The spectral color resolution of an image is very important in color image analysis. Two factors influencing the spectral color resolution of an image are illumination intensity and lens aperture for a selected vision system. An optimal combination of illumination intensity and lens aperture for color image analysis was determined in the study. The method was based on a model of dynamic range defined as the absolute difference between digital values of selected foreground and background color in the image. The role of illumination intensity in machine vision was also described and a computer program for simulating the optimal combination of two factors was implemented for verifying the related algorithm. It was possible to estimate the non-saturating range of the illumination intensity (input voltage in the study) and the lens aperture by using a model of dynamic range. The method provided an optimal combination of the illumination intensity and the lens aperture, maximizing the color resolution between colors of interest in color analysis, and the estimated color resolution at the combination for a given vision system configuration.
본 연구의 목적은 카메라를 통하여 획득한 이미지 정보를 캡쳐 후, 이를 분석하여 물체의 동작을 인식하는 Vision Box를 설계하는데 목적이 있다. 본 연구는 고객 즉, 사용자의 요구조건을 최대한 반영하여 구현하고자 하였다. 구현하고자 하는 Vision Box 시스템은 특별한 외부의 부가적인 센서를 사용하지 않고 카메라를 통하여 들어오는 화상 정보만을 분석하여 물체를 식별할 수 있도록 하였다. 그리고 PLC와의 통신과 원격지에서 Vision Box를 제어할 수 있는 방법도 지원할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 Vision Box의 성능을 자동차 엔진패턴 검사를 통하여 검증할 수 있었으며 제안한 Vision Box 시스템이 다양한 산업분야에 적용될 수 있을 것이라 생각된다.
This paper presents a feature extraction algorithm for vision-based micromanipulation. In order to guarantee of the accurate micromanipulation, most of micromanipulation systems use vision sensor. Vision data from an optical microscope or high magnification lens have vast information, however, characteristics of micro image such as emphasized contour, texture, and noise are make it difficult to apply macro image processing algorithms to micro image. Grasping points extraction is very important task in micromanipulation because inaccurate grasping points can cause breakdown of micro gripper or miss of micro objects. To solve those problems and extract grasping points for micromanipulation...
We propose a triangulation method based on stereo vision angles. We setup stereo vision systems which extract the depth information to a moving object by detecting a moving object using difference image method and obtaining the depth information by the triangulation method based on stereo vision angles. The feature point of a moving object is used the geometrical center of the moving object, and the proposed vision system has the accuracy of 0.2mm in the range of 400mm.
This paper is about vision system that exhibits automatic examination of the conditions of shaft's worm. The system is composed of three part : image acquisition, vision algorithm, and user interface. The image acquisition part is composed of motor control, illumination and optics. The vision algorithm examines the parts by labeling algorithm using shaft image. User interface is divided into two parts, user interface for feature registering with control value settings and user interface for examination operation. The automatic inspection system of this research is a tool for final examination of shaft worm. This tool can be practically used in production lines with simple adjustments.
This paper is about a vision system that exhibits automatic examination of the conditions of shaft's worm. The system is composed of three part : image acquisition, vision algorithm, and user interface. The image acquisition part is composed of motor control, illumination and optics. The vision algorithm examines the parts using shaft image. User interface is divided into two parts, user interface for feature registering with control value settings and user interface for examination operation. The automatic inspection system introduced in this paper can be used as a tool for final examination of shaft worm.
본 논문은 자동차용 퓨즈 및 릴레이 박스의 취부상태를 검사하기 위한 비전시스템의 구현 예를 보여준다. 검사를 위한 vision system은 영상 취득부와 검사 알고리즘, 그리고 사용자 인터페이스의 세 부분으로 구성된다. 영상 취득부는 box의 영상을 grabbing하는 부분으로 조명부와 광학부로 이루어진다. 검사 알고리즘은 영상을 이용하여 검사작업을 수행하는 부분이다. 사용자 인터페이스는 fuse & relay box의 모양과 부착되는 fuse와 relay를 등록하기 위한 사용자 인터페이스와 검사 작업을 수행하기 위한 사용자 인터페이스 두 부분으로 이루어진다. 본 연구에서 제시하는 검사 알고리즘은 신뢰도가 높아 실제 생산 현장에 사용이 가능하다.
The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2749-2763
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2021
The desirable result of infrared (IR) and visible (VIS) image fusion should have textural details from VIS images and salient targets from IR images. However, detail information in the dark regions of VIS image has low contrast and blurry edges, resulting in performance degradation in image fusion. To resolve the troubles of fuzzy details in dark regions of VIS image fusion, we have proposed a method of reflectance estimation for IR and VIS image fusion. In order to maintain and enhance details in these dark regions, dark region approximation (DRA) is proposed to optimize the Retinex model. With the improved Retinex model based on DRA, quasi-Newton method is adopted to estimate the reflectance of a VIS image. The final fusion outcome is obtained by fusing the DRA-based reflectance of VIS image with IR image. Our method could simultaneously retain the low visibility details in VIS images and the high contrast targets in IR images. Experiment statistic shows that compared to some advanced approaches, the proposed method has superiority on detail preservation and visual quality.
The vision sensor which is based on the optical triangulation theory with the laser as an auxiliary light source can detect not only the seam position but the shape of seam. In this study, a vision sensor using the scanning laser beam was investigated. To design the vision sensor which considers the reflectivity of the sensing object and satisfies the desired resolution and measuring range, the equation of the focused laser beam which has a Gaussian irradiance profile was firstly formulated, Secondly, the image formaing sequence, and thirdly the relation between the displacement in the measuring surface and the displacement in the camera plane was formulated. Therefore, the focused beam diameter in the measuring range could be determined and the influence of the relative location between the laser and camera plane could be estimated. The measuring range and the resolution of the vision sensor which was based on the Scheimpflug's condition could also be calculated. From the results mentioned above a vision sensor was developed, and an adequate calibration technique was proposed. The image processing algorithm which and recognize the center of joint and its shape informaitons was investigated. Using the developed vision sensor and image processing algorithm, the shape informations was investigated. Using the developed vision sensor and image processing algorithm, the shape informations of the vee-, butt- and lap joint were extracted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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