Because of the fast changing car design and increasing facilities, manufacturing process of cars is getting more complex now a days. Particularly, car manufacturing system that consist of automated devices, applies various simulation techniques to validate device motion and detect collision. To cope with this problem, traditional manufacturing system deployed test-run with the real devices. However, increased computing power in a contemporary manufacturing system changes it into realistic 3D simulation environment. Similarly, managed device data that was generated using 2D traditionally, can be converted to 3D realistic simulation. The existing problem with 3D simulation is disjoint data interaction between different work stations. Consequently, JIGs, fixing the car part accurately, are changed according to fixing position on the part or a part shape properties. In practice, the 3D JIG data has to be managed according to kinematic information, but not of its features. However, generating kinematic information to the 3D model repeatedly according to frequent change in part is not explained in current literatures. To fill this knowledge gap, this paper suggests an improving method of rendering 3D JIG kinematics information to simulation model. Thereafter, it shows the result of implementation.
A tree structure model has been proposed for representing the unequal-area facility layout. Each facility has a different rectangular shape specified by its area and aspect ratio. In this layout problem, based on the assumption that the shop floor has enough space for laying out the facilities, no constraint is considered for a shop floor. Objectives are minimizing total part movement between facilities and total rectangular layout area where all facilities and dead spaces are enclosed. Using the genetic code corresponding to two kinds of information, facility sequence and branching positions in the tree structure model, a genetic algorithm has been applied for finding non-dominated solutions in the two-objective layout problem. We use three kinds of crossover (PMX, OX, CX) for the former part of the chromosome and one-point crossover for the latter part. Two kinds of layout problems have been tested by the proposed method. The results demonstrate that the presented algorithm is able to find good solutions in enough short time.
In this paper , we propose an incremental approach for recognizing a class of machining features from a featurebased design model as a part design proceeds, utilizing various information such as nominal geometry, design intents, and design feature characteristics. The proposed apptroach can handle complex intersecting features and protrusion features designed on oblique faces. The class of recognized volumetric machining features can be expressed as Material Removal Shape Element Volumes (MRSEVs), a PDES/STEP-based library of machining features.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3136-3150
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2015
A vision-based 3D tracking of articulated human hand is one of the major issues in the applications of human computer interactions and understanding the control of robot hand. This paper presents an improved approach for tracking and recovering the 3D position and orientation of a human hand using the Kinect sensor. The basic idea of the proposed method is to solve an optimization problem that minimizes the discrepancy in 3D shape between an actual hand observed by Kinect and a hypothesized 3D hand model. Since each of the 3D hand pose has 23 degrees of freedom, the hand articulation tracking needs computational excessive burden in minimizing the 3D shape discrepancy between an observed hand and a 3D hand model. For this, we first created a 3D hand model which represents the hand with 17 different parts. Secondly, Random Forest classifier was trained on the synthetic depth images generated by animating the developed 3D hand model, which was then used for Haar-like feature-based classification rather than performing per-pixel classification. Classification results were used for estimating the joint positions for the hand skeleton. Through the experiment, we were able to prove that the proposed method showed improvement rates in hand part recognition and a performance of 20-30 fps. The results confirmed its practical use in classifying hand area and successfully tracked and recovered the 3D hand pose in a real time fashion.
