JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권2호
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pp.193-202
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2012
In this paper, we propose a new approach for compact range sensor system for real-time robot applications. Instead of using off-the-shelf camera and projector, we devise a compact system with a CMOS image-sensor and a DMD (Digital Micro-mirror Device) that yields smaller dimension ($168{\times}50{\times}60mm$) and lighter weight (500g). We also realize one chip hard-wired processing of projection of structured-light and computing the range by exploiting correspondences between CMOS images-ensor and DMD. This application-specific chip processing is implemented on an FPGA in real-time. Our range acquisition system performs 30 times faster than the same implementation in software. We also devise an efficient methodology to identify a proper light intensity to enhance the quality of range sensor and minimize the decoding error. Our experimental results show that the total-error is reduced by 16% compared to the average case.
Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced from out-of$.$plane velocity components using a stereoscopic matching method. Most industrial fluid flows are three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Miniature Stereo-PIV(MSPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some primitive experimental results of the Miniature Stereo-PIV system. The Miniature Stereo-PIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Miniature Stereo-PIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire of three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced by out-of-plane velocity components using a stereoscopic matching method. Industrial fluid flows are almost three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Stereoscopic Miniature PIV(MPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some first experimental results of the stereoscopic PIV system. The Stereoscopic MPIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Stereoscopic MPIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
본 논문은 CMOS 이미지 센서에서 획득한 영상의 품질을 개선하기 위한 실시간 전처리 프로세서의 설계를 제시한다. CMOS 이미지 센서는 기존 IC와의 통합, 저전력소모, 저가격화등의 다양한 이점을 갖지만, 기존의 CCD 소자로부터 획득한 영상에 비해 열등한 품질의 영상을 제공하는 단점이 있다. CMOS 이미지 센서의 이러한 물리적 한계를 극복하기 위해 본 논문에서 제안하는 전처리 프로세서에는 색상 보간, 색상 보정, 감마 보정, 자동 노출 조정 등의 기본적인 전처리 알고리즘 외에 공간 가변적 대비 향상 알고리즘이 포함되었다. 여기에서 제안하는 전처리 프로세서는 이러한 알고리즘을 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 가지며, VHDL 언어를 이용하여 설계 및 검증되었다. 설계된 전처리 프로세서는 합성 결과 약 19K의 논리 게이트를 포함하였으며, 이는 저가격의 PC 카메라 구현에 적합하다. 제안된 전처리 프로세서의 실시간 동작 여부를 검증하기 위해 설계된 전처리 프로세서는 Altera사의 Flex EPF10KGC503-3 FPGA 칩으로 구현되었으며, 성공적으로 동작함을 확인하였다.
Information on temporal evolution of whole velocity fields are essential for physical understanding of a complicated turbulent flow. Due to advances of high-speed imaging technique, laser and electronics, high-speed digital cameras and high-repetition pulse lasers are commercially available in nowadays. A dynamic PIV system that can measure consecutive instantaneous velocity field with 1K$\times$ 1K pixels resolution at 1 fps was developed. It consists of a high-speed CMOS camera and a high-repetition Nd:YLF pulse laser. Theoretically, it can capture velocity fields at 20 fps with a reduced spatial resolution. In order to validate its performance, the dynamic PIV system was applied to a turbulent jet of which Reynolds number is about 3000. The particle images of 1024$\times$512 pixels were captured at a sampling rate of 4 KHz. The dynamic PIV system measured successfully the temporal evolution of instantaneous velocity fields of the turbulent jet, from which spectral analysis of turbulent structure was also feasible.
Park, Yoon-Chang;Ahn, Seong-Joon;Kang, Moon-Ho;Kwon, Young-Chul;Ahn, Seung-Joon
Journal of the Optical Society of Korea
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제13권4호
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pp.464-467
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2009
The grating projection method with phase-shifting technique is very useful in measuring the 3-dimensional (3D) shape with high accuracy and speed. In this work, we have developed an ultra high-speed digital laser grating projection system using a high-power laser diode and a highsensitivity CMOS camera. With our system, the optical measurement required to find out the profile of a 3D object could be carried out within 2.6 ms, which is a significant ($\sim$10 times) improvement compared with those of the previous studies.
