본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
SBC(Single Board Computer) is being developed for MSC(Multi-Spectral Camera) on KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose Satellite). SBC controls all the units of MSC system and gets commands and sends telemetry to and from spacecraft bus via 1553 communication channel. Due to the fact that SBC does very important roles for MSC system operation and SBC operates with 100% duty cycle, SBC is designed to have high reliability. SBC which has Intel 80486 as a main processor includes eight serial communication channels, one mil-std-1553 interface channel and several discrete interfaces. SBC incorporates 2Mbyte radiation hardened SRAM(Static Random Access Memory) and 1Mbyte flash memory. There are also PIC(Programmable Interrupt Controller), counter, WDT(Watch Dog Timer) in the SBC. In this paper, the design result of the SBC is presented.
This study proposed an auto focusing method for a multi-focus image in assembling lens modules in digital camera phones. A camera module in a camera phone is composed of a lens barrel, an IR glass, a lens mount, a PCB board and aspheric lenses. Alignment among the components is one of the important factors in product quality. Auto-focus is essential to adjust image quality of an IR glass in a lens holder, but there are two focal points in the captured image due to thickness of IR glass. So, sharpness, probability and a scale factor are defined to find desired focus from a multi-focus image. The sharpness is defined as clarity of an image. Probability and a scale factors are calculated using pattern matching with a registered image. The presented algorithm was applied to a lens assembly machine which has 5 axes, two vacuum chucks and an inspection system. The desired focus can be determined on the local maximum of the sharpness, the probability and the scale factor in the experiment.
카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.
The equipment of industrial robot in manufacturing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS ). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using Off-Line Programming System. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The visual calibration system is composed of a personal computer, an image processing board, a video monitor, and one camera. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test, and construction of simple silhouette figures. Then, camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection, which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not require the precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
The equipment of industrial robot in manufacturing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using Off-Line Programming System. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The visual calibration system is composed of a personal computer, an image processing board, a video monitor, and one camera. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test, and construction of simple silhouette figures. Then, camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection, which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not require the precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
Recently, a 4-col 7-row LED Screen that provides various information of major roads and local governments has been installed and operated. However, due to deterioration due to changes in temperature and humidity, deterioration due to static electricity, and mechanical stress, partial module failure of the display may occur, which is a major cause of missing information of vitally given to citizens. However, there have been frequent cases where the 4-col and 7-row LED Screen that have failed due to reasons such as installed location where the signboards are installed on the road and outdoor, the lack of monitoring means at all times, and the lack of manpower is often neglected for a long time. Following this flow, this paper proposes a method to detect defective modules by analyzing the images collected through the camera fixed to the front part of the LED display.
A digital imaging system using Machintosh Ⅱ ci computer, high resolution Sony XC-77 CCD camera, Quickcapture Frame Grabber Board was evaluated for quantitative analysis of standardized periapical film with aluminum step wedge. The results were as follows: 1. Correlation between Al thickness and gray level was high-positively associated(r²=0.99, p<0.001). 2. Correlation between measured weight of experimental lesion and estimated relative lesion volume by digital subtracted radiography was also high-positively associated (r²=0.98, p<0.001). 3. As exposure time was increased, mean gray level was decreased(p<0.01) and slope of regression line between Al thickness and gray level was also decreased (p<0.01). And when the exposure time was shorter than 0.2 second, the value of r² was relatively low. On the basis of the above results, it is considered that this digital imaging system using a Macintosh Ⅱ ci computer & a high resolution CCD monochrome camera will be useful in evaluating digitized image from standardized periapical film quantitatively.
This study was carried out to measure the 3D-distance of a cow model teat for an application possibility on Robotic Milking System(RMS). A teat recognition algorithm was made to find 3D-distance of the model by using Gonzalrez's theory. Some of the results are as follows. 1 . In the distance measurement experiment on the test board, as the measured length, and the length between the center of image surface and the measured image point became longer, their error values increased. 2. The model teat was installed and measured the error value at the random position. The error value of X and Y coordinates was less than 5㎜, and that of Z coordinates was less than 20㎜. The error value increased as the distance of camera's increased. 3. The equation for distance information acquirement was satisfied with obtaining accurate distance that was necessary for a milking robot to trace teats, A teat recognition algorithm was recognized well four model cow teats. It's processing time was about 1 second. It appeared that a teat recognition algorithm could be used to determine the 3D-distance of the cow teat to develop a RMS.
Korea Astronomy and Space Science Institute We present a weak-lensing study of the galaxy cluster SPT-CL J2106-5844 at z=1.132 discovered in the South Pole Telescope Sunyaev-Zel'dovich (SPT-SZ) survey. The cluster is claimed to be the most massive system at z > 1 in the SPT-SZ survey. The inferred mass ($M_{200c}=(1.27{\pm}0.21){\times}10^{15}M_{sun}$) is somewhat unusual at such a high redshift given the current ΛCDM prediction. The mass estimates, however, may be biased because the hydrostatic assumption may not hold when the universe was about 40% of the current age. In this work, we reconstruct the dark matter distribution and measure the mass of this interesting cluster using weak-lensing analysis based on the images from the Advanced Camera for Surveys and Wide Field Camera 3 on-board the Hubble Space Telescope. We find that the mass distribution of the cluster is unimodal with no significant substructures. The centroid of the dark matter agrees with both galaxy luminosity and number density distributions, as well as the hot gas centroid. We confirm that the cluster is indeed extremely massive ($M_{200c}=(1.81{\pm}0.47){\times}10^{15}M_{sun}$) supporting the previous non-lensing measurements. We also discuss the rarity of the cluster in the ΛCDM cosmology, comparing with the expected abundance of similarly massive clusters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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