In this study, as a part developing an unmanned container terminal (UCT), Ive designed and implemented an Autonomous Ground Vehicle (AGV) that can deliver containers in the port fast and safely as they are scheduled. It is preferable to research the intelligent UCT/AGV for delivering containers all day long without causing any trouble. For the sake of safe and fast AGV driving, we implemented a multiple-sensor system with vision, ultrasonic, and IR sensors and we adapted the hight-speed wireless LAN that satisfies the IEEE 802.11 Standard for hi-directional communication between the main processor in AGV and a host computer. The Pentium-III processor board mounted on the bottom frame in AGV combines and computes the information from sensors and controls the AGV driving. There are also the 80C196KC micro-controllers to control the actuating and steering motors. In addition, a steering function that is defined newly in this paper is heavily concerned in the mechanical design, and it plays an important role when AGV moves along a curve. Experimental results show the fast and safe delivery operations are possible with this UCT/AGV
본 논문은 마이크로 BGA(Ball Grid Array)의 3차원 형상 검사를 위한 광학적 방법에 관한 것으로, 특히, LED를 공간적으로 배치한 광원과 경면반사특성을 이용하였다. 이를 위해 비전시스템을 구성하여 BGA의 반사영상을 취득한 후, 영상처리를 통하여 반사된 LED 점광원의 위치를 추출하여 형상검사에 이용하였다. 또한, 영상에 포함된 복수개의 BGA에 대한 상대적 위치의 통계치를 이용하여 BGA 3차원 형상의 결함을 판단하는 방법을 제안하였고, 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 보였다.
마이크로 매니퓰레이션에서는 제어에 활용 할 수 있는 센싱 정보의 제약, 마이크로 영역 특유의 물리현상 등으로 인하여 원하는 제어 성능을 달성하는데 큰 어려움이 따른다. 마이크로 영역의 여러 센싱 정보 중에서 특히 비젼 정보를 잘 활용하면 이러한 제약을 크게 완화할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 영상처리를 통해 페루프 제어도 가능하다. 대부분의 마이크로 비젼 시스템에서는 초점 심도가 낮고 초점 영역의 선택에 제약이 따르기 때문에 종횡비가 큰 3차원 마이크로 부품을 인식하고 조작하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 3차원 마이크로 부품의 조작을 위해, 초점 영역의 선택이 가능한 마이크로 비전 시스템을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 실증하였다.
In this paper, the multiple micro robot soccer playing system is introduced at first. Learning and evolving in artificial agents is a difficult problem, but on the other hand a challenging task. In our laboratory, this soccer studies mainly centered on single agent learning problem. The construction of such experimental system has involved lots of kinds of challenges such as robot designing, vision processing, motion controlling. At last we will give some results showing that the proposed approach is feasible to guide the design of common agents system.
현재 우리나라의 주력산업은 자동차, 선박, 항공 및 건설/토목과 같은 거시적인 산업과 전자, 반도체, 정보통신과 같은 미시적인 산업으로 나눌 수 있다. 이들 산업에 있어서 접합기술의 역할은 각종 부품 및 제품을 제조하는데 필요한 핵심 조립기술을 제공하는 것이다. 현대의 국제 산업의 큰 흐름을 살펴보면 첨단 ITㆍ나노 기술의 급속한 개발과 더불어 이들 기술을 응용한 부ㆍ제품들이 다기능, 소형 경량화 되어 가는 추세에 있다.(중략)
Pt/Cr 이중층과 E-beam으로 증착된 산화막으로 구성된 발열체의 발열특성과 열처리 온도에 따른 Pt/Cr 이중층의 전기적, 구조적 특성을 살펴보았다. E-beam으로 증착된 산화막을 갖는 발열체의 표면 방사율(${\varepsilon}$)은 0.5임을 열전대와 I.R. Thermo-Vision System을 통하여 확인할 수 있었다. 한편 열처리전 Pt/Cr의 면저항은 Cr의 두께와는 무관한데, 이는 백금과 크롬의 계면에 형성된 산화크롬에 의한 것으로 사료되며, 열처리 온도가 증가함에 따라 Cr의 외부확산이 증대되고, Pt(220)면의 결정립이 성장함을 AES 분석결과와 SEM 촬영, XRD 분석을 통하여 알 수 있었다. 열처리 온도에 따른 특성 분석결과, $500^{\circ}C$에서 열처리한 Pt/Cr 이중층이 안정된 결정구조를 갖음을 XRD, AES 분석결과로 확인할 수 있었다.
Manipulation of the nano/micro scale object has been a key technology in biology as the sizes of DNA, chromosome, nucleus, cell and embryo are within such order. For instance, for embryo cell manipulation, the cell injection is performed manually. The operator often spends over a year to carry out a cell manipulation project. Since the typical success rate of such operation is extremely low, automation of such biological cell manipulation has been asked. As the operator spends most of his time in finding the position of cell in the Petri dish and in injecting bio-material to the cell from the best orientation. In this paper, we propose a new strategy and a vision system, by which one can find, recognize and track nucleus, polar body, and zona pellucida of the embryo cell for automatic biomanipulation. The deformable template matching algorithm has been used in recognizing the nucleus and polar body of each cell. Result suggests that it outperforms the conventional methods.
본 논문에서는 마이크로 BGA의 패키지와 볼의 정확한 위치와 사이즈를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 정확하게 BGA의 결함을 찾아내기 위해, 패키지와 볼의 위치를 찾아내는데 중점을 두었다. 라벨링한 후, 특징 파라미터를 이용하여 패키지와 볼 성분만을 검출하였다. 패키지 부분을 검출한 후, 패키지에 대한 정보를 입력 파라미터로 사용하여 사각형 모델로 패키지의 사이즈를 측정하였다. 또한 볼 부분을 검출한 후, 볼 부분에 대한 정보를 입력 파라미터로 사용하여 원형 모델로 볼의 위치와 지름을 측정하였다. 실제 길이를 측정하기 위하여 landmark에 근거한 calibration을 수행하였으며 SEM으로 볼을 측정한 데이터를 기준으로 측정치와 비교하였다. 위의 실험으로부터 제안 기법에 의한 볼의 반지름 측정값의 정확도가 평균 94%가 되는 사실을 확인하였다.
This paper deals with the path creation for stable action of a robot and transformation by using the fuzzy algorithm. Also, the obstacle detection and environmental analysis are performed by a stereo vision device. The robot decides the range and the height using the fuzzy algorithm. Therefore the robot can be adapted in topography through a transformation by itself. In this paper, the robot is designed to have two advantages. One is the fast movability in flat topography with the use of wheels. The other is the moving capability in uneven ground by walking. It has six leg forms for a stable walk. The wheels are fixed on the legs of the robot, so that various driving is possible. The height and the width of robot can be changed variously using four joints of each leg. The wheeled joint has extra DOF for a rotation of vertical axis. So the robot is able to rotate through 360 degrees. The robot has various sensors for checking the own state. The stable action of a robot is achieved by using sensors. We verified the result of research through an experiment.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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