Moire topography method is a well-known non-contacting 3-D measurement method. the automatic 3-D measurement by moire topography has been required since the method was frequently applied to the engineering and medical fields. 3-D measurement using digital projection moire topography is very attractive because of its high measuring speed and high sensitivity. In this study, digital two-wavelength phase shilling moire is applied to the entertainment fields. recently. as promoting the growth of the VR-Game, display devices which attract public attention such as HMD or Projector are being appeared in order to deliver effectively the absorption sense. this study realized the Auto-calibrating system for arbitrary display surface using digital moire method which satisfied the shape measurement of display surface and the request of FOV(Field of View) output. also when large screen wasn't prepared, this auto-calibrating system was applied to enjoy games or movies at home with a projector and walls
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 임펄스 초광대역 레이다를 이용한 ISAR 영상의 기하보정 방법에 대해 서술하였다. 임펄스 초광대역 레이다는 시간영역에서 신호처리를 하므로 다중 경로, 간섭 문제 등이 일어나지 않는 장점이 있다. 안테나와 대상체 사이의 송수신 신호를 평면파라고 가정하면, ISAR 기하 모델에서 회전축의 중심을 점표적을 이용하여 계산한다. 수신 데이터에서 합성을 수행하기 전, 점표적은 최대 점의 위치를 최소 자승법으로 근사하여 회전축의 중심을 알아낼 수 있다. 이 방법은 대조비가 더 뛰어난 영상을 얻을 수 있었고, 엔트로피도 가장 큰 값을 가질 수 있었다. 이러한 방법은 장비를 최초 작동하거나 주기적으로 사용되어서 회전축의 중심을 보상하여 영상 합성을 할 것이다. 의료나 보안 감시와 같은 고정된 기하를 가지는 영상화 장비에서 유용하게 사용될 것이다.
Recently taping robot with smart recognition function have been studied in the coil manufacturing field. Due to the difficulty of 3D surface processing from the complicated working environment, it is not easy to accomplish smart tape attachment motion with non-contact sensor. To solve these problems the applicable surface recognition algorithm and a flexible sensing device has been recommended. In this research, the fusion method between 1D displacement and 3D laser scanner is applied for robust tape attachment about cold rolled coil. With these sensors we develop a two-step exploration and the smart algorithm for the awareness of non-aligned coil's information. In the proposed robot system for tape attachment, the problem is reduced to coil's radius searching with laser displacement sensor at first, and then position and orientation detection with 3D laser scanner. To get the movement at the robot's base frame, the hand-eye compensation between robot's end effector and sensing device should be also carried out respectively. In this paper, we examine the auto-coordinate transformation method in the calibration step for the real environment usage. From the experimental results, it was shown that the taping motion of robot had a robust under the non-aligned cold rolled coil.
현재 사진측량 분야에서 널리 사용되는 표준렌즈의 경우 비교적 좁은 시야각으로 인하여 취득한 영상에 대한 영상정합 기법을 적용하고 있으며 이로 인하여 시간적, 경제적인 비용이 많이 요구되고 있다. 최근 이러한 표준렌즈의 단점을 보완하기 위하여 로보틱스 분야에 널리 사용되고 있는 광각렌즈를 사진측량학에 응용하는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 사진측량에서 사용되는 왜곡보정 방법을 저가형 로봇에서 사용되는 광각어안렌즈에 적용하여 광각렌즈에 적합한 보정모델을 개발하였다. 이를 위하여 광각렌즈영상 보정을 위한 왜곡계수를 산출하였으며, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치를 보정하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 검정하기 위하여 모양과 위치에 대한 검정을 실시하였으며, 그 결과 약 3픽셀의 2D RMSE와 cx = 2, cy = 3의 차이가 나타났다.
