현존하는 진동 측정 센서는 정밀도 면에서는 대부분의 진동을 측정하기에 충분하나, 센서 한 개로 하나의 지점이나 방향에 한정하여 측정할 수밖에 없다는 단점을 갖고 있다. 반면 카메라의 경우, 정밀도나 측정 가능한 주파수 영역의 면에서는 다소 불리하지만, 한 번에 광범위한 영역의 진동을 측정할 수 있고 가격 면에서 유리하며 다자유도의 진동을 동시에 측정할 수 있다는 큰 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 저가의 머신 비전 카메라가 진동 측정 센서로서 어느 정도의 오차 범위 내에서 진동을 측정할 수 있는지 알아본 후, 실제 외팔보의 진동을 측정하였다. 카메라의 2차원 평면 이미지는 두 방향의 직선 운동과 한 방향의 회전 운동을 나타낼 수 있다. 먼저 단일 점의 진동을 카메라로 측정하고, LDV(Laser Doppler Vibrometer) 측정을 기준으로 한 카메라 측정의 오차를 실험적으로 교정하였다. 다음으로 다중점의 진동을 한 번에 측정하여 회전 진동과 외팔보 전체 형상의 진동을 측정하였다. 외팔보 전체 형상 진동은 주파수와 시간 영역 모두에 대하여 분석하였다.
본 연구는, LED 칩 패키지에 있는 토출된 형광체 수지의 모양을 인라인 측정을 통해 개발된 검사 시스템을 기초로 한 효율적인 머신 비전에 관한 연구이다. 형광체의 반투명 특성 때문에 조사된 빛이 칩의 표면뿐만 아니라 하단 부에서도 반사된다. 이러한 현상이 LED 칩 검사의 신뢰성을 저하시키기 때문에 적절한 조명 광학계를 결정하기 위해 백색광 LED 와 635nm의 레이저 슬릿 빛을 이용하여 검사하였다. 또한, 광 삼각측정법을 이용해 정반사와 분산반사법으로 검사를 수행하였다. 실험 결과 백색 슬릿 광과 정반사 반사법의 조합이 가장 좋은 검사 결과를 낸다는 것을 확인할 수 있었다. Catmull-Rom 스플라인 보간법을 이용하여 측정된 데이터를 부드러운 표면 형상으로 나타내었다. 측정 결과를 통해 개발된 시스템이 LED 칩 패키징 공정에 인라인 검사에 성공적으로 적용될 수 있다는 결론을 내릴 수 있다.
본 연구에서는 대표적인 토목구조물인 교량에서 영상 기반 변위 계측장치(VDMS)를 이용하여 변위를 측정하고, 고가의 변위측정장비인 LDV와의 비교를 통하여 그 현장 적용 성능을 평가하였다. 본 연구에서 사용한 VDMS는 카메라와 마커, 프레임 그래버, 노트북으로 구성되었으며, 마커를 구조물에 부착하여 그 영상을 촬영하고 평면 호모그래피 기법을 이용하여 마커가 부착된 구조물의 변위를 측정하는 장치이다. 개발된 VDMS의 성능 검증을 위하여 우선 소형 구조물을 이용한 간단한 실내 실험을 수행하였다. 다음으로 실제 철도교량에서 KTX를 다양한 조건으로 주행하고, 그에 의하여 발생한 변위를 VDMS과 LDV를 이용하여 계측한 뒤, 얻어진 두 변위를 비교하여 VDMS의 현장 적용 성능을 평가하였다.
