Stroke patients can't use their hands because of the paralysis of their fingers. Their fingers are recovered by rehabilitating training, and the rehabilitating extent can be judged by grasping a spherical object. At present, the used object in hospital is only a spherical object, and can't measure the force of fingers. Therefore, doctors judge the rehabilitating extent by touching and watching at their fingers. So, the spherical object measuring system which can measure the force of their fingers should be developed. In this paper, the finger-force measuring system with a six-axis force/moment sensor which can measure the spherical-object grasping force is developed. The six-axis force/moment sensor was designed and fabricated, and the force measuring device was designed and manufactured using DSP (digital signal processing). Also, the grasping force test of men was performed using the developed finger-force measuring system, it was confirmed that the average force of men was about 120N.
Stroke patients can't use their hands because of the paralysis of their fingers. Their fingers are recovered by rehabilitating training, and the rehabilitating extent can be judged by grasping a spherical object. At present, the object used in hospital is only a spherical object, and can't measure the force of fingers. Therefore, doctors judge the rehabilitating extent by touching and watching at their fingers. So, the spherical object measuring system which can measure the force of their fingers should be developed. In this paper, the finger-force measuring system with a three-axis force sensor which can measure the spherical-object grasping force is developed. The three-axis force sensor is designed and fabricated, and the force measuring device is designed and manufactured using DSP(digital signal processing). Also, the grasping force test of men is performed using the developed finger-force measuring system, it was confirmed that the average force of men was about 120 N.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.92-99
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2002
To obtain visual information of a target object, a camera should be placed within the visibility region. As the visibility region is dependent on the relative position of the target object and the surrounding object, the position change of the surrounding object during a task requires recalculation of the visibility region. For a fast computation of the visibility region so as to modify the camera position to be located within the visibility region, we propose a spherical projection method. After being projected onto the sphere the visibility region is represented in $\theta$-$\psi$ spaces of the spherical coordinates. The reduction of calculation space enables a fast modification of the camera location according to the motion of the surrounding objects so that the continuous observation of the target object during the task is possible.
In this paper, we consider the problem of finding the depth of a object in two images taken with cameras. For solving this problem, we introduce a spherical concave mirror model. First, a virtual concave mirror is assumed, and then a scene is obtained by camera at two different position which are on the surface of the mirror. The depth of object is calculated from two scenes by using the spherical-mirror equation. The algorithm has been tested on a real scene containing several objects, and showed that it is more useful for farther object.
본 논문에서는 컨벡스 헐을 이용한 구 좌표계 기반 실시간 렌더링 알고리즘이 제안되었다. OpenGL 렌더링 파이프라인은 물체의 모든 정점들을 고려하지만, 제안된 방법은 물체의 가시 삼각형들을 검사하여 보이는 정점들만을 고려한다. 본 논문에서는 구좌표계 표현에서의 물체의 가시 영역을 결정하기 위하여, 카메라 절두체를 이루는 6개의 평면 방정식과 물체의 경계구와의 기하 관계를 이용한다. 또한 대상 물체의 컨벡스 헐(convex hull)의 최대 측면 성분(maximum side factor)을 고려하여 은면(hidden surface)을 제거하는 효과적인 방법이 구현되었다. 실험결과로부터 결과 영상이 원본 영상과 거의 같고, 렌더링 성능이 크게 개선됐음을 확인하였다.
영상 인식 기술은 평면 영상에 대해서 많이 연구되고 그 성능 또한 발전하고 있다. 그러나 평면 영상이 아닌 구면 파노라마 영상과 다양한 환경에서 주어지는 특수한 형태의 영상에 대한 인식은 평면과 다르게 기하학적인 왜곡으로 인해서 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 평면 영상의 인식 기술에서 최근 각광받는 훈련을 통한 신경망 인식 기법이 구면 파노라마 영상의 인식에서도 쓰일 수 있음을 보인다. 또한 구면 영상에 대한 기존 신경망 모델의 인식률을 높이기 위해서 큐브맵 변환을 활용하는 방법을 제시한다.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
본 논문에서는 초광각 카메라를 활용한 전방위 영상 및 객체 추적 결과 영상 표출을 통한 영상 분석 시스템을 제안한다. 구형 전방위 영상 생성을 위해 광각 영상 두 개에서 equirectangular 파노라마 영상으로의 projection 과정을 거쳤고, 구면 좌표계 변환식을 사용하여 구형 영상으로 표출하였다. 객체 추적은 원하는 객체를 초기에 선택하는 방식으로 수행되었으며, equirectangular 영상 내 왜곡으로 인한 객체 형태 변화에도 강인한 객체 추적이 이루어질 수 있도록 KCF(Kernelized Correlation Filter) 알고리즘을 사용하였다. 초기 다이얼로그에서는 파일 및 모드를 선택하고, 이후 새 다이얼로그에서 구형 영상 매핑 수행 결과 영상이 표출되도록 하였으며, 객체 추적 모드를 선택한 경우 새로운 창에서 원하는 영역을 드래그하여 ROI를 설정한 뒤, 이를 매 프레임마다 추적할 수 있도록 하였다.
Researches on spherical shell which is most usually applied have been completed by many investigators already and generalized numerical formula was derived. But the existent researches are limited to those on spherical shell with isotropic or orthotropic roof stiffness, periodic distribution of roof stiffness that can be caused by spherical and latticed roof system is not considered. Therefore, the object of this study is to develop a structural analysis program to analyze spherical shells that have periodicity of roof stiffness distribution caused by latticed roof of large space structure, grasp buckling characteristics and behavior of structure.
전방향 3차원 라이다 센서와 비전 카메라는 자동차나 드론 등의 자율주행기술 개발에 활용되고 있다. 한편 라이다 센서와 카메라 좌표계 사이의 변환 관계를 보정하기 위한 기존의 기술들은 특수한 보정물체를 제작하거나 보정물체의 크기가 큰 단점이 있다. 본 논문에서는 한 개의 구형물체를 사용하여 두 센서 사이의 기하보정을 간편하게 구현하는 방법을 소개한다. 구형 물체의 3차원 거리정보에서 RANSAC으로 네 개의 3차원 점을 선택하여 구의 중심좌표를 계산하고, 카메라 영상에서 물체의 2차원 중심점을 구하여 두 센서를 보정하였다. 구는 다양한 각도에서 영상을 획득하여도 항상 원형의 형상을 유지하기 때문에 데이터 획득 시 유리한 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 약 2픽셀의 투영오차의 결과를 얻었고, 기존의 방법과의 비교실험을 통하여 제안 기술의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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