A robust intelligent algorithm for AGV navigation control is presented here based on both magnetic and gyro sensors to track a reference trajectory. Since the proposed system uses an intermittent array of short magnetic tape strips, it lends itself to a very easy installation and maintenance compared to other types of positioning references such as electric wire, magnets, RF and laser beacons. The neural network is to predict the lateral deviation of the AGV in the intervals where no magnetic tape references are available. Further, the use of intelligent control ensures a robust and flexible control performance. Computer simulation of AGV control demonstrates its adequate tracking performances even where the sensor information is not available. Real experiments using Samsung AGV are also on the way for real verification
The two dimnesional echocardiography is widely used to evaluate regional wall motion abnormaility, because of its abilities to depict left ventricluar wall motion. A new method, color kinesis is a technology or echocardiographic assessment of left ventricular wall motion. In this paper, we proposed a algorithm or color kinesis which is based on acoustic quantification and automatically detects endocardial motion during systole on a frame-by-frame basis. The echocardiograms were obtained in the short-axis views in normal subjects. Automated edge detection and endocardial contour tracing algorithm was applied to each frames, quantitative analysis based on segmentation was performed, and pre-defined color overlays superimposed on the gray scale images. Segmental analysis of color kinesis provided automated, quantitative diagnosis of regional wall motion abnormality.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.588-594
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2021
Due to the recent proliferation of video contents, previous contents expressed as the character or the picture are being replaced to video and growth of video contents is being boosted because of emerging new platforms. As this accelerated growth has a great impact on the process of universalization of technology for ordinary people, video production and editing technologies that were classified as expert's areas can be easily accessed and used from ordinary people. Due to the development of these technologies, tasks like that recording and adjusting that depends on human's manual involvement could be automated through object tracking technology. Also, the process for situating the object in the center of the screen after finding the object to record could have been automated. Because the task of setting the object to be tracked is still remaining as human's responsibility, the delay or mistake can be made in the process of setting the object which has to be tracked through a human. Therefore, we propose a novel object tracking technique of CMT combining the face detection technique utilizing Haar cascade classifier. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the smartphone in real time.
At present. welding of most pipes with large diameter is carried out by the manual process. Automation of the welding process is necessary f3r the sake of consistent weld quality and improvement in productivity. In this study, two vision sensors, based on the optical triangulation, were used to obtain the information for seam tracking and detecting the weld defects. Through utilization of the vision sensors, noises were removed, images and 3D information obtained and positions of the feature points detected. The aforementioned process provided the seam and leg position data, calculated the magnitude of the gap, fillet area and leg length and judged the weld defects by ISO 5817. Noises in the images were removed by using the gradient values of the laser stripe's coordinates and various feature points were detected by using an algorithm based on the iterative polygon approximation method. Since the process time is very important, all the aforementioned processes should be conducted during welding.
A real-time image georeferencing system requires all inputs to be determined in real-time. The intrinsic camera parameters can be identified in advance from a camera calibration process while other control information can be derived instantaneously from real-time GPS/INS data. The bottleneck process is tie point acquisition since manual operations will be definitely obstacles for real-time system while the existing extraction methods are not fast enough. In this paper, we present a fast-and-automated image matching technique based on the KLT tracker to obtain a set of tie-points in real-time. The proposed work accelerates the KLT tracker by supplying the initial guessed tie-points computed using the GPS/INS data. Originally, the KLT only works effectively when the displacement between tie-points is small. To drive an automated solution, this paper suggests an appropriate number of depth levels for multi-resolution tracking under large displacement using the knowledge of uncertainties the GPS/INS data measurements. The experimental results show that our suggested depth levels is promising and the proposed work can obtain tie-points faster than the ordinary KLT by 13% with no less accuracy. This promising result suggests that our proposed algorithm can be effectively integrated into the real-time image georeferencing for further developing a real-time surveillance application.
Automatic guided vehicle(AGV) in the factory has an important role to advance the flexible manufacturing system. In this paper, we propose a novel object-transportation control algorithm of cooperative AGV systems to apply decentralized control scheme based on virtual-passivity. It is shown that the cooperative AGV systems ensure stability and the convergence to scaled multiple of each desired velocity field for multiple AGV systems. Finally, the application of proposed virtual passivity-based decentralized control algorithm via system augmentation is applied to be the tracking a circle. Also. the simulation results for the object-transportation by two AGV systems illustrate the validity of the proposed control scheme.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.6
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pp.261-263
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2006
Automatic guided vehicle(AGV) in the factory has an important role to advance the flexible manufacturing system. In this paper, we propose a novel object-transportation control algorithm of cooperative AGV systems to apply decentralized control scheme based on virtual-passivity. It is shown that the cooperative AGV systems ensure stability and the convergence to scaled multiple of each desired velocity field for multiple AGV systems. Finally, the application of p reposed virtual passivity-based decentralized control algorithm via system augmentation is applied to be the tracking a circle. Also, the simulation results for the object-transportation by two AGV systems illustrate the validity of the proposed control scheme.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.3
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pp.251-258
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2014
The purpose of the neural image analysis is to trace the velocities and the directions of moving mitochondria migrating through axons. This paper proposes an automated technique for detecting axon structure. Previously, the detection process has been carried out using a partially automated technique combined with some human intervention. In our algorithm, a consolidated image is built by taking the maximum intensity value on the all image frames at each pixel Axon detection is performed through vessel enhancement filtering followed by a peak detection procedure. In order to remove errors contained in ridge points, a filtering process is devised using a local reliability measure. Experiments have been performed using real neural image sequences and ground truth data extracted manually. It has been turned out that the proposed algorithm results in high detection rate and precision.
The Logic Built In Self Test (LBIST) technique is substantially applied in chip design in most many semiconductor company in despite of unavoidable overhead like an increase in dimension and time delay occurred as it used. Currently common LBIST software uses the MISR (Multiple Input Shift Register) However, it has many considerations like defining the X-value (Unknown Value), length and number of Scan Chain, Scan Chain and so on for analysis of result occurred in the process. So, to solve these problems, common LBIST software provides the solution method automated. Nevertheless, these problems haven't been solved automatically by Tri-state Bus in logic circuit yet. This paper studies the simulator and algorithm that judges whether Tri-state Bus lines is the circuit which have X-value or One-hot Value after presuming the control signal of the lines which output X-value in the logic circuit to solve the most serious problems.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.61-69
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2009
By the advent of the high resolution satellite imagery, a ground-coverage included by a single satellite image is decreased. By the reason, there are increasing needs in image mosaicking technology to use images to various GIS fields. This paper describes an edge-based seamline extraction algorithm using edge information such as rivers, roads, buildings for image mosaicking. For this, we developed a method to track and link discontinuous edges extracted by edge detection operator. To estimate the effectiveness of the proposed algorithm, we applied the algorithm to IKONOS, KOMPSAT-1 and SPOT-5 satellite images. The experimental results showed that the algorithm successfully dealts with discontinuities caused by geometric differences in two images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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