In this paper, a robot arm capable of recognizing and drawing various line thicknesses is developed. Conventional line drawing robots are not capable of adjusting the thickness of lines. However, to draw faster and to enrich the expression of line drawing robots, it is necessary to adjust line thickness using a brush pen. Simple images are acquired and various line thicknesses are recognized by image processing. Trajectories of lines are generated with distance sorting using thinning and corner point detections for each label. Information on line thickness and trajectory is sent to the controller of a robot arm taking into consideration 2D inverse kinematics. Through this process, the robot arm can draw various lines thicknesses along 2D trajectories with 3 motors. Robot arm for detailed drawing will be studied in the future.
현대 설치 예술 분야에서 피지컬 컴퓨팅(physical computing)을 이용한 작품의 사례가 많아지고 있다. 하지만 인터랙션(interaction)을 위한 로봇 사용이 아닌 인터페이스(interface)가 장착된 드로잉(drawing)의 도구로 로봇을 사용하여 작업한 예는 쉽게 찾아 볼 수가 없다. 본 논문에서는 사용자와 통신할 수 있는 드로잉 작업용 시스템 설계와 개발 과정에 대해 언급하고자 한다. 작업 환경을 구성하는 로봇으로는 레고(Lego) 사(社)에서 나온 마인드스톰(Mindstorm) 지능형 로봇 NXT 시스템을 이용하였고, 현실에서의 실제 드로잉 환경과 이를 예측하여 운동을 시뮬레이트(simulate)하는 가상 환경으로 구분하였다. 실제 환경에서 드로잉을 하기 위하여 NXT 시스템을 제어할 수 있도록 하는 아이커맨드(Icommand) 라이브러리(library)를 이용하였고, 가상 환경을 표현하기 위하여 이미지 표현이 쉬운 프로세싱(processing) 라이브러리를 이용하였다. 라인(line) 드로잉을 위하여 벡터(vector) 방식 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일을 기반으로 이미지 정보를 얻어 표현하였다. 이 시스템은 블루투스(bluetooth) 연동으로 실시간 통신이 가능하여 사용자의 요구에 따라 원하는 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이러한 모습은 이미지의 결과에 그치는 것이 아니라 드로잉을 하는 과정에서 하나의 퍼포먼스(performance)로 작용할 수가 있다.
This paper introduces a dual-arm robot painter system which is capable of sketching a camera-captured image with short line segments. To express various curved edges in the image by combining line segments, we first apply edge detection algorithm to the entire image, split the edged image into small boxed pieces, and then apply Hough Transformation to each piece so that the edges inside the piece can be approximated with short line segments. To draw the picture within a reasonable time, we designed a simple dual-arm robot system and controlled both arms concurrently according to linear interpolation algorithm. From the experiments, we could verify that simple linear motions can describe various images effectively with a unique brush style.
Most of shoes manufacturing processes are not yet automated, which puts restrictions on the increase of productivity. Among them, adhesive application processes particularly are holding the most workers and working hours. In addition, its working conditions are very poor due to the toxicity of adhesive agents. In case of automating adhesive application processes by using robots, the robot teaching by playback is difficult to produce high productivity because the kinds of shoes to be taught mount up to several thousands. Therefore, it is essential to generate the robot working paths automatically according to the kind, the size, and the right and left of shoes, and also to teach them to the robot automatically. This study deals with automated adhesive spraying to shoe outsoles and uppers by using a robot, and develops the program to generate three-dimensional robot working paths off-line based on CAD data. First, the three-dimensional data of an outsole outline or an upper profiling line are extracted from the two-dimensional CAD drawing file or the three-dimensional scanner. Next, based on the extracted data and the nozzle conditions for adhesive spraying, a robot working path is generated automatically. This research work is the core in automating adhesive spraying processes, and will do much for increasing productivity of shoes manufacturing.
A computer vision system for robot is developed which can recognize a variety of two dimensional complex objects in gray level noisy scenes. the system is also capable of determining the position and orientation of the objects for robotlc manipulation. The hardware of the vision system is developed and a new edge tracking technique is also proposed. The linked edges are approximated to sample line drawing by split and merge algorithm. The system extracts many features from line drawing and constructs relational structure by the concave and convex hull of objects. In matching process, the input obhects are compared with the objects database which is formed by learning ability. Thelearning process is so simple that the system is very flexible. Several examples arc shown to demonstrate the usefulness of this system.