광각 카메라는 단 초점 렌즈를 장착하여 넓은 시야의 이미지를 처리하는데, 렌즈의 광학 문제로 인해 이미지에 베럴 왜곡(barrel distortion)이 발생한다. 본 논문에서는 베럴 왜곡을 실시간 디지털 신호처리를 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서 구조를 제시하고 이를 실제 구현하여 유효성을 검증하였다. 제안하는 왜곡 보정 프로세서는 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서, 좌표 위치 보정에 필요한 계산을 점증적(incremental)으로 수행한다. 또한, 높은 보정 속도를 달성하기 위해 파이프 라인 구조로 설계하였다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11{\mu}m$ complementary metal-oxide semiconductor(CMOS) 공정을 사용하여 14.3K의 논리 게이트로 구현되었다. $2048{\times}2048$ 픽셀 영상에 대하여, 최대 314MHz의 동작 주파수로 초당 74.86번의 속도로 보정이 가능하다.
겨울철 강설 및 도로결빙으로 인하여 불편함 뿐만 아니라 예상치 못한 사고를 당할 위험성이 있어 이에 대한 적절한 대책이 필요하다. 산간지역의 급경사도로 등에 도로조건을 감지하는 시스템이 설치되고 있지만 비용이 고가이기 때문에 많은 지역에 설치하고 있지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 강설과 결빙 등 겨울철 도로기상정보를 체계적으로 수집하는 도로기상정보 수집시스템을 제안하였다. 디지털 온도센서, 적외선 온도센서, 초음파 센서 및 CMOS 카메라와 구동모터를 사용하여 센서 등 멀티미디어 데이터를 수집하고 측정한 데이터를 유비쿼터스 센서 네트웍(USN)을 이용하여 서버에 전송하기 위해 두 가지 타입의 제어통신보드를 구성하였다. 서버프로그램의 구성과 수집된 데이터를 이용하여 상황을 판단하는 방안을 함께 제시하였으며, 구성된 시스템의 성능을 실험을 통해 도로에서의 적용가능성을 확인하였다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 온라인 얼굴인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 CMOS 카메라를 장착한 PDA를 이용하여 얼굴영상을 획득하고 이 영상을 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 먼저 클라이언트 측인 PDA에서는 등록과 인증을 확인할 수 있도록 임베디드 비주얼 프로그램으로 사용자 인터페이스를 구축하고, 서버 영역에서는 얼굴인식에서 탁월한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하여 PDA로부터 전송 받은 얼굴 데이터를 학습하고 인식한 결과를 재전송하는 부분이 구현되었다. 시스템 구현에서 실시간성을 확보하기 위해 PDA에서는 영상에 웨이블렛을 이용하여 압축한 뒤 압축률 효과가 좋은 JPG 형식의 데이터로 서버에 전송하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 테스트 얼굴영상을 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 얼굴인식 속도 및 성능을 개선하였다.
Gas-sensor technology for volatile organic compounds (VOC) biomarker detection offers significant advantages for noninvasive diagnostics, including rapid response time and low operational costs, exhibiting promising potential for disease diagnosis. Colorimetric gas sensors, which enable intuitive analysis of gas concentrations through changes in color, present additional benefits for the development of personal diagnostic kits. However, the traditional method of visually monitoring these sensors can limit quantitative analysis and consistency in detection threshold evaluation, potentially affecting diagnostic accuracy. To address this, we developed a machine vision platform based on metal-organic framework (MOF) for colorimetric gas sensor arrays, designed to accurately detect disease-related VOC biomarkers. This platform integrates a CMOS camera module, gas chamber, and colorimetric MOF sensor jig to quantitatively assess color changes. A specialized machine vision algorithm accurately identifies the color-change Region of Interest (ROI) from the captured images and monitors the color trends. Performance evaluation was conducted through experiments using a platform with four types of low-concentration standard gases. A limit-of-detection (LoD) at 100 ppb level was observed. This approach significantly enhances the potential for non-invasive and accurate disease diagnosis by detecting low-concentration VOC biomarkers and offers a novel diagnostic tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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