충남 서천군 소황리 해안을 대상으로 광파측거기를 이용하여 해빈과 전사구를 정밀측량한 후 중기간의 해빈과 해안사구 지형 변화를 분석하고 그 결과를 현지의 풍계와 장기간 지형변화와 연관시켜 검토하였다. 4회에 걸친 측정값을 1m 해상도의 DEM으로 변환하여 분석한 결과, 연구 지역의 지형 발달 방향은 바람의 방향보다는 인공구조물의 영향이 큰 것으로 나타났다. 연구지역 중앙에 위치한 도류제와 남단에 신축된 방조제에 의해, 도류제 북쪽에서는 퇴적이, 도류제 남쪽에서는 침식이, 그리고 연안류에 의해 방조제 근처에 지속적인 퇴적이 발생하였다. 해빈과 해안사구는 측정시기에 따라 침식과 퇴적이 반복되어 퇴적물 교환이 주기적으로 일어남을 알 수 있었다. 향후 주기적이고 지속적인 정밀 측량이 이루어지면 연구 지역 일대에서 일어나는 지형 변화의 원인을 정확히 밝힐 수 있을 것으로 생각된다.
When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
본 연구에서는 디지털 비디오 리코더를 이용하여 대상물을 촬영하고 이로부터 대상물의 3차원 위치정보 및 영상복원을 수행하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 비디오 리코더에 의한 측량결과의 정확도를 분석함으로서 그 정도에 따른 활용성을 평가하는 한편, 실제 대상물에 적용시켜 3차원 복원을 수치적으로 수행하였다. 이때 비디오 리코더의 렌즈왜곡은 없고 모든 광속은 렌즈의 투영중심을 정확하게 지나가는 것으로 간주하였으며, 표정을 위한 영상의 크기는 CCD 칩의 크기와 영상소수를 이용하여 결정하였다. 디지털 비디오 리코더로부터 취득된 정보와 1초독 데오돌라이트를 이용하여 삼각측량한 성과를 비교한 결과 평균제곱근 오차가 평면오차 0.0173m로 나타났다. 또한 정확한 렌즈왜곡 정보나 투영중심의 좌표가 없음에도 불구하고 실제 대상물을 촬영하고 복원하는데 있어서 매우 양호한 결과를 나타내었으며, 디지털 비디오카메라에 의해 촬영된 영상과 카메라의 종류만 알면 대상물의 3차원 디지털복원이 가능하리라 사료된다.
하드웨어와 부품 소재 산업의 급속한 발전으로 휴대 단말의 진화가 거듭되고 있으며, 모바일 폰을 이용한 다양한 응용 기술들이 최근 스마트 응용의 주류를 이루고 있다. 특히 스마트 기기의 카메라 모듈을 이용한 흥미로운 어플들이 지속적으로 개발되고 있어 다양한 모바일 응용의 사용이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 스마트 기기의 카메라 모듈로 촬영한 화상 이미지내의 특정 피사체의 실물 크기를 비교적 정확하게 계측하기 위한 스마트 폰 어플을 설계하고 구현하였다. 이때 피사체의 정확한 계측을 위해 촬영 상황에 따라 4가지 계측 모드로 구현하였고, 스마트폰 기종이나 시스템 SW에 따라 촬영 결과 화상 이미지의 차이를 최소화할 수 있도록 0점 조절 모듈을 두어 조정하였다. 본 논문에서 구현한 어플의 계측 정확도는 모의실험을 통해 비교 분석하였다.
The automation of final inspection and tuning process in the manufacturing of electric products is hot issue now, because it is the only part that has not been wholey automized yet, mainly due to the difficulties to handle so small size of VR which is the final tuning point in the most of electric products. For the automation of this process, at first the accurate measurement of position and orientation of SMD VR on PCB in real time is strongly needed. In this paper, a new image processing algorithm to detect the center position and orientation of target VR by using machine vision is proposed for automatic final tuning of the 8mm camcoder's performance. In the method, the outline feature of object is used actively. The usefulness of the proposed methods were tested by several experiments, and the results showed enough accuracy for both of position and orientation. Additatively, we discussed about the total visual system construction and preprocessing of image.
Put Abstract text here The strain distribution measurement for wall thinned pipe bends by ESPI is presented. Defect types observed in the steel piping in the nuclear power plants (NPP) are the crack at the weld part and the wall thinning defect in the pipe bends. Especially, the wall thinning defects in the pipe bends due to the flow-accelerated corrosion (FAC) is a main type of defects observed in the carbon steel piping system. ESPI is one of the optical non-destructive testing methods and can measure the stress and the strain distribution of the object subjected by the tensile loading or the internal pressure. In this paper, the strain distribution of the wall thinned pipe bends due to the internal pressure will be measured by ESPI technique and the results are discussed. From the results, the size of the wall thinning defect can also be measured approximately.
In this paper, we propose an image retrieval algorithm for real-time processing and design it as hardware. The proposed method is based on the classification of BoWs(Bag of Words) algorithm and proposes an image search algorithm using bit stream. K-fold cross validation is used for the verification of the algorithm. Data is classified into seven classes, each class has seven images and a total of 49 images are tested. The test has two kinds of accuracy measurement and speed measurement. The accuracy of the image classification was 86.2% for the BoWs algorithm and 83.7% the proposed hardware-accelerated software implementation algorithm, and the BoWs algorithm was 2.5% higher. The image retrieval processing speed of BoWs is 7.89s and our algorithm is 1.55s. Our algorithm is 5.09 times faster than BoWs algorithm. The algorithm is largely divided into software and hardware parts. In the software structure, C-language is used. The Scale Invariant Feature Transform algorithm is used to extract feature points that are invariant to size and rotation from the image. Bit streams are generated from the extracted feature point. In the hardware architecture, the proposed image retrieval algorithm is written in Verilog HDL and designed and verified by FPGA and Design Compiler. The generated bit streams are stored, the clustering step is performed, and a searcher image databases or an input image databases are generated and matched. Using the proposed algorithm, we can improve convenience and satisfaction of the user in terms of speed if we search using database matching method which represents each object.
Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.
The ultra precision linear stage is an essential device in the fields of MEMS and Bio technology. A piezo electric motor is widely used for its better linear characteristics, faster response time, and smaller size than conventional electro-magnetic actuator. We develop a new inchworm type motor to implement an actuator-integrated a long stroke linear stage which can move fast. To implement a servo system, we use a heterodyne interferometer as a position sensor, and we propose a new measurement technique using I/Q demodulator, and we propose a counting method to measure the position of fast moving object with low cost circuitry. The characteristics of the actuator and servo system are evaluated by measuring its displacement with a commercial laser interferometer.
Kim, Min-Seok;Lee, Dong-Eun;Kim, Sook-Han;Lee, Jeong-Nak;Kim, Jun-Chul;Lee, Eung-Ki
대한기계학회:학술대회논문집
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대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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pp.1505-1510
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2007
Recently, efficient manufacturing of high precision is an important issue in modern industry as more variety of industrial products is being designed with compound surfaces. Rapid CAD data generation can be possible based on a non-contact type CMM of object through the use of reverse engineering. However, some registration to match the data measured from various directions into a common coordinate system is required. Also, the error can happen if it uses the conventional method to large product of thin thickness. So it is necessary to develop a new method, which was designed for the registration of large and thin products. Additionally, an algorithm to pick up coordinates for the newly designed method was proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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