Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.18
no.2
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pp.16-22
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2010
This paper proposes the real-time moving object tracking system UAV using color information. Case of object tracking, it have studied to recognizing the moving object or moving multiple objects on the fixed camera. And it has recognized the object in the complex background environment. But, this paper implements the moving object tracking system using the pan/tilt function of the camera after the object's region extraction. To do this tracking system, firstly, it detects the moving object of RGB/HSI color model and obtains the object coordination in acquired image using the compact boundary box. Secondly, the camera origin coordination aligns to object's top&left coordination in compact boundary box. And it tracks the moving object using the pan/tilt function of camera. It is implemented by the Labview 8.6 and NI Vision Builder AI of National Instrument co. It shows the good performance of camera trace in laboratory environment.
In this paper, a precise trajectory tracking method for mobile robot using a vision system is presented. In solving the problem of precise trajectory tracking, a hierarchical control structure is used which is composed of the path planer, vision system, and dynamic controller. When designing the dynamic controller, non-ideal conditions such as parameter variation, frictional force, and external disturbance are considered. The proposed controller can learn bounded control input for repetitive or periodic dynamics compensation which provides robust and adaptive learning capability. Moreover, the usage of vision system makes mobile robot compensate the cumulative location error which exists when relative sensor like encoder is used to locate the position of mobile robot. The effectiveness of the proposed control scheme is shown through computer simulation.
Using the vision system, robotic tasks in unstructured environments can be accompished, which reduces greatly the cost and steup time for the robotic system to fit to he well-defined and structured working environments. This paper proposes a dynamic control scheme for robot manipulator with eye-in-hand camera configuration. To perfom the tasks defined in the image plane, the camera motion Jacobian (image Jacobian) matrix is used to transform the camera motion to the objection position change. In addition, the dynamic learning controller is designed to improve the tracking performance of robotic system. the proposed control scheme is implemented for tasks of tracking moving objects and shown to outperform the conventional visual servo system in convergence and robustness to parameter uncertainty, disturbances, low sampling rate, etc.
In recent years, owing to the development of the image processing technology, the research to build control system using a vision sensor is stimulated. However, a random time delay must be considered, because it works of a various time to get a result of an image processing in the system. It can be seen as an obstacle factor to a control of visual tracking in real system. In this paper, implementing two vision controllers each, first one is made up PID controller and the second one is consisted of a Smith Predictor, the possibility was shown to overcome a problem of a random time delay in a visual tracking system. A number of simulations and experiments were done to show the validity of this study.
In this paper, we develop the vision control systems of auto tracking based on image processing techniques for video conference. The developed auto tracking vision control system consists of control hardware including vision, two dc motors and dc motor drivers. Image processing techniques are used to pixel of two images. Motion detection algorithm is applied to eliminate the noise. Experiment results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.
Various techniques have been proposed for detection and tracking of targets in order to develop a real-world computer vision system, e.g., visual surveillance systems, intelligent transport systems (ITSs), and so forth. Especially, the idea of distributed vision system is required to realize these techniques in a wide-spread area. In this paper, we develop a ubiquitous vision system for location-awareness of multiple targets. Here, each vision sensor that the system is composed of can perform exact segmentation for a target by color and motion information, and visual tracking for multiple targets in real-time. We construct the ubiquitous vision system as the multiagent system by regarding each vision sensor as the agent (the vision agent). Therefore, we solve matching problem for the identity of a target as handover by protocol-based approach. We propose the identified contract net (ICN) protocol for the approach. The ICN protocol not only is independent of the number of vision agents but also doesn't need calibration between vision agents. Therefore, the ICN protocol raises speed, scalability, and modularity of the system. We adapt the ICN protocol in our ubiquitous vision system that we construct in order to make an experiment. Our ubiquitous vision system shows us reliable results and the ICN protocol is successfully operated through several experiments.
In the case of the tracking system with an active camera, it is very difficult to guarantee real-time processing due to the attribute of vision system which handles large amounts of data at once and has time delay to process. The reliability of the processed result is also badly influenced by the slow sampling time and uncertainty caused by the image processing. In this paper, we figure out dynamic characteristics of pixels reflected on the image plane and derive the mathematical model of the vision tracking system which includes the actuating part and the image processing part. Based on this model, we find a controller that stabilizes the system and enhances the tracking performance to track a target rapidly. The centroid is used as the position index of moving object and the DC motor in the actuating part is controlled to keep the identified centroid at the center point of the image plane.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.3
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
For the weld quality improvement and the convenient operation of machines, laser vision system can be used to track weld seams on pressure vessels. There are many bad conditions to the weld grooves such as cutting error, gap variation of weld joint, and offset error of center line caused by misalignment. We developed a laser vision seam tracking system which consists of a laser vision sensor, a two axis positioning mechanism and a user interface program running on the Windows system. It was found that our system worked well for U, V and X shaped grooves. We used an industrial PC as the system controller to secure immunity to electrical noise and dust. We introduce here a simple and...
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.2
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pp.92-99
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2007
Welding fabrication invariantly involves three district sequential steps: preparation, actual process execution and post-weld inspection. One of the major problems in automating these steps and developing autonomous welding systems, is the lack of proper sensing strategies. Conventionally, machine vision is used in robotic arc welding only for the correction of pre-taught welding paths in single pass. In this paper, novel presented, developed vision processing techniques are detailed, and their application in welding fabrication is covered. The software for joint tracking system is finally proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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