An algorithm to extract the 3-D geometric information of a static object was developed using a set of 2-D computer vision system and a laser structured lighting device. As a structured light pattern, multi-parallel lines were used in the study. The proposed algorithm was composed of three stages. The camera calibration, which determined a coordinate transformation between the image plane and the real 3-D world, was performed using known 6 pairs of points at the first stage. Then, utilizing the shifting phenomena of the projected laser beam on an object, the height of the object was computed at the second stage. Finally, using the height information of the 2-D image point, the corresponding 3-D information was computed using results of the camera calibration. For arbitrary geometric objects, the maximum error of the extracted 3-D feature using the proposed algorithm was less than 1~2mm. The results showed that the proposed algorithm was accurate for 3-D geometric feature detection of an object.
This paper presents the processing of nonlinear features associated with a damage event by quadratic time-frequency distributions for damage identification in a frame structure. A time-frequency distribution is a function which distributes the total energy of a signal at a particular time and frequency point. As the occurrence of damage often gives rise to non-stationary, nonlinear structural behavior, simultaneous representation of the dynamic response in the time-frequency plane offers valuable insight for damage detection. The applicability of the bilinear time-frequency distributions of the Cohen class is examined for the damage assessment of a frame structure from the simulated acceleration data. It is shown that the changes in instantaneous energy of the dynamic response could be a good damage indicator. Presence and location of damage can be identified using Choi-Williams distribution when damping is ignored. However, in the presence of damping the Page distribution is more effective and offers better readability for structural damage detection.
In this paper, a new lateral offset estimation method, based on image processing techniques, is proposed for driver assistant system. A new description on lane markings in the image plane is presented, and its properties are discussed and used to detect lane markings. Multi-frame lane detection and analysis are adopted to improve the proposed lateral control method. An algorithm for obstacle detection is also developed. Experimental results show that the proposed method performs lateral control effectively.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.5
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pp.439-444
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2009
This paper presents an efficient contact detection algorithm for the plane elastostatic contact problem of the boundary element method(BEM). The data structures of the boundary element method are dissected to develop an efficient contact detection algorithm. This algorithm is consists of three parts as global searching, local searching and contact relation setting to reflect the corner node problem. Contact master and slave type elements are used in global searching step and quad-tree is selected as the spatial decomposition method in local searching step. To set up contact relation equations, global contact searching is conducted at node level and local searching is performed at element level. To verify the efficiency of the proposed contact detection algorithm of BEM, numerical example is presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.729-748
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2021
Vocal detection is one of the fundamental steps in musical information retrieval. Typically, the detection process consists of feature extraction and classification steps. Recently, neural networks are shown to outperform traditional classifiers. In this paper, we report our study on how to improve detection accuracy further by carefully choosing the parameters of the deep network model. Through experiments, we conclude that a feature-classifier model is still better than an end-to-end model. The recommended model uses a spectrogram as the input plane and the classifier is an 18-layer convolutional neural network (CNN). With this arrangement, when compared with existing literature, the proposed model improves the accuracy from 91.8% to 94.1% in Jamendo dataset. As the dataset has an accuracy of more than 90%, the improvement of 2.3% is difficult and valuable. If even higher accuracy is required, the ensemble learning may be used. The recommend setting is a majority vote with seven proposed models. Doing so, the accuracy increases by about 1.1% in Jamendo dataset.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.697-705
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2014
This paper presents a vision based object width measurement method and its application where the light sectioning method is employed. The target object for measurement is a tread, which is the most outside component of an automobile tire. The entire system applying the measurement method consists of two processes, i.e. a calibration process and a detection process. The calibration process is to identify the relationships between a camera plane and a laser plane, and to estimate a camera lens distortion parameters. As the process requires a test pattern, namely a jig, which is elaborately manufactured. In the detection process, first of all, the region that a laser light illuminates is extracted by applying an adaptive thresholding technique where the distribution of the pixel brightness is considered to decide the optimal threshold. Then, a thinning algorithm is applied to the region so that the ends and the shoulders of a tread are detected. Finally, the tread width and the shoulder width are computed using the homography and the distortion coefficients obtained by the calibration process.
Although infrared focal plane array (IRFPA) detectors have been commonly used, non-uniformity correction (NUC) remains an important problem in the infrared imaging realm. Non-uniformity severely degrades image quality and affects radiometric accuracy in infrared imaging applications. Residual non-uniformity (RNU) significantly affects the detection range of infrared surveillance and reconnaissance systems. More effort should be exerted to improve IRFPA uniformity. A novel NUC method that considers the surrounding temperature variation compensation is proposed based on the binary nonlinear non-uniformity theory model. The implementing procedure is described in detail. This approach simultaneously corrects response nonlinearity and compensates for the influence of surrounding temperature shift. Both qualitative evaluation and quantitative test comparison are performed among several correction technologies. The experimental result shows that the residual non-uniformity, which is corrected by the proposed method, is steady at approximately 0.02 percentage points within the target temperature range of 283 K to 373 K. Real-time imaging shows that the proposed method improves image quality better than traditional techniques.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.77-86
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2015
It is difficult to extract small valve automatically in noisy 3D point cloud obtained from LIDAR because small object is affected by noise considerably. In this paper, we assume that the valve is a complex model consisting of torus, cylinder and plane represents handle, rib and center plane to extract a pose of the valve. And to extract the pose, we received additional input: center of the valve. We generated histogram of distance between the center and each points of point cloud, and obtain pose of valve by extracting parameters of handle, rib and center plane. Finally, the valve is reconstructed.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.2
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pp.179-186
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2012
The potential hazards resulting from a low-velocity impact(bird-strike, tool drop, runway debris, etc.) on aircraft structures, such as engine nacelle or leading edges has been a long-term concern to the aircraft industry. Certification authorities require that exposed aircraft components must be tested to prove their capability to withstand low-velocity impact without suffering critical damage. In most of the past research studies unloaded specimens have been used for impact tests, however, in reality it is much more likely that a composite structure is exposed to a certain stress state when it is being impacted, which can have a significant effect on the impact performance. And the radiated impact sound induced by impact is analyzed for the damage detection evaluation. In this study, an investigation was undertaken to evaluate the effect in-plane loading on the impact force and sound of composite laminates numerically.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.10
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pp.2201-2210
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2002
The accurate analysis of ultrasonic wave propagation and scattering plays an important role in many aspects of nondestructive evaluation. A numerical analysis makes it possible to perform parametric studies, and in this way the probability of detection and reliability of test results can be improved. In this paper, a finite element method was employed for the analysis of ultrasonic wave propagation in anisotropic materials, and the accuracy of results was checked by comparing with analytical predictions. The element size and the integral time step, which are the critical components for the convergence of finite element solutions, were determined using a commercial finite element code. Some differences for wave propagation in anisotropic media were illustrated when plane waves are propagating in a unidirectionally reinforced composite materials. When plane waves are propagating in nonsymmetric directions in a symmetric plane, deviation angles between the wave vector and the energy vector were found from finite element analyses and the results agreed well with analytical calculations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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