In urban area, since multipath and signal attenuations frequently occur due to street trees, street lights and buildings, it is difficult to obtain accurate navigation solution using GPS. As these problems also impact negatively on the INS/GPS coupled system, implementing advanced transportation systems such as autonomous navigation system and Intelligent Transportation System (ITS) become quite hard. For this reason, to alleviate deterioration of navigation system performance in urban area, direction information extraction algorithm using vision system is proposed in this paper. 2D Finite Rate of Innovation (FRI) technique is applied to extract lane edges. The proposed technique is simulated using road images and feasibility of proposed technique is analyzed through the simulation results.
The new algorithm technique is necessary to incorporate for analyzing and evaluating extreme condition like a nuclear accident. In this study, the combined methodology for measuring the three-dimensional space was compared with SIFT (Scale Invariant Feature Transform) and SURF (Speeded-Up Robust Feature) algorithm. The suggested method can be used for the acquisition of spatial information using the robot vision in the districted area of the nuclear facilities. As a result, these data would be helpful for identify the damaged part, degree of damage and determination of recovery sequences.
Various techniques have been proposed for detection and tracking of targets in order to develop a real-world computer vision system, e.g., visual surveillance systems, intelligent transport systems (ITSs), and so forth. Especially, the idea of distributed vision system is required to realize these techniques in a wide-spread area. In this paper, we develop a ubiquitous vision system for location-awareness of multiple targets. Here, each vision sensor that the system is composed of can perform exact segmentation for a target by color and motion information, and visual tracking for multiple targets in real-time. We construct the ubiquitous vision system as the multiagent system by regarding each vision sensor as the agent (the vision agent). Therefore, we solve matching problem for the identity of a target as handover by protocol-based approach. We propose the identified contract net (ICN) protocol for the approach. The ICN protocol not only is independent of the number of vision agents but also doesn't need calibration between vision agents. Therefore, the ICN protocol raises speed, scalability, and modularity of the system. We adapt the ICN protocol in our ubiquitous vision system that we construct in order to make an experiment. Our ubiquitous vision system shows us reliable results and the ICN protocol is successfully operated through several experiments.
Objective: The aim of this study is to understand and identify the critical issues in vision research area using content analysis and network analysis. Background: Vision, the most influential factor in information processing, has been studied in a wide range of area. As studies on vision are dispersed across a broad area of research and the number of published researches is ever increasing, a bibliometric analysis towards literature would assist researchers in understanding and identifying critical issues in their research. Method: In this study, content and network analysis were applied on the meta-data of literatures collected using three search keywords: 'visual search', 'eye movement', and 'eye tracking'. Results: Content analysis focuses on extracting meaningful information from the text, deducting seven categories of research area; 'stimuli and task', 'condition', 'measures', 'participants', 'eye movement behavior', 'biological system', and 'cognitive process'. Network analysis extracts relational aspect of research areas, presenting characteristics of sub-groups identified by community detection algorithm. Conclusion: Using these methods, studies on vision were quantitatively analyzed and the results helped understand the overall relation between concepts and keywords. Application: The results of this study suggests that the use of content and network analysis helps identifying not only trends of specific research areas but also the relational aspects of each research issue while minimizing researchers' bias. Moreover, the investigated structural relationship would help identify the interrelated subjects from a macroscopic view.
Micro-drill wear deteriorates accuracy and productivity of the micro components. In order to improve productivity and qualify of micro components, it is required to investigate micro-drill wear exactly. In this study, a machine vision system is proposed to measure the wear of micro-drills using a precision servo stage. Calibration experiments are conducted to compensate for the machine vision system. In this paper, worn volume, area and length are defined as wear amounts. Micro-drill wear is reconstructed as the 3D topography and the quantized wear amount by using the shape from focus (SFF) method and wear parameters. Experiments have been conducted with HSS twist micro-drills and SM45C carbon steel workpieces. Validity of the proposed machine vision system is confirmed through experiments.