In order to obtain desired arc welding performance, we already developed an arc welding robot system that enabled coordinated motions of dual arm robots. In this system one robot arm holds a welding target as a positioning device, and the other robot moves the welding torch. Concerning to such a dual arm robot system, the positioning accuracy of robots is one important problem, since nowadays conventional industrial robots unfortunately don't have enough absolute accuracy in position. In order to cope with this problem, our robot system employed teaching playback method, where absolute error are compensated by the operator's visual feedback. Due to this system, an ideal arc welding considering the posture of the welding target and the directions of the gravity has become possible. Another problem still remains, while we developed an original teaching method of the dual arm robots with coordinated motions. The problem is that manual teaching tasks are still tedious since they need fine movements with intensive attentions. Therefore, we developed a 3-dimensional vision guided robot control method for our welding robot system with coordinated motions. In this paper we show our 3-dimensional vision sensor to guide our arc welding robot system with coordinated motions. A sensing device is compactly designed and is mounted on the tip of the arc welding robot. The sensor detects the 3-dimensional shape of groove on the target work which needs to be weld. And the welding robot is controlled to trace the grooves with accuracy. The principle of the 3-dimensional measurement is depend on the slit-ray projection method. In order to realize a slit-ray projection method, two laser slit-ray projectors and one CCD TV camera are compactly mounted. Tactful image processing enabled 3-dimensional data processing without suffering from disturbance lights. The 3-dimensional information of the target groove is combined with the rough teaching data they are given by the operator in advance. Therefore, the teaching tasks are simplified
As civil structures are exposed to various external loads, it is essential to assess the structural condition, especially the structural displacement, in every moment. Therefore, a visually servoed paired structured light system was proposed in the previous study. The proposed system is composed of two screens facing with each other, each with a camera, a screen, and one or two lasers controlled by a 2-DOF manipulator. The 6-DOF displacement can be calculated from the positions of three projected laser beams and the rotation angles of the manipulators. In the estimation process, one of well-known iterative methods such as Newton-Raphson or extended Kalman filter (EKF) was used for each measurement. Although the proposed system with the aforementioned algorithms estimates the displacement with high accuracy, it takes relatively long computation time. Therefore, an incremental displacement estimation (IDE) algorithm which updates the previously estimated displacement based on the difference between the previous and the current observed data is newly proposed. To validate the performance of the proposed algorithm, simulations and experiments are performed. The results show that the proposed algorithm significantly reduces the computation time with the same level of accuracy compared to the EKF with multiple iterations.
Methods for measuring or estimating of ground shape by a laser range finder and a vision sensor(exteroceptive sensors) have critical weakness in terms that these methods need prior database built to distinguish acquired data as unique surface condition for driving. Also, ground information by exteroceptive sensors does not reflect the deflection of ground surface caused by the movement of UGVs. Thereby, UGVs have some difficulties regarding to finding optimal driving conditions for maximum maneuverability. Therefore, this paper proposes a method of recognizing exact and precise ground shape using Inertial Measurement Unit(IMU) as a proprioceptive sensor. In this paper, firstly this method recognizes attitude of a robot in real-time using IMU and compensates attitude data of a robot with angle errors through analysis of vehicle dynamics. This method is verified by outdoor driving experiments of a real mobile robot.
Registration between image and object space is a fundamental step in photogrammetry and computer vision. Along with rapid development of sensors - multi/hyper spectral sensor, laser scanning sensor, radar sensor etc., the needs for registration between different sensors are ever increasing. There are two important considerations on different sensor registration. They are sensor invariant feature extraction and correspondence between them. Since point to point correspondence does not exist in image and laser scanning data, it is necessary to have higher entities for extraction and correspondence. This leads to modify first, existing mathematical and geometrical model which was suitable for point measurement to line measurements, second, matching scheme. In this research, linear feature is selected for sensor invariant features and matching entity. Linear features are incorporated into mathematical equation in the form of extended collinearity equation for registration problem known as photo resection which calculates exterior orientation parameters. The other emphasis is on the scheme of finding matched entities in the aide of RANSAC (RANdom SAmple Consensus) in the absence of correspondences. To relieve computational load which is a common problem in sampling theorem, deterministic sampling technique and selecting 4 line features from 4 sectors are applied.
This study aims to demonstrate the feasibility of a visual servoing-based paired structured light (SL) robot for estimating structural displacement under various external loads. The former paired SL robot, which was proposed in the previous study, was composed of two screens facing with each other, each with one or two lasers and a camera. It was found that the paired SL robot could estimate the translational and rotational displacement each in 3-DOF with high accuracy and low cost. However, the measurable range is fairly limited due to the limited screen size. In this paper, therefore, a visual servoing-based 2-DOF manipulator which controls the pose of lasers is introduced. By controlling the positions of the projected laser points to be on the screen, the proposed robot can estimate the displacement regardless of the screen size. We performed various simulations and experimental tests to verify the performance of the newly proposed robot. The results show that the proposed system overcomes the range limitation of the former system and it can be utilized to accurately estimate the structural displacement.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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