본 논문은 SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서와 C2H를 이용하여 무인 자동 객체 추적 시스템을 구현하였다. 단일PTZ 카메라를 이용한 디지털/아날로그 신호의 입출력, 이미지 프로세싱, 시리얼 통신 그리고 네트워크 통신의 제어를 C2H에 의한 IP 구성과 SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서에서 각각의 IP를 효과적으로 제어함으로써 다양한 모니터링 정보를 네트워크로 제공할 수 있는 시스템을 설계, 구현 하였다. SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서의 유연성과 고급 알고리듬의 복잡성을 소프트웨어 프로그래밍 언어의 C와 하드웨어 프로그래밍 언어로 유동적으로 컴파일하여 IP화 할 수 있는 특성을 적용함으로서 실시간적으로 무인 객체 추적할 수 있는 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.
This paper presents the kinematic and dynamic analysis of the robot arm for inspection and rescue operations. The inspection robot arm has Pitch-Pitch-Pitch-Yaw motion for an optimal and stable view of the camera installed at the end of the manipulator. The rescue operation robot arm has Yaw-Pitch-Pitch-Roll motion to handle heavy tools. Additionally, both robot arms are waterproof, as they use the triple-layer O-ring. Furthermore, the dynamic equation including the damping force due to the mechanical seal for waterproofness was derived by using the Newton-Euler method. A control system using the ARM processor was developed and introduced in this paper, and its performance was verified through experiments.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
The task environment of a robot is changing rapidly and task itself becomes complicated due to current industrial trends of multi-product and small lot size production. A convenient user-interfaced off-line programming(OLP) system is being developed in order to overcome the difficulty in teaching a robot task. Using the OLP system, operators can easily teach robot tasks off-line and verify feasibility of the task through simulation of a robot prior to the on-line execution. However, some task errors are inevitable by kinematic differences between the robot model in OLP and the actual robot. Three calibration methods using image information are proposed to compensate the kinematic differences. These methods compose of a relative position vector method, three point compensation method, and base line compensation method. To compensate a kinematic differences the vision system with one monochrome camera is used in the calibration experiment.
This paper presents a design of the real-time preprocessor for CMOS image sensor suitable to the digital camera applications. CMOS image sensor offers some advantages in on-chip integration, system power reduction, and low cost. However, it has a lower-quality image than CCDs. We describe an image enhancement algorithm, which includes color interpolation, color correction, gamma correction, sharpening, and automatic exposure control, to compensate for this disadvantage, and present its efficient hardware architecture to implement on the real-time processor. The presented real-time preprocessor was designed using VHDL, and it contains about 19.2K logic gates. We also implement our system on FPGA chips in order to provide the real-time adjustment and it was successfully tested.
식당이나 가정에서 보편적으로 사용되는 음식물 처리기는 분쇄기가 부착된 형태의 장치이다. 분쇄 방식의 음식물 처리기는 배관이나 분해 필터 등이 막히면 교반기가 파손될 수 있는 문제가 발생된다. 아울러 사용자가 음식물 처리기 내의 수위를 확인하려면 직접 뚜껑을 열어 확인해야 하는 불편함이 생긴다. 이런 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 분쇄방식의 음식물 처리기에 기본적인 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 음식물 처리기에 실시간 모니터 처리기와 자동 제어 처리기를 추가로 설계 및 구현한다. 제안한 음식물 처리장치는 사용자가 스마트폰을 활용해서 장치의 내부를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 음식물 처리기 내부의 일정한 위치까지 음식물이 채워지면 자동으로 작동이 멈추고 알람을 준다. 제안 시스템을 활용하면 사용자가 음식물 처리기 내부를 편리하게 확인할 수 있으므로 고장을 미리 방지하여 오작동 확률을 낮출 수 있는 장점을 가진다.
능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
고속철도 차륜의 미소결함을 고속 고공간 분해 능으로 측정할 수 있는 새로운 비파괴검사법이 요구되고 있다. 본 연구는 종래의 스캔형 자기카메라를 개선하여, 다중증폭회로와 결함표시를 위한 펄스 발생기를 장착한 신호처리회로를 제안한다. 홀센서를 선형으로 배열하고, 배열의 직각방향으로 차륜이 정속으로 회전하게 하면, 차륜의 답면을 검사할 수 있다. 각각의 홀전압을 증폭하고, AD변환기를 통하여 $\mu$-processor에 의하여 시간에 따른 전압차, 즉 ${\partial}V_H/{\partial}t$를 연산한다. ${\partial}V_H/{\partial}t$가 결함의 존재를 의미하는 비교치보다 클 때 pulse 신호가 발생하여 결함을 지시한다. 휠 시험편을 이용하여 제안된 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 자동화 시스템을 이용하여 지속적으로 녹조를 제거하고 워터펌프를 이용하여 산소를 물속에 주입하여 녹조 생성이 잘 이루어지지 않도록 하는 시스템을 개발하였다. 제안한 녹조제거 자동화 시스템은 기계에 부착된 MCU(micro processor unit)를 이용하여 GPS와 초음파센서, 카메라등을 제어함으로 자동조정운행을 할 수 있고, 컨베이어 벨트, 워터 펌프등을 이용하여 녹조를 자동으로 제거할 수 있다. 또한 스마트폰의 어플리케이션과 연동하여 녹조제거 자동화 시스템의 위치를 추적하고 상황에 따라 사용자가 시스템을 직접 운영 할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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