Significant portion of the total manufacturing time for a pipe fabrication process is spent on the welding following primary machining and fit-up processes. To achieve a reliable weld bead appearance, automatic seam tracking and adaptive control to fill the groove are urgently needed. For the seam tracking in welding processes, the vision sensors have been successfully applied. However, the adaptive filling control of the multi-torches system for the appropriate welded area has not been implemented in the area of SAW(submerged arc welding) by now. The term adaptive control is often used to describe recent advances in welding process control by strictly this only applies to a system which is able to cope with dynamic changes in system performance. In welding applications, the term adaptive control may not imply the conventional control theory definition but may be used in the more descriptive sense to explain the need for the process to adapt to the changing welding conditions. This paper proposed various types of methodologies for obtaining a good bead appearance based on multi-torches welding system with the vision system in SAW. The methodologies for adaptive filling control used welding current/voltage, arc voltage/welding current/wire feed speed combination and welding speed by using vision sensor. It was shown that the algorithm for welding current/voltage combination and welding speed revealed sound weld bead appearance compared with that of voltage/current combination.
The CCTV, closed circuit television, system is the most popular method to monitor some specific area. The CCTV-based monitoring system is composed of a lot of cameras installed the areas, and monitors to display the vision through the cameras. However, these systems have limitations to prevent some problems or to cope with the problems promptly, because they can carry out only the function that shows us the analogue images of the cameras. Especially, urban transit service area is the space where many people crowd in all at the same time and the space is not only wide but also distributed sporadically. This paper presents the efficient plan for video-based monitoring system to monitor urban transit service area. To build the efficient monitoring system, it is necessary to devide the monitoring area to appropriate sectors that should be composed to be displayed at a time. If the proposed method is used to construct the video-based monitoring system, the operating officers in the urban transit have the more direct and real images.
A FOV, that stands for "Field Of View", refers to the maximum area where a camera could be wholly seen. If a FOV of CCD camera cannot the cover overall inspection area, the overall inspection area should be divided into sub-areas of size FOV. In this paper, we propose a new neural network-based FOV generation method by using a newly modified self-organizing map(SOM) which has multiple structure based on a self-organizing map, and uses new training rule that is composed of the movement, creation and deletion terms. Then, experiment results using real PCB indicate the superiority of the method developed in this study to the existing sequential method.al method.
Background: Theoretically, balance is affected by the height of center of mass (COM) during quiet standing. However, no one examined this in humans with variables derived from the center of pressure (COP). Objects: We have conducted balance experiment to measure COP data during quiet standing, in order to examine how the COP measures were affected by the height of COM, vision, floor conditions, and gender. Methods: Twenty individuals stood still with feet together and arms at sides for 30 seconds on a force plate. Trials were acquired with three COM heights: 1% increased or decreased, and not changed, with two vision conditions: eyes closed (EC) and eyes open (EO), and with two floor conditions: unstable (foam pad) and stable (force plate) floor. Outcome variables included the mean distance, root mean square distance, total excursion, mean velocity, and 95% confidence circle area. Results: All outcome variables were associated with the COM height (p < 0.0005), vision (p < 0.0005), and floor condition (p < 0.003). The mean velocity and 95% confidence circle area were 5.7% and 21.8% greater, respectively, in raised COM than in lowered COM (24.6 versus 23.2 mm/s; 1,013.4 versus 832.3 mm2). However, there were no interactions between the COM height and vision condition (p > 0.096), and between the COM height and floor condition (p > 0.183) for all outcome variables. Furthermore, there was no gender difference in all outcome variables (p > 0.186). Conclusion: Balance was affected by the change of COM height induced by a weight belt in human. However, the effect was not affected by vision or floor condition. Our results should inform the design of balance exercise program to improve the outcome of the balance training.
본 논문에서는 비젼 시스템을 사용하여 마이크로 BGA 소자의 2차원 결함을 검사하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 정밀도를 높이기 위해 부화소 알고리즘을 사용하였으며, 입력된 영상에서 패키지 영역을 추출하고, 추출된 영역에서 볼 탐색창 방법을 사용하여 볼 영역을 추출한다. 이렇게 추출된 볼 영역에 대해 결함검사에 필요한 파라미터들을 추출하고, 이들을 사용하여 소자의 불량 유무를 판정한다. 모의실험을 통해 볼 검사 정밀도의 평균 오차가 17[${\mu}m$]가 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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