Augmented reality can help to improve user's engineering abilities such as perception and decision making in industry field. Therefore we have studied on the maintenance-supporting applications for inspectors previously. The advantage of pre-existing marker system is that the making and using are easier than any other feature tracking and detection methods. However it must to be exposed to the sufficient light to be detected by computer image processing. The most of industry field is not in clean environment and there are not sufficient light as well. So, the normal marker system is not appropriated for industrial fields. This paper suggests RFID-based marker system to improve marker-detection ability in our AR maintenance system. RFID is not implemented by image processing but it is implemented by electromagnetic induction. Therefore we could more precisely detect markers even if the environment is low-light intensity condition.
본 논문은 모바일 웹 상에서 오프라인의 학습 내용을 복습 할 때 학습 동영상에 필요한 재학습 영역을 프레임 단위로 중요 영역만 캡처한다. 캡처된 프레임은 영상 중에서 진행된 학습 시간과 이미지의 형태로 저장하고 또한 설명에 대한 메모 기능을 함께 저장한다. 캡처 영역은 학습자에 필요한 영역만 재학습하는 학습자 중심의 맞춤형 시스템을 적용할 수 있다. 캡처 프로그램의 구성은 학습 순서에 상관없이 선택한 순서에 따라 프레임 단위 캡처로 사용자 중심의 스토리텔링형 학습을 적용할 수 있다. 캡처 시스템 효과는 전체 학습에 비해 학습 시간을 절약하고 학습자 중심의 프레임 재구성으로 맞춤형 학습에 따른 학습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 한다.
최근 스마트폰 사용자가 늘어나면서 증강현실 (Augmented Reality) 기술을 활용한 제품 소개 또는 광고 마케팅이 활발히 이뤄지고 있다. 이는 실제 환경에 가상 물체나 정보를 합성하여 원래의 실제 환경에 존재하는 사물처럼 보이게 하는 증강현실을 활용한 애플리케이션들이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 증강현실의 기술 요소 및 관련 표준화 동향을 살펴보고, 이미지 기반의 증강현실 기술에 대한 표준화 필요성에 대해 논의한다.
The localization of the robot is one of the most important factors of navigating mobile robots. The use of featured information of landmarks is one approach to estimate the location of the robot. This approach can be classified into two categories: the natural-landmark-based and artificial-landmark-based approach. Natural landmarks are suitable for any environment, but they may not be sufficient for localization in the less featured or dynamic environment. On the other hand, artificial landmarks may generate shaded areas due to space constraints. In order to improve these disadvantages, this paper presents a novel development of the localization system by using artificial and natural-landmarks-based approach on a topological map. The proposed localization system can recognize far or near landmarks without any distortion by using landmark tracking system based on top-view image transform. The camera is rotated by distance of landmark. The experiment shows a result of performing position recognition without shading section by applying the proposed system with a small number of artificial landmarks in the mobile robot.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
이동단말기에 적용되는 카메라의 단 초점에서 자동초점으로 적용이 점차 화대 되고 있다. 본 논문에서는 이동단말기에 적용되는 카메라에서의 자동초점기능을 구현하기 위한 기본 원리 및 실제 구현을 a적으로 하다. 자동초점을 위해서는 Image Sensor, Lens, Lens구동을 위한 CCM(Camera Control Module)이 필요한 구성이다 현재까지 적용되는 AF용 CCM에는 VCM방식과 Piezo 방식이 있다. 본 논문에서는 적용된 방식은 VCM적용 방식이다. Camera Control을 위해서 적용될 수 있는 MCU는 ISP(혹은 DSP)나 Base Band Core에서 직접 Control할 수 있겠다.
본 논문은 라이다 센싱 정보와 RGB-D 카메라 영상 정보를 융합하여 이용하는 교육용 실내 자율주행 로봇 시스템을 구현한다. 이 시스템은 라이다 센싱 정보를 획득하기 위해 기존의 소 채널 라이다 센싱 방식을 이용한다. 또한 소 채널 라이다 센싱 방식의 약점을 보완하기 위해, RGB-D 카메라 깊이 영상과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 이용하는 3차원 구조물 인식 방법을 제안하고 이 시스템에 적용한다.
This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
초고속 인터넷의 발달과 휴대용 임베디드시스템이 보편화된 유비쿼터스 환경 아래에서 의료영상처리 분야에도 언제 어디서든지 원하는 환자에 대한 정보를 검색하고 판독할 수 있는 시스템에 대한 연구 및 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히, scout 영상은 진단 목적 이외에 새로운 응용분야에서 필요로 하고 있다. 유비쿼터스 시스템 개발로 의료 영상 뷰어는 PACS 시스템 및 웹브라우저와 결합한 병원에서 활용되고 있다. 본 논문은 무선 환경에서 잠재력을 보여주고 있는 이동단말기 기반의 의료영상 뷰잉시스템을 구현하였다.
In this paper, we propose the efficient digital watermarking scheme to transmit effectively the compressed medical image that embedded with watermarking data in mobile Internet access channel. The wireless channel error based on multiple access interference (MAI) is closely related to the length of spreading sequence in CDMA system. Also, the fixed length coded medical image with watermark bit stream can be classified by significance of source image. In the simulation, we compare the peak signal to noise ratio (PSNR) performance when the watermarked image with a simple symbol and when the watermarked image with a text file is transmitted using variable length of spreading sequences in case of limited length of spread sequence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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