하여 그래픽 인터페이스 상에서 LED의 불량을 검출을 자동판단하며, 사용자가 쉽게 사용 가능하도록 설계하였다. 1394 카메라를 통해 영상을 획득하고 Vision Builder의 각 영상처리 요소를 적용하였다. 에지탐색, 기하학 위치 설정, 거리측정 등의 영상처리 알고리즘을 조합하여 색과 크기가 다른 다양한 LED의 불량을 검출하는 알고리즘을 설계하였다.
최근 제품의 소형화로 인해 물품의 표면뿐 만 아니라 내부 부품 결함 검사 또한 필요하게 되었다. 일반적으로 생산 공정에서의 물품에 대한 검사로 광학 검사를 많이 이용한다. 하지만 이는 표면상의 결함만을 검사할 뿐 물품 내부의 검사는 하기 어렵다. 이러한 제한점을 극복하기 위해 광학 장치 대신 X-선 발생 장치를 이용하여 영상을 얻는 동시에 제품 불량을 판별할 수 있는 시스템을 개발하였다. 머신 비전 기능을 이용하여 X-선 영상을 얻은 후 영상 처리를 통해 설정한 기준 값에 설정한 오차범위 수준이면 통과, 그렇지 않으면 불량으로 인식되도록 프로그램 하였다. 또한, 물품의 불량 유무 결과와 그 수치는 사용자가 저장할 수 있도록 하였다.
In this study, a real-time evaluation system for quantitative dynamic fitting during pedaling was developed. The system is consisted of LED markers, a digital camera connected to a computer and a marker detecting program. LED markers are attached to hip, knee, ankle joint and fifth metatarsal in the sagittal plane. Playstation3 eye which is selected as a main digital camera in this paper has many merits for using motion capture, such as high FPS (Frame per second) about 180FPS, $320{\times}240$ resolution, and low-cost with easy to use. The maker detecting program was made by using Labview2010 with Vision builder. The program was made up of three parts, image acquisition & processing, marker detection & joint angle calculation, and output section. The digital camera's image was acquired in 95FPS, and the program was set-up to measure the lower-joint angle in real-time, providing the user as a graph, and allowing to save it as a test file. The system was verified by pedalling at three saddle heights (knee angle: 25, 35, $45^{\circ}$) and three cadences (30, 60, 90 rpm) at each saddle heights by using Holmes method, a method of measuring lower limbs angle, to determine the saddle height. The result has shown low average error and strong correlation of the system, respectively, $1.18{\pm}0.44^{\circ}$, $0.99{\pm}0.01^{\circ}$. There was little error due to the changes in the saddle height but absolute error occurred by cadence. Considering the average error is approximately $1^{\circ}$, it is a suitable system for quantitative dynamic fitting evaluation. It is necessary to decrease error by using two digital camera with frontal and sagittal plane in future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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