This paper presents the measurement and correction method of PCB alignment errors for PCB screen printer. Electronic equipment is getting smaller and yet must satisfy high performance standard. Therefore, there is a great demand for PCB with high density. However conventional PCB screen printer doesn't have enough accuracy to accommodate the demand for high-resolution circuit pattern and high-density mounting capacity of electronic chips. It is because the alignment errors of PCB occur when it is loaded to the screen printer. Therefore, this study focuses on the development of the system which is able to measure and correct alignment errors with high-accuracy. An automatic optical inspection part measures the PCB alignment errors using machine vision, and the high-accuracy 3-axis stage makes correction for these errors. This system used two CCD cameras to get images of two fiducial marks of PCB. The centers of fiducial marks are obtained by using moment, gradient method. The first method is calculating the centroid by using first moment of blob, and the latter method is calculating the center of the circle whose equation is obtained by curve-fitting the boundaries of fiducial mark. The operating system used to implement the whole set-up is carried in Window 98 (or NT) environment. Finally we implemented this system to PCB screen printer.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.312-318
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2022
Robot-based layout automation has been recently promoted for the purpose of improving productivity and quality. Marking robots have various functional demands to secure marking precision and environmental adaptability. In particular, in order to automate marking work of building structure, correction of the marking line through position recognition of rebars placed is required. Because the rebars must maintain a constant cover thickness from the formwork surface, if the rebars are out of planned position, the rebar or marking line need to be corrected to secure the cover thickness. Thus, the marking robot for structural work needs to have the function for determining the position correction of the rebar or the marking line. In order to judge the correction of marking line, it is required to measure the distance between the planned marking line and the rebar placed. Therefore, this study proposes an algorithm that can measure the distance between the planned line and the rebar, and correct marking line for the automatic operation of the marking robot. The results of this study will be utilized as a core function for unmanned operation of the marking robot and contribute to securing precise marking by reflecting construction errors.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.684-687
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2006
Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.
재무 데이터 관리를 위한 자동화된 비지니스 서류 영상 처리 시스템에서 숫자 정보 검색 중 발생한 오류는 심각하여 그 시스템의 가용성 및 성능을 결정한다. 그 동안 자동 맞춤법 교정에 관한 방법론들이 개발되어 정보 검색 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔으나 이러한 맞춤법 교정은 알파벳 등 기계학습이 가능하고 사전 형태로 보관이 가능한 기호에 한정되어왔다. 반면에 순수한 마코프 수열에 불과한 숫자들의 순열들은 맞춤법 교정을 위하여 사전적 형태로 보관하여 활용하는 것이 불가능 하다. 본 논문에서는 확률론적 정보 검색 알고리즘의 토대위에 제한적 문맥 인식과 복수의 스트림을 적용한 새로운 형태의 숫자 정정 OCR 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 숫자 정정 모델은 기존의 송장 문서 처리 시스템에 구현하였으며 제안된 숫자 정정 모델의 효과를 확인하기 위해 비교 테스트를 실행하였고 테스트 결과 상당한 성능이 개선되었음을 보여 주었다.
Unexpected postoperative changes, such as growth in rib hump, has been occasionally reported after corrective surgery for scoliosis. However there has been experimental data for explanation of these changes, nor the suggestion of optimal correction method. This numerical study was designed to investigate the main correlating elements in operative kinematics with post-operative changes of vertebral rotation and rib cage deformation in the corrective surgery of scoliosis. To develop a scoliotic spine model automatically, a special program for converting normal spine model to scoliotic spine model was developed. A mathematical finite element model of normal spine including rib cage, sternum, both clavicles, and pelvis was developed with anatomical details. The skeletal deformity of scoliosis was reconstructed, by mapping the X-ray images of a scoliosis into this three dimensional normal spine and rib cage model. The geometric mapping was performed by translating and rotating the spinal colume with the amount analyzed from the digitized 12 built-in coordinate axes in each vertebral image. By utilizing this program, problems generated in mapping procedure such as facet joint overlapping, vertebral body deformity could be automatically resolved.
The mass measurement of solid density standards using weight exchanger is described. KRISS(Korea Research Institute od Standards and Science) has several solid density standards. Their mass have been measured manually only using a mass comparator(Mettler, 1kg - 0.01mg). However, the uncertaity of the manual mass measurement is up to 300 microgarm much more than 32 microgram of advanced NMIS(National Metrology Institutes) for 1 kg silicon sphere which is primary density standards due to an eccentric error and buoyancy correction error. The new system with a weight exchanger is designed and built to improve the measurement accuracy. It comprises a weight exchager, a mass comparator, air density instruments, and application program for automatic measurement. It is evaluated by measuring several elements in an air tight chamber to verify the performance of it.
대부분의 선박에서 송신하는 AIS 위치정보는 오차범위가 약 30미터인 일반적인 GPS 데이터에 의존하였다. 그러나 최근 DGPS의 보정정보를 활용하여 위치정확도를 개선할 수 있는 환경이 제공됨에 따라 고가의 DGPS 비콘리시버 없이 AIS 기반으로 DGNSS 메시지(17번)를 방송함으로써 위치정보를 보다 정밀하게 사용 할 수 있다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 음성인식한 결과에 포함된 오류를 교정하는 규칙기반 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 처리시간이나 메모리에 제약을 받는 모바일 환경을 고려하여 다음과 같이 구성된다. 오류 교정 속도를 최소화하기 위해서, 음절 해체 및 조합 과정이나 형태소 분석 등의 처리를 줄이고, 최장일치 규칙 선택기준을 바탕으로 오류 발생 추정 지점에서 교정 후보도 하나만 생성한다. 제안하는 방법은 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 어절사전이나 형태소분석기를 사용하지 않고, 규칙도 유형별로 따로 구분하지 않고 통합하여 저장한다. 제안하는 방법은 모델의 수정 및 유지보수가 용이하도록, 오류교정규칙을 학습말뭉치에서 자동으로 추출하여 구축한다. 실험결과 제안하는 방법은 음성인식 결과에 대하여 정확률을 5.27% 정도 재현율을 5.60% 정도 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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