• 제목/요약/키워드: 비젼센서

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레이져 비젼 센서를 이용한 고정밀 고속 계측 시스템 개발 (A High Speed Measurement System Using the Laser Vision Sensor)

  • 최원태;노영식;서영수;홍현주
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2783-2786
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    • 2005
  • 본 논문은 레이저 비젼 센서를 이용하여 측정 대상의 3차인 위치 정보를 측정하기 위한 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 측정 시스템을 개발하였다. 레이저센서는 물체의 평면방정식을 찾기 위해 사용되었으며, 측정된 물체의 평면의 방정식과 Camera를 이용한 물체 위치 정보와 함께 측정 대상의 3차원 정보를 얻는다. 이러한 고정밀 고속 계측을 위한 레이저 모듈 및 소프트웨어를 개발하고 전용 JIG장치에 의하여 측정하던 방식을 Robot과 Laser Vision Sensor를 이용하여 자동으로 측정하는 시스템을 구현하였다.

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비젼센서에 의한 컨테이너 크레인 스프레더의 흔들림 제거에 관한 연구 (A study on remove of a swing in spreader of container crane with vision sensors)

  • 손정기;배종일;이만형
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.832-835
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    • 1996
  • The main purpose of this study is to achieve the effective port works by using of container-crane, to disposer of many containers rapidly by using of vision sensor in order to control the swing of spreader. It is examined the possibility of automation in container-crane through a test in the field.

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비젼 센서를 이용한 디버링 로봇의 구현 (A Realization of Deburring Robot using Vision Sensor)

  • 배준영;주윤명;김준업;이상룡
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.466-469
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    • 2002
  • Burr is a projected part of finished workpiece. It is unavoidable and undesirable by-product of most metal cutting or shearing process. Also, it must be removed to improve the fit of machined parts, safety of workers, and the effectiveness of finishing operation. But deburring process is one of manufacturing processes that have net been successfully automated, so deburring automation is strongly needed. This paper focused on developing a basic algorithm to find edge of workpiece and match two different image data for deburring automation which includes automatic recognition of parts, generation of deburring tool paths and edge/corner finding ability by analyzing the DXF drawing file which contains information of part geometry. As an algorithm for corner finding, SUSAN method was chosen. It makes good performance in finding edge and corner in suitable time. And this paper suggested a simple algorithm to find matching point between CCD image and drawing file.

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직선광선의 2D 영상을 이용한 이동로봇의 이동물체 추적 알고리즘 (A Moving Target Tracking Algorithmfor a Mobile Robot Based on a 2D Image of a Line Light)

  • 임호;한헌수;홍민철
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제37권4호
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    • pp.11-21
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    • 2000
  • 본 논문에서는 이동로봇이 작업환경 내에서 이동하는 물체를 실시간에 인지, 추적하기 위한 비젼센서 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 직선광선을 카메라 영상의 중앙에 수평하게 투영되도록 하여 이동로봇의 경로에 투사하고 이 광선이 물체와 교차하여 생성하는 선분영상만을 취득, 해석함으로써 비젼센서를 이용하는 기존의 방법들이 영상전체를 이해하기 위해 필요로 하던 계산상의 복잡도를 줄이고 있다. 이동물체의 존재여부, 속도 및 위치는 2개의 연속된 영상에서 얻어진 선분영상의 위치 및 길이의 변형도를 일정한 기준치와 비교하여 결정하는 간단한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 보안 및 다수이동로봇의 제어분야에서 다양하게 응용될 수 있으며 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

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3-D 비젼센서를 위한 고속 자동선택 알고리즘 (High Speed Self-Adaptive Algorithms for Implementation in a 3-D Vision Sensor)

  • P.미셰;A.벤스하이르;이상국
    • 센서학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.123-130
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    • 1997
  • 이 논문은 다음과 같은 두가지 요소로 구성되는 독창적인 stereo vision system을 논술한다. declivity라는 새로운 개념을 도입한 자동선택 영상 분할처리 (self-adaptive image segmentation process) 와 자동선택 결정변수 (self-adaptive decision parameters) 를 응용하여 설계된 신속한 stereo matching algorithm. 현재, 실내 image의 depth map을 완성하는데 SUN-IPX 에서 3sec가 소요되나 연구중인 DSP Chip의 조합은 이 시간을 1초 이하로 단축시킬 수 있을 것이다.