Garvey, Jamie;Garvey, Dustin;Seibert, Rebecca;Hines, J. Wesley
Nuclear Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.133-142
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2007
The Electric Power Research Institute (EPRI) demonstrated a method for monitoring the performance of instrument channels in Topical Report (TR) 104965, 'On-Line Monitoring of Instrument Channel Performance.' This paper presents the results of several models originally developed by EPRI to monitor three nuclear plant sensor sets: Pressurizer Level, Reactor Protection System (RPS) Loop A, and Reactor Coolant System (RCS) Loop A Steam Generator (SG) Level. The sensor sets investigated include one redundant sensor model and two non-redundant sensor models. Each model employs an Auto-Associative Kernel Regression (AAKR) model architecture to predict correct sensor behavior. Performance of each of the developed models is evaluated using four metrics: accuracy, auto-sensitivity, cross-sensitivity, and newly developed Error Uncertainty Limit Monitoring (EULM) detectability. The uncertainty estimate for each model is also calculated through two methods: analytic formulas and Monte Carlo estimation. The uncertainty estimates are verified by calculating confidence interval coverages to assure that 95% of the measured data fall within the confidence intervals. The model performance evaluation identified the Pressurizer Level model as acceptable for on-line monitoring (OLM) implementation. The other two models, RPS Loop A and RCS Loop A SG Level, highlight two common problems that occur in model development and evaluation, namely faulty data and poor signal selection
Over the last few years computer based image processing has become more prominent in forensic science. The image quality from many CCTV systems is too poor for facial recognition. but there are other human characteristics which allow us to recognize individuals from a distance. one of these parameters is a human's height. In this paper, we propose useful height measurement method by auto Position, size adjustment which uses image superimposition and edge detection regardless of lens distortion and not uses conventional photogrammetry calibration methods.
The uncertainty of measurement in quantitative analysis of ammonia by continuous-flow analysis method was evaluated following internationally accepted guidelines. The sources of uncertainty associated with the analysis of ammonia were the weighing of sample, the preparation of extracting solution, the addition of extracting solution into the sample, the reproducibility of analysis and the determination of water content in tobacco, etc. In calculating uncertainties, Type A of uncertainty was evaluated by the statistical analysis of a series of observation, and Type B by the information based on supplier's catalogue and/or certificated of calibration. It was shown that the main source of uncertainty was caused by the volume measurement of 1 mL and 2 mL, the purity of ammonia reference material in the preparation of standard solution, the reproducibility of analysis and the determination of water content of tobacco. The uncertainty in the addition of extraction solution, the sample weighing, the volume measurement of 50 mL and 100 mL, and the calibration curve of standard solution contributed relatively little to the overall uncertainty. The expanded uncertainty of ammonia determination in burley tobacco at $95\%$ level of confidence was $0.00997\%$.
Water quality simulation models include the difference between the measured and estimated values as an inevitable consequence because they represent the complicated natural phenomena as simplified mathematical equations. The major reason of the difference occurrence is due to the use of the imprecise values of the model parameters, but the parameter values are currently determined by the try and error method directly performed by humans. However, the use of this method requires many time and endeavor of humans, and generally does not obtain the most suitable parameter values. A method for deciding model parameter values is, therefore, developed in this study. The method minimizes the difference between the measured and estimated values and also distributes uniformly the measured values on the upper and lower sides of the line representing the estimated values. A user interface based on this method is also developed by using the Visual Basic 6.0 of Microsoft, and it can be operated in the environment of Windows 98/2000. In this study, the method for deciding model parameter values is applied for estimating the water quality of the stream Ko-heung. The results of the application show that the method, including its computer program, can effectively obtain the most suitable parameter values and also save many working time in comparison with the existing method directly performed by humans.
In this paper we present a new visual approach for the robust bin-picking in a two-step concept for a vision driven automatic handling robot. The technology described here is based on two types of sensors: 3D laser scanner and CCD video camera. The geometry and pose(position and orientation) information of bin contents was reconstructed from the camera and laser sensor. these information can be employed to guide the robotic arm. A new thinning algorithm and constrained hough transform method is also explained in this paper. Consequently, the developed bin-picking demonstrate the successful operation with 3D hole object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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