Park, Gi-Chang;Lee, Jong-Seo;Souk, Jun-Hyung;Yi, Jun-Sin
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2007.08b
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pp.1478-1481
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2007
This paper introduced a measurement method for image sticking based on human vision perception. Existing image sticking quantification method is mostly different from visible level by human perception. It takes a long time to measure image sticking which is degraded by time due to using a spot photometer, therefore many test samples could not be evaluated in a given short period of time in mass production line. However, the new measurement method in this paper is possible to evaluate a large quantity of samples in fast and high correlation with human perceptual level of image sticking.
Rose and chrysanthemum are the most popular flowers in Korean floriculture. Sorting flowers is a labor intensive operation in cultivation of the cut flowers and needed to be mechanized. Machine vision is one of the promising solutions for this purpose. This study was carried out to develop hardware and software of a cut flower sorting system using machine vision and to test its performance. Results of this study were summarized as following; 1. Length of the cut flower measured by the machine vision system showed a good correlation with actual length of the flower at a level of the coefficients of determination (R$^2$) of 0.9948 and 0.9993 for rose and chrysanthemum respectively and average measurement errors of the system were about 2% and 1% of the shortest length of the sample flowers. The experimental result showed that the machine vision system could be used successfully to measure length of the cut flowers. 2. Stem diameter of the cut flowers measured by the machine vision system showed a correlation with actual diameter at the coefficients of determination (R$^2$) of 0.8429 and 0.9380 for rose and chrysanthemum respectively and average measurement errors of the system were about 15% and 7.5% of the shortest diameter of the sample flowers which could be a serious source of error in grading operation. It was recommended that the error rate should be considered to set up grading conditions of each class of the cut flowers. 3. Bud maturity of 20 flowers each judged using the machine vision system showed a coincidence with the judgement by inspectors at ranges of 80%∼85% and 85%∼90% for rose and chrysanthemum respectively. Performance of the machine vision system to judge bud maturity could be improved through setting up more precise criteria to judge the maturity with more samples of the flowers. 4. Quality of flower judged by stem curvature using the machine vision system showed a coincidence with the judgement by inspectors at 90% for good and 85% for bad flowers of both rose and chrysanthemum. The levels of coincidence was considered as that the machine vision system used was an acceptable system to judge the quality of flower by stem curvature.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection due to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
Park, Jae-Beom;Lee, Eung-Suk;Lee, Min-Ki;Lee, Jong-Gun
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.5
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pp.529-535
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2009
This paper describes a measuring device of glass thickness using machine vision and image processing techniques on real-time. Today, the machine vision enable to inspect fast and exactly than human's eyes. The presented system has advantages of continuous measurement, flexibility and good accuracy. The system consists of a laser diode, a CCD camera with PC. The camera located on the opposite side of the incident beam measures the distance between two reflected laser beams from the glass top and bottom surface. We apply a binary algorithm to convert and analyze the image from camera to PC. Laser point coordination by border tracing algorithm is used to find the center of beam circle. The measured result was compared with micrometer and showed 0.002mm accuracy. Finally, the errors were discussed how to minimize the influence of glass wedge angle and angular error of moving stage.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.149-156
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2008
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) system is to find a global position and build a map with sensing data when an unmanned-robot navigates an unknown environment. Two kinds of system were developed. One is used distance measurement sensors such as an ultra sonic and a laser sensor. The other is used stereo vision system. The distance measurement SLAM with sensors has low computing time and low cost, but precision of system can be somewhat worse by measurement error or non-linearity of the sensor In contrast, stereo vision system can accurately measure the 3D space area, but it needs high-end system for complex calculation and it is an expensive tool. In this paper, we implement the SLAM system using a single camera image and a PSD sensors. It detects obstacles from the front PSD sensor and then perceive size and feature of the obstacles by image processing. The probability SLAM was implemented using the data of sensor and image and we verify the performance of the system by real experiment.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.10a
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pp.158-163
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2002
This paper presents a multiple sensor system for rapid and high-precision coordinate data acquisition in the OMM (On-machine measurement) process. In this research, three sensors (touch probe, laser, and vision sensor) are integrated to obtain more accurate measuring results. The touch-type probe has high accuracy, but is time-consuming. Vision sensor can acquire many point data rapidly over a spatial range but its accuracy is less than other sensors. Also, it is not possible to acquire data for invisible areas. Laser sensor has medium accuracy and measuring speed among the sensors, and can acquire data for sharp or rounded edge and the features with very small holes and/or grooves. However, it has range- constraints to use because of its system structure. In this research, a new optimum sensor integration method for OMM is proposed by integrating the multiple-sensor to accomplish mote effective inspection planning. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experimental works are performed, and the results are analyzed.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.18
no.6
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pp.123-130
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2014
In this study, a vision-based displacement measurement system is developed to accurately measure the displacement of a structure with locating the camera at arbitrary position. The previous vision-based system brings error when the optical axis of a camera has an angle with the measured structure, which limits the applicability at large structures. The developed system measures displacement by processing the images of a target plate that is attached on the measured position of a structure. To measure displacement regardless of the angle between the optical axis of the camera and the target plate, planar homography is employed to match two planes in image and world coordinate systems. To validate the performance of the present system, a laboratory test is carried out using a small 2-story shear building model. The result shows that the present system measures accurate displacement of the structure even with a camera significantly angled with the target plate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.5
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pp.1-8
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2004
In this paper, we propose a machine vision system by which we can measure the size of ALC blocks in real-time in the Production Process. The images obtained by our system were processed by a devised algorithm, specially designed for the enhanced measurement accuracy. from the experimental results, we could find that the required measurement accuracy specification is sufficiently satisfied by using our proposed method.
This paper presents a comparative study of displacement measurement using four sensors that are being used in the field: they are a ring gauge, a laser Doppler vibrometer (LDV), a vision-based displacement measurement system (VDMS), and an optoelectronic displacement meter (ODM). The comparative study was carried out on a brand-new high-speed railroad bridge designed to produce displacements within a couple of millimeters under the loading of a high-speed train. The tests were carried out on a single-span steel plate girder bridge two times with different train loadings: KTX and HEMU. The measured displacement is compared as raw and further discussion was made on the measurement noise, peak displacement, and frequency response of four sensors. The comparisonsare summarized to show the pros and cons of the used sensors in measuring displacement at a typical high-speed railroad bridge.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.224-228
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1997
Computer vision system become more important as the researches on inspection systems, intelligent robots , diagnostic medical systems is performed actively. In this paper, 3D measuring system is developed by using stereo vision. The relation between left image and right image is obtained by using 8 point algorithm, and fundamental matrix, epipole and 3D reconstruction algorithm are used to measure 3D dimensions. 3D measuring system was developed by Visual Basic, in which 3D coordinates would be obtained by simple mouse clicks. This software would be applied to construction area, home interior system, rapid measuring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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