본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
모양 기반 검색이란 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 시퀀스(서브시퀀스)를 데이터베이스 내에서 검색하여 내는 연산이다. 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서의 모양 기반 검색을 위한 유연성 있는 새로운 유사 모델을 정의하고, 이 유사 모델을 지원하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제시한다. 제안된 유사 모델에서는 정규화, 이동 평균, 타임 워핑 등 다양한 변환을 지원한다. 특히 최종 유사 정도를 계산하기 위하여 사용되는$L_p$거리 함수론 사용자가 임의로 지정하도록 함으로써 응용에서 선호하는 유사 모델을 반영할 수 있다. 또한 이러한 모양 기반 검색을 효과적으로 지원하기 위한 압축된 서브시퀀스 트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 기법을 제시한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 진의 시퀀스와 모양이 유사한 서브시퀀스들을 사용자에 의하여 선택된 거리 함수를 사용하여 성공적으로 검색할 뿐 아니라, 순차 검색과 비교하여 거리 함수 선택에 따라 수 십배에서 수 백배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
The objective of this study is to develop a PC level freeform surface modeling system which explicitly represents information of part geometry. Surface modeler uses nonuniform rational B-spline (NURBS) function with nonuniform knot vector for the flexible modeling work. The results of this study are as follows. 1) By implementation surface modeler through applying representation scheme proposed to represent free-form surface explicity, the technical foundation to develop free-from surface modeling system using parametric method. 2) Besides the role to model geometric shape of a surface, geometric modeler is developed to model arbitrary geometric shape. By doing this, the availability of the modeling system is improved. Geometric modeler can be utilized application fields such as collision test of tool and fixture, and tool path generation for NC machine tool.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
3차원 물체표현은 컴퓨터 비젼 분야에서 중요한 역할을 차지하고 있다. 본 논문에서는 체적 표현법의 일종인 부품기반의 superquadric 모델을 통하여 3차원 기계 부품 물체를 표현하는 기법을 제안하였다. 이러한 부품기반의 superquadric 모델은 크기, 이동, 회전, 그리고 변형 등의 유한개의 계수들만을 가지고 다양한 3차원 체적소의 형상 표현이 가능하다는 장점이 있다. 따라서, superquadric 형상복구 과정을 통해서 이들 superquadric 계수들을 추출함으로써 3차원 단일 체적소 표현이 가능하다. 이때, 형상복구 과정의 입력은 3차원 거리 데이터로, 형상복구 과정은 3차원 nfcp를 이루는 각 체적소에 속하는 거리 데이터들을 입력으로하는 적합도 측정함수의 최소 자승법(LSM)에 의해 이루어진다. 이후에 3차원 물체 각 체적소에 해당하는 superquadric 계수들을 얻는다. 결과적으로 3차원 전체 물체에 해당하는 superquadric 모델은 이들 각 체적소에 해당하는 계수들의 집합으로 표현된다. 컴퓨터에서 합성한 합성영상과 실제 거리영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.
얼굴의 3차원 정보는 얼굴 인식이나 얼굴 합성, Human Computer Interaction (HCI) 등 다양한 분야에서 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일반적으로 3차원 정보는 3D 스캐너와 같은 고가의 장비를 이용하여 획득되기 때문에 얼굴의 3차원 정보를 얻기 위해서는 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 일반적으로 손쉽게 얻을 수 있는 2차원의 얼굴 영상 시퀀스로부터 효과적으로 3차월 얼굴 형태를 추적하고 재구성하기 위한 3차원 Active Appearance Model (3D-AAM) 방법을 제안한다. 얼굴의 3차원 변화 정보를 추정하기 위해 학습 영상은 정면 얼굴 포즈로 다양한 얼굴 표정 변화를 포함한 영상과 표정 변화를 갖지 않으면서 서로 크게 다른 얼굴 포즈를 갖는 영상으로 구성한다. 입력 영상의 3차원 얼굴 변화를 추정하기 위해 먼저 서로 다른 포즈를 갖는 학습 영상으로부터 얼굴의 각 특징점(Land-mark)의 기하학적 변화를 이용하여 깊이 정보를 추정하고 추정된 특징점의 깊이 정보를 입력 영상의 2차원 얼굴 변화에 추가하여 최종적으로 입력 얼굴의 3차원 변화를 추정한다. 본 논문에서 제안된 방법은 얼굴의 다양한 표정 변화와 함께 3차원의 얼굴 포즈 변화를 포함한 실험 영상을 이용하여 기존의 AAM에 비해 효과적이면서 빠르게 입력 얼굴을 추적(Fitting)할 수 있으며 입력 영상의 정확한 3차원 얼굴 형태를 생성할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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