In KACC'91 and '92 conference, we proposed a method of automatically detecting the shape of the faulty holes in a shadow mask by use of CCD ca.mera and image data processing technic. In this method, two adjoining test areas from one image data. of the shadow mask are taken and comparing the shape of holes in these two areas, we can detect the faults in the shadow mask. In this paper, a method is described by use of spatial filtering of effectively finding the faulty holes from the difference image data between the two tested image data. The main role of the filter is to remove sampling errors occurring at the edge of the holes. And the second role is not only to find the existence of faulty holes but also exactly express the shape of faulty holes. Computer simulations and actual experiments with shadow masks have shown that this method of fault detection is very effective for practical use.
A collision query determines the intersection between given objects, and is used in computer-aided design and manufacturing, animation and simulation systems, and physically-based modeling. Bounding volume hierarchies are one of the simplest and most widely used data structures for performing collision detection on complex models. In this paper, we present hierarchy of oriented rounded bounding volume for fast proximity queries. Designing hierarchies of new bounding volumes, we use to combine multiple bounding volume types in a single hierarchy. The new bounding volume corresponds to geometric shape composed of a core primitive shape grown outward by some offset such as the Minkowski sum of rectangular box and a sphere shape. In the experiment of parallel close proximity, a number of benchmarks to measure the performance of the new bounding box and compare to that of other bounding volumes.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.946-950
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2003
In this paper, a computer-vision based pipe shape inspection algorithm is developed. The algorithm uses the modified Hough transformation and a line-scanning approach to identify the edge line and radius of the pipe image, from which the eccentricity and dimension of the pipe-end is calculated. Line and circle detection was performed using Laplace operator with input image, which are acquired from the front and side cameras. In order to minimize the memory usage and the processing time, a clustering method with the modified Hough transformation for line detection. The dimension of inner and outer radius of pipe is calculated by proposed line-scanning method. The method scans several lines along the X and Y axes, calculating the eccentricity of inner and outer circle. by which pipes with wrong end-shape can be classified removed.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.04a
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pp.471-476
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2003
The presence of voids under pavements or behind tunnel linings results in their deterioration. To detect these voids effectively by non-destructive tests, a method using radar was proposed. In this research, not only the detection of shape of voids, but also the location of reinforcing bars by radar image analysis is investigated. The experiments and image processing were conducted to detect voids and to locate reinforcing bars in or under concrete pavements (or tunnel linings) with reinforcing bars. From the results, the fundamental algorithm for tracing the reinforcing bars and voids, improving the horizontal resolution of the object image and detecting shape of objects, was verified.
This paper propose a new detection method of curve lane using Catmull-Rom spline for recognition various shape of the curve lane. To improve the accracy of lane detection, binarization and thinning process are firstly performed on the input image. Next, features on the curve lane such as curvature and orientation are extracted, and the control points of Catmull-Rom spline are detected to recognize the curve lane. Finally, Computer simulation results are given using a natural test image to show the efficiency of the proposed scheme.
Park, Joon-Hyuk;Park, Byung-Soo;Lee, Seok;Park, Sung-Kee;Kim, Munsang
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2002.10a
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pp.100.3-100
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2002
This paper presents the method for detection and tracking of multiple humans robustly in mobile platform. The perception of human is performed in real time through the processing of images acquired from a moving stereo vision system. We performed multi-cue integration such as human shape, skin color and depth information to detect and track each human in moving background scene. Human shape is measured by edge-based template matching on distance transformed image. Improving robustness for human detection, we apply the human face skin color in HSV color space. And we could increase the accuracy and the robustness in both detection and tracking by applying random sampling stochastic estimati...
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
Dehcheshmeh, M. Mohamadi;Hosseinzadeh, A. Zare;Amiri, G. Ghodrati
Smart Structures and Systems
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v.25
no.1
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pp.47-56
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2020
This paper proposes a model-based approach for structural damage identification and quantification. Using pseudo modal strain energy and mode shape vectors, a damage-sensitive objective function is introduced which is suitable for damage estimation and quantification in shear frames. Whale optimization algorithm (WOA) is used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. To illustrate the capability of the proposed method, a numerical example of a shear frame under different damage patterns is studied in both ideal and noisy cases. Furthermore, the performance of the WOA is compared with particle swarm optimization algorithm, as one the widely-used optimization techniques. The applicability of the method is also experimentally investigated by studying a six-story shear frame tested on a shake table. Based on the obtained results, the proposed method is able to assess the health of the shear building structures with high level of accuracy.
This paper presents an approach to Back-propagation and Radial Basis Function neural network method with various training set for automatic vehicle detection from aerial images. The initial extraction of candidate object is based on Mean-shift algorithm with symmetric property of a vehicle structure. By fusing the density and the symmetry, the method can remove the ambiguous objects and reduce the cost of processing in the next stage. To extract features from the detected object, we describe the object as a log-polar shape histogram using edge strengths of object and represent the orientation and distance from its center. The spatial histogram is used for calculating the momentum of object and compensating the direction of object. BPNN and RBFNN are applied to verify the object as a vehicle using a variety of non-car training sets. The proposed algorithm shows the results which are according to the training data. By comparing the training sets, advantages and disadvantages of them have been discussed.
Kumar, S. Keshava;Ganguli, Ranjan;Harursampath, Dineshkumar
Smart Structures and Systems
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v.19
no.1
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pp.91-103
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2017
Generalized fractal dimension is used to detect the presence of partial delamination in a composite laminated beam. The effect of boundary conditions and location of delamination on the fractal dimension curve is studied. Appropriability of higher mode shape data for detection of delamination in the beam is evaluated. It is shown that fractal dimension measure can be used to detect the presence of partial delamination in composite beams. It is found that the torsional mode shape is well suited for delamination detection in beams. First natural frequency of delaminated beam is found to be higher than the healthy beam for certain small and partial width delaminations and some boundary conditions. An explanation towards this counter intuitive phenomenon is provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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