This paper looks at the development of the visual system of robots, and the development of image processing algorism to measure the size of an object and the distance from robot to an object for the visual system. Robots usually get the visual systems with a camera for measuring the size of an object and the distance to an object. The visual systems are accurately impossible the size and distance in case of that the locations of the systems is changed and the objects are not on the ground. Thus, in this paper, we developed robot's visual system to measure the size of an object and the distance to an object using two cameras and two-degree robot mechanism. And, we developed the image processing algorism to measure the size of an object and the distance from robot to an object for the visual system, and finally, carried out the characteristics test of the developed visual system. As a result, it is thought that the developed system could accurately measure the size of an object and the distance to an object.
A intelligent mobile hexapod robot with various types of sensors and wireless camera is introduced. We show this mobile robot can detect objects well by combining the results of active sensors and image processing algorithm. First, to detect objects, active sensors such as infrared rays sensors and supersonic waves sensors are employed together and calculates the distance in real time between the object and the robot using sensor's output. The difference between the measured value and calculated value is less than 5%. This paper suggests effective visual detecting system for moving objects with specified color and motion information. The proposed method includes the object extraction and definition process which uses color transformation and AWUPC computation to decide the existence of moving object. We add weighing values to each results from sensors and the camera. Final results are combined to only one value which represents the probability of an object in the limited distance. Sensor fusion technique improves the detection rate at least 7% higher than the technique using individual sensor.
기존 이동로봇의 활발한 연구와 더불어 다양한 형태의 이동로봇이 등장하였다. 이에 본 논문에서는 8축으로 구성된, 총 16 Degree Of Freedom을 가지는 다 관절 뱀 로봇을 제작하였다. 뱀 로봇은 지면과의 진행 마찰력을 고려하여 무동력 바퀴를 사용하였다. 또한 PC Cam과 초음파 센서를 사용하여 각 관절이 움직일 수 있는 Joint Angle을 나타내기 위하여 Target의 색상과 거리를 입력으로 하였다. 뱀 로봇은 머리부분, 몸통 그리고 꼬리부분으로 나뉘어 진행하는 방식을 가지며 PC Cam 을 통해 화면에 보여지는 움직이는 특정 목표물에 대하여 진행을 하며, 진행 중 움직이거나 고정되어있는 Obstacle이 포착될 경우 충돌회피를 통하여 Target을 추종하는 방식을 실험적으로 보이고자 한다.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.52-59
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2003
It is only possible through the image analysis of borehole wall and the core recovered from borehole constructed in rock mass that the real information about geologic characteristics in rock mass is directly obtained in primary research. Monitoring apparatus with multi-functional utility has implemented and applied in-situ condition for finding the geologic condition of target area. But, this apparatus is very expensive to be applied at the risk of loss during monitoring and cause hard work for moving them to the determined position. This paper shows the underground imaging from the borehole information obtained by a borehole camera with the simple utility and low cost enough to investigate the characteristics of borehole wall. Monitoring for this has been done in open-pit mine located at the northeastern part of Fukuoka Prefecture in Japan, and finally the three dimensional imaging of geological discontinuity was discussed relative to the field condition.
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.325-330
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1998
The first Korean remote sensing satellite, Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT-1), is going to be launched in 1999. This will carry a 7m resolution Electro-Optical Camera (EOC) for earth observation. The primary mission of the KOMPSAT-1 is to acquire stereo imagery over the Korean peninsular for the generation of 1:25,000 cartographic maps. For this mission, research is being carried out to assess the possibilities of automated or semi-automated mapping of EOC data and to develop, if necessary, such enabling tools. This paper discusses the issue of automated DEM generation from EOC data and identifies some important aspects in developing a for DEM generation system from EOC data. This paper also presents the current status of the development work for such a system. The development work has focused on sensor modelling, stereo matching and DEM interpolation techniques. The performance of the system is shown with a SPOT stereo pair. A DEM generated from a commercial software is also presented for comparison. The paper concludes that the proposed system creates preferable results to the commercial software and suggests future developments for successful generation of DEM for EOC data.
