Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.6
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pp.110-116
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2007
This paper presents a new technique to implement the real-time recognition for shapes and model number of parts based on an active vision approach. The main focus of this paper is to apply a technique of 3D object recognition for non-contacting inspection of the shape and the external form state of precision parts based on the pattern recognition. In the field of computer vision, there have been many kinds of object recognition approaches. And most of these approaches focus on a method of recognition using a given input image (passive vision). It is, however, hard to recognize an object from model objects that have similar aspects each other. Recently, it has been perceived that an active vision is one of hopeful approaches to realize a robust object recognition system. The performance is illustrated by experiment for several parts and models.
In this study we propose to use a facial motion capture technique to track facial motions and expressions effectively by using the stereo vision module, which has two CMOS IMAGE SENSORS. In the proposed tracking algorithm, a center point tracking technique and correlation tracking technique, based on neural networks, were used. Experimental results show that the two tracking techniques using stereo vision motion capture are able to track general face expressions at a 95.6% and 99.6% success rate, for 15 frames and 30 frames, respectively. However, the tracking success rates(82.7%,99.1%) of the center point tracking technique was far higher than those(78.7%,92.7%) of the correlation tracking technique, when lips trembled.
Various scanning systems have been studied in many industrial areas to acquire a range data or to reconstruct an explicit 3D model. Currently optical technology has been used widely by virtue of noncontactness and high-accuracy. In this paper, we describe a 3D laser scanning system developped to reconstruct the 3D surface of a large-scale object such as a curved-plate of ship-hull. Our scanning system comprises of 4ch-parallel laser vision modules using a triangulation technique. For multi laser vision, calibration method based on least square technique is applied. In global scanning, an effective method without solving difficulty of matching problem among the scanning results of each camera is presented. Also minimal image processing algorithm and robot-based calibration technique are applied. A prototype had been implemented for testing.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.3
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pp.201-210
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2018
We constructed 3-D images by HMD (Head Mount Display) type and polarization technique through which a training instrument of binocular function based on clinical vision therapy was developed and investigated its demand. To design the instrument that performs Test- Diagnosis - (Prescription) - Training - Treatment we provided a customized training method for the trainers using optical IT instruments of binocular test. Through the contents and the instruments of the vision therapy technology developed in this work we can replace the current vision test instruments to those costing 60% lower price in eye clinics and eye glasses shops. By replacing the existing vision test instruments it is possible to create a new market of the vision therapy in vision training instruments.
As Advanced Air Mobility (AAM) technologies evolve, ensuring accurate navigation and localization in complex urban airspaces has become crucial. Because the Global Navigation Satellite System (GNSS) is prone to vulnerabilities in urban flight environment, an alternative localization technique is required. This paper examines vision-based localization technologies to enhance GNSS-free navigation. In addition, we explore various geo-referencing studies that utilize pre-existing spatial databases to improve the accuracy of vision-based localization under GNSS-denied conditions. This paper discusses the various types of onboard vision camera sensors, vision-based localization, spatial information databases, feature extraction methods, and matching techniques that contribute to the development of a vision-based localization and geo-referencing system for AAM, ensuring safety and reliability in urban operations.
Automated guided vehicles (AGVs) are widely used in industry. Several types of vision-based AGVs have been studied in order to reduce cost of infrastructure building at floor of workspace and to increase flexibility of changing the navigation path layout. A practical vision-based guideline tracing method is proposed in this paper. A virtual tracing wheel is introduced and adopted in this method, which enables a vision-based AGV to trace a guideline in diverse ways. This method is also useful for preventing damage of the guideline by enforcing the real steering wheel of the AGV not to move on the guideline. Usefulness of the virtual tracing wheel is analyzed through computer simulations. Several navigation tests with a commercial AGV were also performed on a usual guideline layout and we confirmed that the virtual tracing wheel based tracing method could work practically well.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.745-751
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2008
This paper presents a framework for GPS/INS/Vision based navigation system of helicopters. GPS/INS coupled algorithm has weak points such as GPS blockage and jamming, while the helicopter is a speedy and high dynamical vehicle amenable to lose the GPS signal. In case of the vision sensor, it is not affected by signal jamming and also navigation error is not accumulated. So, we have implemented an GPS/INS/Vision aided navigation system providing the robust localization suitable for helicopters operating in various environments. The core algorithm is the vision based simultaneous localization and mapping (SLAM) technique. For the verification of the SLAM algorithm, we performed flight tests. From the tests, we confirm the developed system is robust enough under the GPS blockage. The system design, software algorithm, and flight test results are described.
In this study, we propose a machine vision system with a high object recognition rate. By utilizing a multiple-exposure image sensing technique, the proposed deep learning-based machine vision system can cover a wide light intensity range without further learning processes on the various light intensity range. If the proposed machine vision system fails to recognize object features, the system operates in a multiple-exposure sensing mode and detects the target object that is blocked in the near dark or bright region. Furthermore, short- and long-exposure images from the multiple-exposure sensing mode are synthesized to obtain accurate object feature information. That results in the generation of a wide dynamic range of image information. Even with the object recognition resources for the deep learning process with a light intensity range of only 23 dB, the prototype machine vision system with the multiple-exposure imaging method demonstrated an object recognition performance with a light intensity range of up to 96 dB.
AGVs are more and more utilized nowadays and magnetic guided AGVs are most widely used because their system has low cost and high speed. But this type of AGVs requires high infrastructure building cost and has poor flexibility of navigation path layout changing. Thus it is hard to applying this type of AGVs to a small quantity batch production system or a cooperative production system with many AGVs. In this paper, we propose a vision based guideline interpretation technique that uses the cheap, easily installable and changeable color tapes (or paint) as a guideline. So a vision-based AGV with color tapes is effectively applicable to the production systems. For easy setting and changing of AGV navigation path, we suggest an automatic method for interpreting a complex guideline layout including multi-branches and joins of branches. We also suggest a trace direction decision method for stable navigation of AGVs. Through several real-time navigation tests with an industrial AGV installed with the suggested technique, we confirmed that the technique is practically and stably applicable to real industrial field.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.8
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pp.671-677
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2017
A new INS/Vision integrated navigation system by using multi-vision sensors is addressed in this paper. When the total number of landmark measured by the vision sensor is smaller than the allowable number, there is possibility that the navigation filter can diverge. To prevent this problem, multi-vision concept is applied to expend the field of view so that reliable number of landmarks are always guaranteed. In this work, the orientation of camera installed are 0, 120, and -120degree with respect to the body frame to improve the observability. Finally, the proposed technique is verified by using numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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