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자율적 상호협동을 통한 모바일 센서의 자기위치파악 (Autonomous Cooperative Localization of Mobile Sensors)

  • 송하윤
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제17A권2호
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    • pp.53-62
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    • 2010
  • 모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network)의 노드(Node)인 모바일 센서 차량(Mobile Sensor Vehicles)들은 특정 지역에 관해 획득한 정보를 서로 교환하고 통합하는 과정을 거쳐 자신의 위치를 파악하게 되는데 이를 지역화(localization)라 한다. 이때 모바일 센서 차량은 탑재된 각종 센서를 이용하여 자신의 위치 정보를 파악한다. 본 연구에서는 데드-레코닝(Dead-Reckoning), 컴퓨터 비전 기법, 그리고 RSSI(Received Signal Strength Identification)를 사용한 모바일 센서 차량(MSV)의 지역화 정밀도를 향상시키는 방안을 제시하고, 각각의 방식들이 가진 장점을 융합하여 보다 정밀한 지역화를 할 수 있는지 살펴본다.

센서 네트웍을 위한 컴퓨터 비젼 기반 근거리 로컬라이제이션 (Short-Distance Localization Technique of Sensor Network with Computer Vision)

  • 이규화;송하윤;박준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.941-944
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    • 2007
  • 본 연구에서는 센서 네트웍과 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network) 의 응용에 관한 실험을 수행하였다. 주된 내용으로는 모바일 센서를 탑재한 차량을 이용한 로컬라이제이션(Localization) 과 팀원 인식(Team Identification) 등에 관련된 방법을 포함한다. 본 시스템은 시뮬레이션을 통하여 기획을 하였으며 자체 설계한 하드웨어와 내장형 소프트웨어를 탑재하여 주어진 기능을 수행하도록 하도록 하는 한편, 모바일 센서의 역할을 할 수 있도록 다양한 센서를 장착할 수 있도록 설계되었다. 또한 전자나침반을 이용한 방위각 측정능력, 초음파 센서를 이용한 근거리 장애물 회피 능력, 적외선 발광 다이오드(IR-LED)와 적외선 필터를 씌운 카메라를 이용한 동료의 위치 파악 능력등을 통하여 로컬라이제이션에 도움이 되도록 한다. 통신을 위하여 IEEE 802.11g 프로토콜에 기반을 둔 통신 능력을 가지며 차량간의 통신도 같은 프로토콜을 통하여 이루어지게 된다.

다중 로보트 제어시스템의 개발 (Development of multi-robot control system)

  • 서일홍;현웅근;김태원;여희주;허우정;이경호;양승원;임준홍;오상록
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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    • pp.497-501
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    • 1990
  • 본 논문에서는 다중로보트의 제어를 위하여 비젼 센서 등 여러 가지 센서신호를 처리할 수 있고 로봇의 충돌회피 및 협조제어를 할 수 있는 제어시스템을 개발하였다. 본 제어장치는 시스템 전체를 관리하며 언어 및 로보트 동작의 교시 그리고 자기진단 등의 기능을 하는 Supervisory Processor, vision에 대한 정보를 담당하는 로보트 제어 processor 등 여러개의 프로세서로 나누어 분산처리 구조를 갖도록 하여 확장성 및 유연성이 높은 시스템이 되도록 하였다. 실험적으로 본 시스템을 이용하여 로보트로 하여금 puzzle을 맞추는 작업을 수행시킴으로써 본 시스템의 우수성을 입증하였다.

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다중 TMS320C31 DSP를 사용한 3-D 비젼센서 Implementation (A 3-D Vision Sensor Implementation on Multiple DSPs TMS320C31)

  • V.옥센핸들러;A.벤스하이르;P.미셰;이상국
    • 센서학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.124-130
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    • 1998
  • 독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{\times}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{\times}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{\times}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.

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