Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.3
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pp.277-282
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2011
This paper describes a sensor fusion-based semantic map building which can improve the capabilities of a mobile robot in various domains including localization, path-planning and mapping. To build a semantic map, various environmental information, such as doors and cliff areas, should be extracted autonomously. Therefore, we propose a method to detect doors, cliff areas and robust visual features using a laser scanner and a vision sensor. The GHT (General Hough Transform) based recognition of door handles and the geometrical features of a door are used to detect doors. To detect the cliff area and robust visual features, the tilting laser scanner and SIFT features are used, respectively. The proposed method was verified by various experiments and showed that the robot could build a semantic map autonomously in various indoor environments.
This application-oriented paper describes an automated welding carriage system to weld a thin corrugated workpiece with welding seam tracking function. Hyundai Heavy Industries Corporation has developed an automatic welding carriage system, which utilizes pulsed plasma arc welding process for corrugated sheets. It can obtain high speed welding more than 2 times faster than traditional TIG based welding system. The aim of this development is to increase the productivity by using automatic plasma welding carriage systems, to track weld seam line using vision sensor automatically, and finally to provide a convenience to operator in order to carry out welding. In this paper a robust image processing and a distance based tracking algorithms are introduced for corrugated workpiece welding. The automatic welding carriage system is controlled by the programmable logic controller(PLC), and the automatic welding seam tracking system is controlled by the industrial personal computer(IPC) equipped with embedded OS. The system was tested at actual workpiece to show the feasibility and performance of proposed algorithm and to confirm the reliability of developed controller.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.280-283
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2003
In this paper, there was finding laser beam focal length using the camera at the work with laser preprocess. A process have some similarity that the laser direct writing was condition of unused other light source in order to a partical object of working substrate, so we worked finding focal length using yellow light. As we found focal lengths from three points of substrate edges, The focal length of all substrates was able to be computed by calculating a plane equation using these three point. Also we make a device and software that can automatically perform all of the processes.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.3
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pp.117-124
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2023
In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.6_1
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pp.529-536
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2007
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 paper describes weld seam tracking and error compensation methods of automatic plasma arc welding system designed for the corrugation panel that consists of a linear section and a curved section with various curvatures. Realizing automatic welding system, we are faced with two problems. One is a precise seam tracking and the other is an arc length control. Due to the complexity of the panel shape, it is difficult to find a seam and operate a torch manually in the welding process. So, laser vision sensor for seam tracking is equipped for sensing the seam position and controlling the height of a torch automatically. To attain more precise measurement of an arc length, we measure the 3D shape of the panel and analyze error factors according to the various panel states and caused errors are predicted through the welding process. Using that result, compensation algorithm is added to that of arc length control and real time error compensation is achieved. The result shows that these two methods work effectively.
This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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