Kim, Jin-Young;Sung, Ho-Hyun;Kang, Dong-Joon;Cho, Hyung-Suck
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.179.4-179
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2001
Most of shoes manufacturing processes are not yet automated, it puts restrictions on increasing of productivity. Among them, adhesive application processes particularly are holding the most workers and working hours. In addition, its working conditions are very poor due to the toxicity of adhesive agents. In case of automating adhesive application processes by using robots, the robot teaching by playback is difficult to produce high productivity because the kinds of shoes to be taught mount up to several thousands. Therefore, it is essential to generate the robot working paths automatically according to the kind, the size, and the right and left of shoes, and also to teach them to the robot automatically ...
In this paper, we discuss about the real-time distributed system for the control of to motors using uCOS-II kernel. Real-time kernel needs to process the tasks for two motors in desired time to synchronize motion. We used both semaphore and message mail box for synchronization. In the previous study, we used step motors for the actuator of two axes robot, but could not draw a clear line because of motor resolution and synchronizing step pulse. To resolve the problem we rebuilt the transfer robot with DC motors and the dedicated position servor which had built in out lab. Moreover we developed the PC based graphic user interface for generating planar drawing image control. Experimental results also presented to show the proposed control system is useful.
최근 해양, 석유화학 플랜트 등에서는 내마모, 내식성, 내열성이 요구되는 초내열 합금이 기본적인 구조재료로 많이 사용되고 있다. 하지만 고가의 초내열 합금 소재로 밸브를 제작할 때 원가 상승과 가격 경쟁력 저하의 원인이 되고 있다. 이에 유체에 흐르는 특정부위만 육성 용접하는 기술이 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 하지만 기존의 볼 육성용접의 경우 사람이 직접 수동으로 작업을 진행하기 때문에 많은 시간이 소요되고 정확한 용접하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 볼 밸브용 볼 육성용접을 균일하게 할 수 있는 로봇자동화 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 용접토치를 장착한 용접용 로봇 6축, 포지셔너 회전을 위한 부가 2축, 제어장치 및 로봇경로는 오프라인 프로그램으로 구성되어 있다. CAD 도면 데이터를 오프라인 프로그램에 입력하여 로봇 교시점과 로봇 구동 소스를 얻을 수 있도록 하였고, 볼 육성용접 궤적은 Matlab을 통해 구현하였다. OLP 시스템을 통해 용접층 두께가 균일하게 얻으므로 용가재의 소모량을 약 20% 절약할 수 있었고, 모재와 용접봉 사이의 아크길이를 일정하게 유지하여 육성용접 불량율을 약 50% 정도 감소시켜 품질을 확보하였다. OLP를 활용한 육성용접 자동화 시스템을 통해 작업소요시간이 88시간에서 41시간으로 단축되어 생산성이 2.58배 향상 되었다.
In this paper, a ranging system is proposed that is able to measure 360 degree omnidirectional distances to environment objects. The ranging system is based on the structured light imaging system with catadioptric omnidirectional mirror. In order to make the ranging system robust against environmental illumination, efficient structured light image processing algorithms are developed; sequential integration of difference images with modulated structured light and radial search based on Bresenham line drawing algorithm. A dedicated FPGA image processor is developed to speed up the overall image processing. Also the distance equation is derived in the omnidirectional imaging system with a hyperbolic mirror. It is expected that the omnidirectional ranging system is useful for mapping and localization of mobile robot. Experiments are carried out to verify the performance of the proposed ranging system.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.173-178
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2020
As the fourth industrial revolution, in which people, objects, and information are connected as one, various fields such as smart energy, smart cities, artificial intelligence, the Internet of Things, unmanned cars, and robot industries are becoming the mainstream, drawing attention to big data. Among them, Smart Grid is a technology that maximizes energy efficiency by converging information and communication technologies into the power grid to establish a smart grid that can know electricity usage, supply volume, and power line conditions. Smart meters are equient that monitors and communicates power usage. We start with the goal of building a virtual smart grid and constructing a virtual environment in which real-time data is generated to accommodate large volumes of data that are small in capacity but regularly generated. A major role is given in creating a software/hardware architecture deployment environment suitable for the system for test operations. It is necessary to identify the advantages and disadvantages of the software according to the characteristics of the collected data and select sub-projects suitable for the purpose. The collected data was collected/loaded/processed/analyzed by the Hadoop ecosystem-based big data platform, and used to predict power demand through deep learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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