본 논문에서는 3개의 정점으로 표현된 삼각형을 화면 좌표, 깊이 좌표, 색 등의 픽셀 정보로 바꾸는 스캔 변환 프로세서를 설계하였다. 설계된 스캔 변환 회로는 삼각형 변을 따라 스팬 라인을 생성한 후, 스팬 라인을 픽셀로 변환하는 스캔 라인 방식을 사용하였다. 그리고 좌변-상변 픽셀 채움 규칙을 지원함에 의해서 인접한 삼각형의 공유 변에 대한 픽셀이 중복 처리와 미처리 되는 것을 방지한다. 스캔 변환 프로세서 는 약 21,400개의 게이트로 구성되며, $0.35{\mu}m$ CMOS 공정 조건에서 약 80 Mhz의 동작 주파수를 가진다. 스캔 변환 프로세서는 최대 80 Mpixels/sec의 픽셀 생성 율을 갖고 있어 3차원 모바일 그래픽 분야에 적용 가능하다.
마이크로파이프라인 회로의 모든 연산 소자의 타이밍은 아주 중요하다. 스캔 플립플롭을 이용한 경로 지연고장 테스팅에 관한 기존 연구들은 두 개의 테스트 패턴 중 두 번째 패턴의 조절용이도가 높아야 한다는 점을 간과하였다. 본 논문에서는 작은 면적 오버헤드로 마이크로파이프라인 회로의 경로 지연고장을 테스트 할 수 있는 새로운 스캔 래치 및 테스트 방법을 제안하였다. 새로운 스캔 래치를 사용하여 마이크로파이프라인의 경로지연고장을 테스트한 결과에서 기존연구에 비해 높은 경성 경로 지연고장 검출율을 얻었다. 또한 제안된 스캔 래치는 마이크로파이프라인의 고착고장 검출을 위한 BIST로 응용을 확대하기 쉽다.
일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.
본 논문에서는 스캔 체인의 레이아웃 거리를 고려한 효율적인 Test Wrapper 설계 방식을 제안한다. SoC내의 스캔체인들을 태스트하기 위해서는 외부 TAM 라인(line)에 각 스캔체인들을 할당해야 한다. IP 내에 존재하는 스캔체인들은 정상모드에서는 타이밍 위반(Timing Violation)이 발생하지 않도록 레이아웃이 되지만, 테스트 모드에서는 TAM 라인(line)과 연결되는 스캔체인들 간에 부가적인 레이아웃 거리를 갖게 되므로 스캔체인에서 타이밍 위반이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 타이밍 위반이 발생하지 않도록 체인간 레이아웃거리를 고려하여 스캔체인을 할당하는 새로운 test wrapper 설계 방식을 제안하였다.
본 연구에서는 스크랩의 선별처리를 고속화하기 위한 방안으로 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철 스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 시험연구를 행하였다. 스크랩선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 및 ejector로 구분되며 이송되어 오는 스크랩 표면의 색도를 인식함으로써 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만을 분리 하도록 되어 있다. 또한 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위한 최적의 광원을 도출하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하고 이를 이용하여 최적의 광원을 도출하였다. 도출된 최적의 광원조건하에서 철스크랩중에 혼입되어 있는 Cu 스크랩을 분리하는 선별시험을 행한 결과, 스크랩 이송속도가 15 m/min.에서 90% 이상의 인식효율과 약 75%이상의 분리효율을 나타내어 향후 고효율의 ejecting 시스템이 구현된다면 산업적으로 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 스캔라인을 이용한 LIDAR 포인트 cloud의 분리과정 중 분리된 포인트 군집간 인접 관계를 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 군집간 인접관계는,포인트 cloud 분리 과정 중에 분리된 건물 요소를 재결합하거나 지면 포인트를 인식하기 위하여 사용될 수 있다. 실험 결과 포인트 cloud 분리 과정에 군집간 인접 관계 인식 기능을 추가하더라도 처리 성능이 저하되지 않았으며 후처리를 통하여 건물 요소를 결합하여 온전한 형태의 건물 포인트 군집을 형성함과 더불어 지면 포인트 군집도 인식할 수 있음을 확인하였다.
벡터 그래픽스는 수학적 정보를 이용하여 이미지를 표현하기 때문에 이미지 손상 없이 쉽게 확대 축소가 가능하며, 비트맵 방식으로 표현되는 이미지보다 더 작은 파일 크기를 가진다. 본 논문에서 제안하는 벡터 그래픽 래스터라이저는 개선된 스캔라인 엣지 플래그 방식을 사용하여 설계되었으며 클리핑과 슈퍼샘플링 과정을 같이 수행한다. OpenVG 2D 벡터 이미지를 사용하여 검증되었다. 본 논문에서 제안하는 가속기는 Tiger image의 랜더링에 초당 5 프레임의 성능을 가진다.
벡터 그래픽스는 좌표 정보를 이용하여 이미지를 표현하기 때문에 이미지 퀄리티의 손실 없이 쉽게 확대 축소가 가능하며, 일반적으로 래스터 그래픽스로 표현되는 이미지보다 더 작은 파일 크기를 가진다. 본 논문에서 제안하는 벡터 그래픽 가속기는 개선된 스캔라인 엣지 플래그 방식을 사용하여 엣지의 정렬과정을 수행하지 않고 렌더링을 수행할 수 있도록 설계되었으며 OpenVG 2D 벡터 이미지를 사용하여 검증되었다. 본 논문에서 제안하는 가속기는 Tiger image를 기준으로, 테셀레이션을 수행하는데 12ms, 전체 이미지 렌더링에 208ms의 시간이 소요되며, Tiger image 기준으로 약 초당 5 프레임의 성능을 가진다.
This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.
본 연구에서는 라인스캔 카메라를 이용한 색도인식 스크랩 선별시스템을 설계 제작하고 제작한 시스템을 이용하여 철스크랩에 혼합되어 있는 Cu 스크랩을 자동으로 분리하는 연구를 수행하였다. 스크랩 자동선별 시스템은 크게 측정부, 이송부 그리고 이젝터로 구분되며 라인스캔 카메라, 광원 및 frame grabber로 구성된 측정부에서 스크랩 표면의 색도를 이메지 프로쎄싱 알고리즘에 의해 인식함으로써. 임의로 지정한 특정한 표면색상의 스크랩만에 에어노즐을 작동케 하여 선별하도록 되어 있다. 본 연구에서는 선별처리의 고속화에 대응하기 위하여 주파수 가변 광원시스템을 제작하여 선별시스템에 적용하였으며, 최적실험조건으로 스크랩 이송속도 25 m/min.에서 철스크랩중에 포함되어 있는 Cu스크랩을 90%이상 인식하여 약 80%의 선별효율을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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