OpenGL을 이용하여 PC환경에서 3차원 탄성파 자료를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 기본적인 시각화 기능으로서 3차원 자료를 볼륨과 단면으로 도시할 수 있게 하였으며, 자료의 색 분포를 쉽게 결정할 수 있는 인터페이스를 제작하였다. 색은 RGB나 HSV형식으로 표현할 수 있게 하였으며 투명도를 지정할 수 있으므로 여러 자료를 중첩하여 도시하는 것이 가능하다. 자료 분석 기능의 하나로서 유도 피킹 방법을 이용하여 층준을 발췌할 수 있으며, 발췌된 층준은 점, 망, 면 등으로 도시하여 3차원적으로 분석할 수 있다.
시추공간 파선 토모그래피에 있어서 결과물로 얻어지는 지하의 속도구조를 왜곡시키는 요인으로는 source static, 초동발췌오차 및 부적절한 초기속도 모델에 의한 국부적인 최소값으로의 수렴 등으로 요약된다. 본 논문에서는 이러한 오차생성 요인들 중에서 source static을 자동으로 보정해주는 알고리즘을 소개하고 있다. 소개된 알고리즘은 발췌된 초동자료의 송신기방향으로의 변화를 이용하여 정보정을 자동으로 계산하는 방법으로서, 실제 자료에 대해 적용해 본 결과 매우 만족스러운 결과를 보였으며, 사용자로 하여금 일관되며 자동적인 정보정 적용으로 인해서, 보다 신뢰할 수 있는 속도구조를 얻는데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.
In the field of computer vision and robotics, bin picking is an important application area in which object pose estimation is necessary. Different approaches, such as 2D feature tracking and 3D surface reconstruction, have been introduced to estimate the object pose accurately. We propose a new approach where we can use both 2D image features and 3D surface information to identify the target object and estimate its pose accurately. First, we introduce a label detection technique using Maximally Stable Extremal Regions (MSERs) where the label detection results are used to identify the target objects separately. Then, the 2D image features on the detected label areas are utilized to generate 3D surface information. Finally, we calculate the 3D position and the orientation of the target objects using the information of the 3D surface.
The modem industry age began when the conveyer system was introduced by Ford to produce model "T". The conveyer system is designed to optimize and maximize mass production of a specific item. Nowadays, however, accommodating to individual tastes has become an important factor in selection of products. Thus, rather than the mass production of one item, producing fewer but a wide variety of goods became important. To give flexibility and elasticity to the conveyer system, a new method of transportation where it is possible to choose a specific item is necessary. Therefore mall quantity and high-volume mass production was decrescent and small quantity batch production was expanded. In this paper, we developed multiple crate stacking and picking system to give flexibility to the conveyer system. First, we verified the conceptually designed system through manufacture. Second, we solved the problems that would happen on the actual field using pneumatic system. Finally, we optimized the system through FEM technique. This system works with stability and fast speed and can improve work efficiency which would minimize the losses resulting from too much dependence on manual labor.
This paper presents a bin picking method using a slit beam laser in which a robot recognizes all of the unoccluded objects from the top of jumbled objects, and picks them up one by one. Once those unoccluded objects are removed, newly developed unoccluded objects underneath are recognized and the same process is continued until the bin gets empty. To recognize unoccluded objects, a new algotithm to link edges on slices which are generated by the orthogonally mounted laser on the xy table is proposed. The edges on slices are partitioned and classified using convex and concave function with a distance parameter. The edge types on the neighborhood slices are compared, then the hamming distances among identical kinds of edges are extracted as the features of fuzzy membership function. The sugeno fuzzy integration about features is used to determine linked edges. Finally, the pick-up sequence based on MaxMin theory is determined to cause minimal disturbance to the pile. This proposed method may provide a solution to the automation of part handling in manufacturing environments such as in punch press operation or part assembly.
채굴시기, 등급, 온도 및 저장기간에 따른 수삼의 호흡특성을 조사하였다. 채굴시기별 수삼의 호흡률은 3월부터 서서히 증가하여 8월에는$0^{\circ}C$에서 7.88 mL$CO_2/kg{\cdot}hr$로 최고값을 보인 후 다시 감소하는 경향을 나타냈다. 수삼의 주채굴시기인 10월, 11월 및 익년 3월에 채굴한 수삼의 호흡계수는 $1.03\~l.07$ 범위로 채굴시기에 따라 뚜렷한 차이를 나타내지 않았다. 개체 당 중량이 $20.1\~90.0\;g$ 범위인 수삼을 4 등급으로 나눠 호흡률을 비교하였던 바 중량이 클수록 호흡률이 낮아지는 경향을 보였다. 10월과 11월에 채굴한 수삼의 온도에 따른 호흡률은$0^{\circ}C$에서 각각6.27, 4.94mL $CO_2/kg{\cdot}hr$이었고 $20^{\circ}C$에서는 $0^{\circ}C$에 비해 각각 약 $5\~6$배 정도 증가하였는데, 그 증가추세는 채굴시기에 따라 다소 차이가 있었다. 10월 및 11월에 채굴한 수삼의 경우$0^{\circ}C$에서 $10^{\circ}C$로 품온 상승 시 채굴시기에 따라 $Q_{10}$ 값은 차이를 보이지 않았으나 $10^{\circ}C$에서 $20^{\circ}C$로 상승 시 $Q_{10}$ 값은 각각 2.16, 1.77로 11월에 채굴한 수삼의 $Q_{10}$값이 10월 채굴한 것에 비하여 낮았다. 한편 저장 기간에 따른 호흡률을 조사한 결과 $0^{\circ}C$에서 90일 저장한 후에는 초기 값의 $50\%$ 미만을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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