This paper presents technologies to improve the control of an impact wrench. Impact wrench is a tool which is held by the electro-mechanical manipulator and used to fasten and loosen the bolts for remote maintenance of equipment in hostile environment. Vision system was developed to measure the distance and improve the positioning of the impact wrench. The vision system used two laser beams with a CCTV camera. Also, a torque adjusting method was developed to limit the fastening torque.
본 논문에서는 가상시점 깊이영상 생성 기법을 이용한 다양한 시점의 CGH(computer generated hologram) 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 먼저 TOF(time of flight) 깊이 카메라를 이용하여 신뢰도 높은 기준시점 깊이영상을 획득하고 카메라 보정 과정을 통해 기준시점 카메라들의 카메라 파라미터를 추출한다. 가상시점 카메라의 위치가 정의되면 기준시점 카메라와의 거리와 위치를 고려하여 최적의 기준시점 카메라들을 선택한다. 가상시점 카메라와 가장 가까운 기준시점 카메라를 주 기준시점으로 결정하고 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점 카메라와 위치가 반대인 기준시점 카메라를 보조 기준시점으로 선택하여 가상시점 깊이영상을 생성한다. 주 기준시점을 통해 생성된 가상시점 깊이영상에 나타나는 가려짐 영역을 보조 기준시점으로 생성된 가상시점 깊이영상으로부터 찾아 보상한다. 보상이 되지 않고 남은 홀영역은 주변값 중 가장 작은 값으로 채워 최종 가상시점 깊이영상을 생성한다. 최종 가상시점 깊이 영상을 이용하여 CGH를 생성한다. 실험을 통해 기존의 기법보다 제안하는 가상시점 깊이영상 합성 시스템의 성능이 우수함을 확인하였다.
For prompt gamma ray imaging for biomedical applications and environmental radiation monitoring, we propose herein a multiple-scattering Compton camera (MSCC). MSCC consists of three or more semiconductor layers with good energy resolution, and has potential for simultaneous detection and differentiation of multiple radio-isotopes based on the measured energies, as well as three-dimensional (3D) imaging of the radio-isotope distribution. In this study, we developed an analytic simulator and a 3D image generator for a MSCC, including the physical models of the radiation source emission and detection processes that can be utilized for geometry and performance prediction prior to the construction of a real system. The analytic simulator for a MSCC records coincidence detections of successive interactions in multiple detector layers. In the successive interaction processes, the emission direction of the incident gamma ray, the scattering angle, and the changed traveling path after the Compton scattering interaction in each detector, were determined by a conical surface uniform random number generator (RNG), and by a Klein-Nishina RNG. The 3D image generator has two functions: the recovery of the initial source energy spectrum and the 3D spatial distribution of the source. We evaluated the analytic simulator and image generator with two different energetic point radiation sources (Cs-137 and Co-60) and with an MSCC comprising three detector layers. The recovered initial energies of the incident radiations were well differentiated from the generated MSCC events. Correspondingly, we could obtain a multi-tracer image that combined the two differentiated images. The developed analytic simulator in this study emulated the randomness of the detection process of a multiple-scattering Compton camera, including the inherent degradation factors of the detectors, such as the limited spatial and energy resolutions. The Doppler-broadening effect owing to the momentum distribution of electrons in Compton scattering was not considered in the detection process because most interested isotopes for biomedical and environmental applications have high energies that are less sensitive to Doppler broadening. The analytic simulator and image generator for MSCC can be utilized to determine the optimal geometrical parameters, such as the distances between detectors and detector size, thus affecting the imaging performance of the Compton camera prior to the development of a real system.
Line scan camera has been widely used in the area of inspection of glass, film, fabric, iron, PCB and etc. due to the high resolution and the high speed. We developed the line scan based vision system to inspect tangled and cut-off status of yarn in the manufacturing process. The original image is binarized with a proper threshold, and the gap distances in the yarn are measured in real time, so finally the status of the process is decided by the maximum value of the gap distance. All procedures are executed in real time by realization of multi-processed threads. By implementation of this system, the error of the yarn in manufacturing process can be precedently monitored and the loss of the yarn is decreased efficiently.
