This paper proposes a measurement method for the surface shape of micro-parts by using an atomic force microscope(AFM). To this end, two techniques are presented: First, the measurement range is expanded by using an image matching method based on correlation coefficients. To account for the inaccuracy of the coarse stage implemented in AFM, the image matching technique is applied to two neighboring images intentionally overlapped with each other. Second, a method to measure the shape of relatively large specimen is proposed that utilizes the inherent trigger mechanism due to the atomic force. The proposed methods are proved effective through a series of experiments.
This paper presents only a matching algorithm based on Delaunay triangulation and Parametrization from the extracted minutiae points. This method maps local neighborhood of points of two different point sets to unit-circle using topology information by Delaunay triangulation method from feature points of real fingerprint. Then, a linked convex polygon that includes an interior point is constructed as one-ring which is mapped to unit-circle using Parametrization that keep shape preserve. In local matching, each area of polygon in unit-circle is compared. If the difference of two areas are within tolerance, two polygons are consider to be matched and then translation, rotation and scaling factors for global matching are calculated.
본 논문에서는 영상 내의 객체의 형태(shape)에 기반한 객체 유사성 매칭(matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 객체의 윤곽선(edge)에서 점들(edge points)을 추출하고, 추출된 점들의 위치 관계를 나타내기 위하여 각 점을 기준으로 로그 원형 히스토그램(log polar histogram)을 생성하였다. 객체의 윤곽을 따라가며 각 점에 대한 원형 히스토그램을 순차적으로 비교함으로써 객체간의 매칭이 이루어지며, 데이타베이스로부터 유사한 객체를 검색하기 위하여 사용한 매칭 방식은 널리 알려진 k-NN(nearest neighbor) 질의 방식을 사용하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 기존의 형태 문맥 기법(Shape Context method)과 제안한 방법을 비교하였으며, 객체 유사성 매칭 실험에서 k=5일 때 기존 방법의 정확도가 0.37, 제안한 방법이 0.75-0.90이며, k=10일 때 기존 방법이 0.31, 제안한 방법이 0.61-0.80로서 기존의 방법에 비해 정확한 매칭 결과를 보여 주었다. 또한 영상의 회전 변형 실험에서 기존 방법의 정확도가 0.30, 제안한 방법이 0.69로서 기존 방법보다 회전 변형에 강인한(robust) 특성을 가짐을 관찰할 수 있었다.
In this paper, we suggest the 3D Vision Inspection Algorithm which is based on the external shape feature, and is able to recognize the object. Because many objects made by human have the regular shape, if we posses the database of pattern and we recognize the object using the database of the object's pattern, we could inspect the objects of many fields. Thus, this paper suggest the 3D Vision inspection Algorithm using the Geometrical Pattern Matching by making the 3D database.
A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.
We propose a DP-based formulation for matching line patterns by defining a robust and stable geometric representation that is based on the conceptual organizations. Usually, the endpoint proximity and collinearity of image lines, as two main conceptual organization groups, are useful cues to match the model shape in the scene. As the endpoint proximity, we detect junctions from image lines. We then search for junction groups by using geometric constraint between the junctions. A junction chain similar to the model chain is searched in the scene, based on a local comparison. A Dynamic Programming-based search algorithm reduces the time complexity for the search of the model chain in the scene. Our system can find a reasonable matching, although there exist severely distorted objects in the scene. We demonstrate the feasibility of the DP-based matching method using both synthetic and real images.
본 연구에서는 기하학적 정보를 바탕으로 생성된 유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 서로 다른 공간자료에서 교차되는 후보 매칭 쌍을 추출하고, CRITIC방법을 이용하여 연동 기준별 가중치를 자동으로 생성하여 선형조합으로 추출된 후보매칭 쌍 간의 형상유사도를 측정하였다. 이때, 훈련자료에서 조정된 상자도표의 특이점 탐색을 적용하여 도출된 임계값 이상인 경우가 매칭 쌍으로 탐색된다. 제안된 방법을 이종의 공간자료(수지치도 2.0과 도로명주소 기본도)의 일부지역에 적용한 결과, 시각적으로 형상이 유사하고 교차되는 면적이 넓은 건물객체가 매칭 되었으며, 통계적으로 F-Measure가 0.932로 높게 나타났다.
The location template matching(LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion(FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
The location template matching (LTM) method is a technique of identifying an impact location on a structure, and requires a certain measure of similarity between two time signals. In general, the correlation coefficient is widely used as the measure of similarity, while the group delay based method is recently proposed to improve the accuracy of the impact localization. Another possible measure is the frequency response assurance criterion (FRAC), though this has not been applied yet. In this paper, these three different measures of similarity are examined comparatively by using experimental data in order to understand the properties of these measures of similarity. The comparative study shows that the correlation coefficient and the FRAC give almost the same information while the group delay based method gives the shape oriented information that is best suitable for the location template matching method.
Most engineering software tools use typical menu-based user interfaces, and they may not be suitable for learning tools because the solution processes are hidden and students can only see the results. An educational tool for simple beam analyses is developed using a pen-based user interface with a computer so students can write and sketch by hand. The geometry of beam sections is sketched, and a shape matching technique is used to recognize the sketch. Various beam loads are added by sketching gestures or writing singularity functions. Students sketch the distributions of the loadings by sketching the graphs, and they are automatically checked and the system provides aids in grading the graphs. Students receive interactive graphical feedback for better learning experiences while they are working on solving the problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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