자연스러운 3D 실감영상을 감상하기 위해서는 많은 시점의 영상이 필요하며 과거 스테레오 디스플레이 장치로부터 최근 그 시점 수가 크게 늘어난 디스플레이 장치로 기술 발전이 이뤄지고 있으며 이에 따라 다시점 콘텐츠를 생성하기 위한 다양한 기술이 개발되어 있다. 다시점 콘텐츠를 생성하기 위하여 ToF 카메라 및 적외선 패턴을 이용한 방법이 주로 이용되고 있으며 이를 활용한 다시점 콘텐츠 생성을 하는 시도가 이뤄지고 있다. ToF 카메라는 PMD사의 제품 및 SwissRanger 사의 제품이 대표적이며 적외선 패턴을 이용한 방식은 MS사의 Kinect가 대표적이며 본 제품들을 활용한 기술 비교를 통하여 다시점 콘텐츠 생성의 결과 및 이를 비교한 장단점을 구분하였다. PMD사의 ToF 카메라는 두 개 이상의 광원을 사용하여 Depth 추출시에 Hole 영역의 크기가 작으나 ToF 영상의 해상도가 매우 작아 고화질의 콘텐츠를 생성하기 위하여 별도의 영상처리 알고리즘이 요구되었다. 반면 MS사의 Kinect는 Depth 영상의 해상도가 상대적으로 커서 영상처리 알고리즘의 복잡도가 작아지나 Depth 추출을 위한 카메라와 RGB 카메라의 위치가 공간적으로 떨어져 있어 이를 보정하기 위한 알고리즘이 요구되며 다시점 변환시 화질에 있어 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다.
We report the development of miniature fluorescence detection systems that employ miniature prism, mirrors and low coat CCD camera to detect the fluorescence emitted from 40 fluorescently-labeled protein patterns without scanner. This kind of miniature fluorescence detection system can be used in point of care. We introduce two systems, one uses prism+mirror block and the other uses prism and two mirrors. A large NA microscope eyepiece and low cost CCD camera are used. We fabricated protein chip containing multi-pattern BSA labeled with Cy5, using MEMS technology and modified the surface chemically to clean and to immobilize proteins. The measurements show that the combination of prism and mirrors can homogenize elliptical excitation light over the sample with higher optical efficiency, and increase the separation between excitation and fluorescence light at the CCD to give higher signal intensity and higher signal to noise ratio. The measurements also show that protein concentrations ranging from 10 ng/ml to 1000 ng/ml can be assayed with very small error. We believe that the proposed fluorescence detection system can be refined to build a commercially valuable hand-held or miniature detection device.
A low-dispersion fiber feed Littrow-mounted grating spectrometer for education was designed and fabricated. The dispersion element is a reflective type blazed grating Edmundoptics NT 46-075 (spatial frequency 600 lines/mm, dimension $30mm{\times}30mm$, blazed angle 8.6 degree). The optical fiber coupler module for optical guiding from telescope to spectrometer is composed of a multi-mode FC connector - FC connector optical fiber patch cord (core/cladding diameter $50{\mu}m/125{\mu}m$) and two 1.25" throw-tube couplers. The lens for collimating and imaging is a general purpose focal length 50 mm camera lens (f/1.8). The device for optical path control is a rectangular prism (size $25mm{\times}25mm$). The imaging camera sensor is a Meade DSI Pro 2 CCD sensor (black and white, $752{\times}582$ pixels and pixel size $8.3{\mu}m{\times}8.6{\mu}m$). Softwares for data logging and analysis consist of Meade Autostar Suite, NIH imagej and Vernier Logger Pro 3. The wavelength coverage range of the spectrometer is 205 nm at central wavelength 550 nm. The wavelength resolution is 1.7 nm.
인터넷 웹 기반의 Home Securiy, ITS(Intelligent Traffic System), 관광산업, 생산현장 등 여러 분야에서 네트워크 카메라를 이용한 영상정보 시스템이 각광을 받고 있으며, 이에 따른 네트워크 카메라의 수요가 급속하게 증가하고 있다. 또한 이를 제어하기 위해서 비디오 서버가 복잡해짐에 따라 많은 비용이 드는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라 수의 증가에 따른 비디오 서버의 복잡성과 비용 문제를 해결하고자 다중 채널을 통해 입력되는 카메라의 영상 정보를 1채널 멀티플랙스 스위칭 처리를 하고 또한 영상 데이터를 자동으로 스위칭하는 시스템을 구현 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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