In this study, we propose a multi-GPU-based 8KVR stitching system that operates in real time on both local and cloud machine environments. The proposed system first obtains multiple 4 K video inputs, decodes them, and generates a stitched 8KVR video stream in real time. The generated 8KVR video stream can be downloaded and rendered omnidirectionally in player apps on smartphones, tablets, and head-mounted displays. To speed up processing, we adopt group-of-pictures-based distributed decoding/encoding and buffering with the NV12 format, along with multi-GPU-based parallel processing. Furthermore, we develop several algorithms such as equirectangular projection-based color correction, real-time CG overlay, and object motion-based seam estimation and correction, to improve the stitching quality. From experiments in both local and cloud machine environments, we confirm the feasibility of the proposed 8KVR stitching system with stitching speed of up to 83.7 fps for six-channel and 62.7 fps for eight-channel inputs. In addition, in an 8KVR live streaming test on the 5G MEC/cloud, the proposed system achieves stable performances with 8 K@30 fps in both indoor and outdoor environments, even during motion.
최근 자연스러운 3차원 영상의 재현을 위하여 깊이영상을 이용한 영상합성 방법이 널리 이용되고 있다. 깊이영상은 시청자의 눈에 보이지는 않지만 합성영상의 화질을 결정하는 중요한 정보이므로 정확한 깊이영상을 획득하는 것이 중요하다. 특히 적외선 센서를 이용한 깊이 카메라(time-of-flight camera)는 보다 정확한 깊이영상을 획득하는데 이용되고 있다. 깊이 카메라는 스테레오 정합(stereo matching)에 비해 정확하고 실시간으로 깊이정보를 추출할 수 있지만, 제공되는 해상도가 너무 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단시점의 깊이영상을 두 시점의 깊이영상으로 확장하고, 이를 이용하여 여러 시점의 중간영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 특히 복잡도를 낮춰 빠른 속도로 다시점 영상을 생성하는 시스템을 제안한다. 고해상도의 컬러 영상을 획득하기 위하여 두 대의 컬러 카메라를 설치하고 중간에 깊이 카메라를 획득한다. 그리고 깊이 카메라에서 획득한 깊이영상을 3차원 워핑을 이용하여 양쪽의 컬러 카메라의 위치로 시점 이동한다. 깊이영상과 컬러영상간의 객체 불일치 문제는 깊이값의 신뢰 도를 기반으로 한 조인트 양방향 필터(joint bilateral filter)를 이용하여 보정한다. 이러한 과정을 통해 얻은 깊이영상은 다시점 영상 합성 방법을 이용하여 다시점 영상을 획득한다. 이와 같은 과정은 다중 스레드를 이용하여 빠르게 처리할 수 있도록 구현했다. 실험을 통해 두 시점의 컬러영상과 두 시점의 깊이영상이 실시간으로 획득했고, 약 7 fps의 프레임율로 10시점의 중간시점을 동시에 생성했다.
3D 산업이 발달하고 3D와 관련된 콘텐츠 및 장비가 점차 보편화 되면서 사람들은 3D 다음 세대의 미디어 및 서비스에 대한 관심을 보이고 있다. 많은 사람들은 그 강력한 후보자로 디지털 홀로그램을 생각하고 있다. 홀로그램 기술은 일반적인 비디오 시스템들과 마찬가지로 획득(혹은 생성), 처리, 그리고 재생으로 나누어질 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 영상획득 장치를 이용한 디지털 홀로그래픽 디스플레이 시스템에 대해 논의하고 새로운 시스템의 구조를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 다양한 해상도를 갖는 디스플레이, 수신단의 연산 능력, 그리고 네트워크의 대역폭에 따라 적응적으로 홀로그래픽 비디오를 서비스할 수 있다는 것을 보였다.
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
인터넷 웹 기반의 Home Securiy, ITS(Intelligent Traffic System), 관광산업, 생산현장 등 여러 분야에서 네트워크 카메라를 이용한 영상정보 시스템이 각광을 받고 있으며, 이에 따른 네트워크 카메라의 수요가 급속하게 증가하고 있다. 또한 이를 제어하기 위해서 비디오 서버가 복잡해짐에 따라 많은 비용이 드는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라 수의 증가에 따른 비디오 서버의 복잡성과 비용 문제를 해결하고자 다중 채널을 통해 입력되는 카메라의 영상 정보를 1채널 멀티플랙스 스위칭 처리를 하고 또한 영상 데이터를 자동으로 스위칭하는 시스템을 구현 하였다.
터널 내에서의 사고 유발 요소는 CCTV 카메라를 이용하여 검출하여 조기에 대응함으로써 차량의 정체뿐만 아니라 인적 물적 피해를 최소화하기 위하여 영상인식시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 터널 내에서 여러 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Adaboost 알고리즘을 이용하여 차량을 검출하고 검출된 차량(객체)에 대하여 템플릿 매칭 기법을 이용하여 차량을 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 여러 차량을 추적하는데 유용한 것을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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