A visual servoing algorithm is proposed for a robot with a camera in hand. Specifically, novel image features are suggested by employing a viewing model of perspective projection to estimate relative pitching and yawing angles between the object and the camera. To compensate dynamic characteristics of the robot, desired feature trajectories for the learning of visually guided line-of-sight robot motion are obtained by measuring features by the camera in hand not in the entire workspace, but on a single linear path along which the robot moves under the control of a, commercially provided function of linear motion. And then, control actions of the camera are approximately found by fuzzy-neural networks to follow such desired feature trajectories. To show the validity of proposed algorithm, some experimental results are illustrated, where a four axis SCARA robot with a B/W CCD camera is used.
In the closed range space, the parallel two CCD cameras are used to acquire a pair of stereo image. The acquired stereo image are computed with Wavelet Transform repeatedly and including the low frequency component, the image size of those are reduced. It is the pyramid structure. The optimum matching point is searched to the pixel. Then appling the optimum matching point to DLT, it extract the three - dimensional surface coordinate from a stereo image. The direct linear transformation(DLT) method is used to calibrate the stereo camera compute the coordinate on a three dimensional space. To find the parameters for the DLT method, 30 control points which marked on the cylinder type object are used. To improve the matching algorithm, the paper select the pyramid structure for Wavelet Transform. The acquired disparity information is used to represent the really three-dimensional surface coordinate.
Han Sun Ho;Ha Yeong Keong;Han Ki Chul;Park Yang Soon;Jee Kwang Yong;Kim Won Ho
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.3
no.1
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pp.17-21
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2005
Shielded laser ablation system composed of laser system, image analyser, XYZ translator with motion controller, ablation chamber, manipulator and various optics was designed. Nd:YAG laser which can be tunable from 1064 nm to 266 m was selected as light source. CCD camera(< $\pm$200) was chosen to analyze a crater less than 50 un in diameter. XYZ translator was composed of three linear stage which can travel 50 w with a minimum movement of 1 um and motion controller. Before the performance test, each part of system was optically aligned. To perform the ablation test, the specimen was ablated by 50 um interval and observed by image analyser The shape of crater was almost round, indicating laser beam has homogeneous energy distribution. The resolution and magnification of image system were compatible with the design.
Lee, Jae Choon;Kim, Ae Ran;Ji, Young Hoon;Kwon, Soo-Il
Progress in Medical Physics
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v.27
no.2
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pp.72-78
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2016
A CCD camera and an LED light source were combined to fabricate a compact optical CT scanner for the therapeutic radiation dose evaluation of a polymer gel dosimeter. After the collimated beam emitted by the LED passed through aquarium, gel phantom, and telecentric lens, an image was collected by the CCD camera and reconstructed using MATLAB. By using a stepping motor and LabVIEW, the gel dosimeter was rotated at every $0.72^{\circ}$, and the time for collecting 500 slice images per a revolution was within 20 min. At a spatial frequency of 4.5 lp/mm of the optical CT scanner, the modulation transfer function value was 72%. The linear correlation coefficient of the optical CT scanner for the polymer gel dosimeter was 0.987.
A computer vision system was built to generate images of a stationary egg. This system includes a. CCD camera, a frame grabber, and an incandescent back lighting system An image processing algorithm was developed to accurately detect surface holes and surface cracks on eggs. With 20W of incandescent back light, the detection rate was shown to be the highest. The Sobel operator was found to be the best among various enhancing filters examined. The threshold value to distinguish between the crack and the translucent spots was found to be linear with the average gray level of a whole egg image. Those values of both gray level and area were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness were used to detect cracks in egg. For a sample of 300 eggs, this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. On the average, it took 59.5 seconds to analyze an egg image and determine whether or not it was defected.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05a
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pp.399-404
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1996
We developed a non-contact shape measuring device using computer image processing technology. We present a method of calibrating a CCD video camera and a laser range finder which is the most important step toward making an accurate shape measuring system. An artificial neural network is used for the calibration. Our measurement system is composed of a semiconductor laser. a CCD video camera, a personal computer, and a linear motion table. We think that the developed system could be used for measuring the change in shape of the spent nuclear fuel rod before and after irradiation which is one of the most important tasks for developing a better nuclear fuel. A radiation shield is suggested for the possible utilization of the range finder in radioactive environment.
This paper discusses an automatic visual-servoing system, in which a laser and a CCD camera are used for imaging the pattern of joint groove. The algorithm used here is simple and robust to find out the gap width and gap center. As a consequence, the speed of algorithm is very fast and optimized. A feature of this system is that it processes only by summing the vertical line and horizontal line of screen without any image preprocessing in order to get the energy information of lines alternatively. It is practical and useful for the system requiring a fast process time of vision.
We have developed a automatic surface inspection system for cold Rolled strips in steel making process for several years. We have experienced the various kinds of surface inspection systems, including linear CCD camera type and the laser type inspection system which was installed in cold rolled strips production lines. But, we did not satisfied with these inspection systems owing to insufficient detection and classification rate, real time processing performance and limited line speed of real production lines. In order to increase detection and computing power, we have used the Dark Field illumination with Infra_Red LED, Bright Field illumination with Xenon Lamp, Parallel Computing Processor with Area typed CCD camera and full software based image processing technique for the ease up_grading and maintenance. In this paper, we introduced the automatic inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms. As a result of experiment, under the situation of the high speed processed line(max 1000 meter per minute) defect detection is above 90% for all occurred defects in real line, defect name classification rate is about 80% for most frequently occurred 8 defect, and defect grade classification rate is 84% for name classified defect.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.6
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pp.749-754
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2011
In this study, we propose the design of optimized pRBFNNs-based face recognition system using two-dimensional Image and ASM algorithm. usually the existing 2 dimensional face recognition methods have the effects of the scale change of the image, position variation or the backgrounds of an image. In this paper, the face region information obtained from the detected face region is used for the compensation of these defects. In this paper, we use a CCD camera to obtain a picture frame directly. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. AdaBoost algorithm is used for the detection of face image between face and non-face image area. We can butt up personal profile by extracting the both face contour and shape using ASM(Active Shape Model) and then reduce dimension of image data using PCA. The proposed pRBFNNs consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of RBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face image database and then demonstrated from viewpoint of the output performance and recognition rate.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1999.08a
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pp.201-207
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1999
The automatic pinhole detection system is described. The goal of this project is to study the feasibility test of the new concept for hole detection. The developed method is able to detect almost 50$\mu\textrm{m}$ pinhole by evaluating the shining of the light as if there is pinhole in the strip. Moreover, it is possible to inspect up to the 200$\mu\textrm{m}$ inclined pinhole. The system cosists of three main functional parts: the source part of the light which is using the linear halogen lamp, the image gathering part which is using a line CCD and the image processing part. The light spot can be controlled and optimized corresponding to the situation of the strip. To eliminate back ground noise, the binary image processing method is adopted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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