This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
본 논문에서는 스트라입 구조형 이중 헤테로 접합 레이저 다이오드의 횡방향 도파 기구에 대한 이론적 해석이 시도되었다. 해석 과정에서 이득 및 굴절율의 공간적 변화를 주입전류의 수학적 모델로 결정하고 섭동된 파동방정식에 의한 횡방향 도파 해석을 통해 빔폭의 활성층 두께 스트라입 폭 및 캐비티 길이 의존성을 분석하였다.
본 논문에서는 멀티 레이저 라인 조사 방법을 이용한 능동적 비젼(Active Vision)의 방법으로 비등속 이동물체의 표면을 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안한다. 레이저 라인을 물체에 조사하고 레이저가 조사된 방향과 각도를 달리한 방향에서 이를 관찰하면 레이저 라인이 표면의 굴곡에 따라 휘어지는 현상을 관찰할 수 있다. 이를 삼각기법(triangulation method)을 이용하여 분석하면 물체의 표면 3차원 정보 획득이 가능하다. 기존에 대표적 구조화 조명기법인 단일 라인(single stripe) 기법과 단일 프레임(single frame) 기법의 장단점과 제안하는 멀티 라인 기법의 장점을 설명하고 정밀도를 높이기 위한 레이저 라인의 효율적 배치에 대하여 설명한다. 강인한 레이저 라인의 추출을 위하여, 레이저 라인 피크 검출기법과 색 분석을 통해 얻은 레이저 반응도를 함께 이용하는 방법을 소개하였고, 효과적인 레이저 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 표현하기 위하여 동기화 정보 획득에 영상 간 특징점 매칭을 활용한 영상 정합 기법을 접목하였다. 3차원 표면 모델링 기술을 최종적으로 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안 3D 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
In this paper, we developed a two-dimensional numerical simulator which could analyze the stripe geometry semiconductor laser diodes by modifying the commercial semiconductor device simulator, MEDICI. In order to study the characteristics of semiconductor laser diodes, it is necessary to solve the Helmholtz wave equation and photon rate equation in addition to the basic semiconductor equations. Also the recombination rates due to the spontaneous and the stimulated emissions should be included, which are very important recombination mechanisms in semiconductor laser diodes. Therefore, we included the solution routines which analyzed the Helmholtz wave equation and the photon rate equation and two important recombination rates to simulate the semiconductor laser diodes. Then we simulated the gain-guiding and index-guiding DH(Double Heterostructure) semiconductor laser diodes to verify the validity of the implemented functions. The results obtained from simulation are well consistent with the previously published ones. This allows us to know the operating characteristics of DH laser diodes and is expected to use as a tool for optimum design.
물체의 형상검사를 위한 검사 방법 가운데 광삼각법을 이용한 레이저 삼각검사 방식은 원격 비접촉식의 고정밀, 고속 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 레이저 삼각측정 방식은 평면뿐만 아니라 경사면에 위치한 홀의 길이를 측정하는데 이용하고 있다. 그러나 기존의 방식으로는 렌즈의 초점 거리가 정해져 있었으므로 한정된 영역만을 측정할 수 있다는 단점이 있었다. 이러한 문제는 CCD 카메라와 측정 대상체 사이의 거리를 변화시키는 간단한 방법으로 해결할 수 있다. 이를 원리로 좀더 효율적인 방식을 채택한 것이 가변적인 초점 거리를 갖는 줌 렌즈를 사용하는 방법이다 주 논문에서는 가변적인 초점 거리를 갖는 줌렌즈를 사용함으로써 측정 물체의 크기에 따라 렌즈 배율을 최적화하여 개선된 분해능을 갖는 형상측정 시스템을 제안하였고 정밀도의 향상을 실험적으로 실증하였다.
본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
A new profile measurement sensor was developed for remote laser welding robots. A stripe laser and a vision camera are used in the profile sensor. A simple sensor guided control scheme using the developed sensor is also introduced. The sensor can be used to guide the welding head in the remote welding application, where the working distance reaches to 450mm. In experiments, the profile measurement and the seam tracking were carried out using the developed sensor.
A CCD camera with a laser strip was applied to realize the automation of welding process in GMAW. The Hough transformation was used to extract the laser stripe and to obtain specific weld points. In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.
In laser imaging, accurate extraction of the laser's center is essential. Several methods exist to extract the laser's center in an image, such as the geometric mean, the parabolic curve fitting, and the Gaussian curve fitting, etc. The Gaussian curve fitting is the most suitable because it is based on the physical properties of the laser. The width of the Gaussian laser beam depends on the distance from the laser source to the target object. It is assumed in general that the distance remains constant at a laser spot resulting in a symmetric Gaussian model for the laser image. However, on a curved surface of the object, the distance is not constant; The laser beam is narrower on the side closer to the focal point of the laser light and wider on the side closer to the laser source, which causes the distribution of the laser beam to skew. This study presents a modified Gaussian model in the laser imaging to incorporate the slant angle of a curved object. The proposed method is verified with simulation and experiments.
Because of its fast and precise welding performance, laser welding is becoming a new excellent welding method. However, the precise focusing and robust seam tracking are required to apply laser welding to the practical fields. In order to laser weld a type of T joint like a circular pipe on a square pipe, which could be met in the three dimensional structure such as an aluminum space frame, a visual sensor system was developed for automation of focusing and seam tracking. The developed sensor system consists of a digital CCD camera, a structured laser, and a vision processor. It is moved and positioned by a 2-axis motorized stage, which is attached to a 6 axis robot manipulator with a laser welding head. After stripe-type structured laser illuminates a target surface, images are captured through the digital CCD camera. From the image, seam error and defocusing error are calculated using image processing algorithms which includes efficient techniques handling continuously changed image patterns. These errors are corrected by the stage off-line during welding or teaching. Laser welding of a circular pipe on a square pipe was successful with the vision tracking system by reducing the path positioning and de focusing errors due to the robot teaching or a geometrical variation of specimens and jig holding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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