This paper describes preliminary results we have obtained in developing a computer vision system based on active IR illumination for real time gaze tracking for interactive graphic display. Unlike most of the existing gaze tracking techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process fur each person, our gaze tracker can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using the Generalized Regression Neural Networks (GRNN). With GRNN, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by preliminary experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
There are technical requirements to manufacture large size functional parts with not only simple geometries like a flat or spherical surface but also sculptured geometries. In addition, the required machining accuracy for these parts is becoming more severe. In general, the form accuracy of machined parts is determined by the relative position between workpiece and tool during machining process. To improve machining accuracy the relative position errors should be maintained within the required accuracy. This study deals with the estimation and calibration of depth of cut using the AE signal in micro-machining. Also, this sensing technique can be applied to detect the initial contact between workpiece and tool.
A newly developed heuristic algorithm, Harmony Search, is applied to the parameter calibration problem of the nonlinear Muskingum model. The Harmony Search could, mimicking the improvisation of music players, find better parameter values for in the nonlinear Muskingum model than five other methods including another heuristic method, genetic algorithm, in the aspect of SSQ (the sum of the square of the deviations between the observed and routed outflows) as well as in the aspects of SAD (the sum of the absolute value of the deviations), DPO (deviations of peak of routed and actual flows) and DPOT (deviations of peak time of rented and actual outflow). Harmony Search also has the advantage that it does not require the process of assuming the initial values of design parameters. The sensitivity analysis of Harmony Memory Considering Rate showed that relatively large values of Harmony Memory Considering Rate makes the Harmony Search converse to a better solution.
In the sheet metal forming operations, the strain measurement of sheet panel is an essential work which provides the formability information needed in die design, process design, and product inspection. To measure efficiently complex geometry strains, the 3-dimensional automative strain measurement system, which theoretically has a high accuracy but practically has about 3~5% strain error, is often used. For eliminating the strain error resulted in measuring the strains of formed panels using an automated strain measurement system, the position error calibration method is suggested, which computes accurate strains using the grids with accurate nodal coordinates. The accurate nodal coordinates are calculated by adding the nodal coordinates measured by the measurement system and the position error found using the multiple regression method as a function of the main error parameters obtained from the analysis of strain error in a standard cube. For the verification, the strain distributions of square and dome cups obtained from the position error calibration method are compared with those provided by the finite element analysis and ASAME.
To maintain safety and reliability of reactors, redundant sensors are usually used to measure critical variables and estimate their averaged time-dependency. Nonhealthy sensors can badly influence the estimation result of the process variable. Since online condition monitoring was introduced, the online cross-calibration method has been widely used to detect any anomaly of sensor readings among the redundant group. The cross-calibration method has four main averaging techniques: simple averaging, band averaging, weighted averaging, and parity space averaging (PSA). PSA is used to weigh redundant signals based on their error bounds and their band consistency. Using the consistency weighting factor (C), PSA assigns more weight to consistent signals that have shared bands, based on how many bands they share, and gives inconsistent signals of very low weight. In this article, three approaches are introduced for improving the PSA technique: the first is to add another consistency factor, so called trend consistency (TC), to include a consideration of the preserving of any characteristic edge that reflects the behavior of equipment/component measured by the process parameter; the second approach proposes replacing the error bound/accuracy based weighting factor ($W^a$) with a weighting factor based on the Euclidean distance ($W^d$), and the third approach proposes applying $W^d$, TC, and C, all together. Cold neutron source data sets of four redundant hydrogen pressure transmitters from a research reactor were used to perform the validation and verification. Results showed that the second and third modified approaches lead to reasonable improvement of the PSA technique. All approaches implemented in this study were similar in that they have the capability to (1) identify and isolate a drifted sensor that should undergo calibration, (2) identify a faulty sensor/s due to long and continuous missing data range, and (3) identify a healthy sensor.
Harim Kim;Heejae Ahn;Sebeen Yoon;Taehoon Kim;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju;Minju Kim;Hunhee Cho
Computers and Concrete
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제33권5호
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pp.535-544
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2024
In the rapidly advancing landscape of computer vision (CV) technology, there is a burgeoning interest in its integration with the construction industry. Camera calibration is the process of deriving intrinsic and extrinsic parameters that affect when the coordinates of the 3D real world are projected onto the 2D plane, where the intrinsic parameters are internal factors of the camera, and extrinsic parameters are external factors such as the position and rotation of the camera. Camera pose estimation or extrinsic calibration, which estimates extrinsic parameters, is essential information for CV application at construction since it can be used for indoor navigation of construction robots and field monitoring by restoring depth information. Traditionally, camera pose estimation methods for cameras relied on target objects such as markers or patterns. However, these methods, which are marker- or pattern-based, are often time-consuming due to the requirement of installing a target object for estimation. As a solution to this challenge, this study introduces a novel framework that facilitates camera pose estimation using standardized materials found commonly in construction sites, such as concrete forms. The proposed framework obtains 3D real-world coordinates by referring to construction materials with certain specifications, extracts the 2D coordinates of the corresponding image plane through keypoint detection, and derives the camera's coordinate through the perspective-n-point (PnP) method which derives the extrinsic parameters by matching 3D and 2D coordinate pairs. This framework presents a substantial advancement as it streamlines the extrinsic calibration process, thereby potentially enhancing the efficiency of CV technology application and data collection at construction sites. This approach holds promise for expediting and optimizing various construction-related tasks by automating and simplifying the calibration procedure.
Near infrared spectroscopy (NIRS) was applied to determination of the lipid content of the compost during the compost fermentation of tofu (soybean0curd) refuse. The absorption of lipid observed at 5 wavelengths, 1208, 1712, 1772, 2312 and 2352 nm on the second derivative spectra. To formulated a calibration equation, a multiple linear regression analysis was carried out between the near-infrared spectral data and on the lipid content in the calibration sample set (sample number, n=60) obtained using Soxhlet extraction method. The value of the multiple correlation coefficient (R) was 0.975 when using the wavelengths of 1208 and 1712 nm were used in the calibration equation. To validate the calibration equation obtained, the lipid content in the validation sample set (n=35) not used for formulating the calibration equation was calculated using the calibration equation, and compared with the value obtained using the Soxhlet extraction method. Good agreement was observed between the results of the Soxhlet extraction method and those values of the NIRS method. The simple correlation coefficient (r) and standard error of prediction (SEP) were 0.964 and 0.815 %, respectively. suitability of the lipid content as an indicator of the compost fermentation of tofu refuse was also studied. The decrease of the lipid content in the compost corresponded to the decrease of the total dry weight of the compost in the composter. The lipid content was a significant indicator of the compost fermentation. The NIRS method was applied to measure the time course of the lipid content in the compost fermentation and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for process management of the compost fermentation of tofu refuse.
천리안 위성의 궤도상 시험이 위성발사 직후인 2010년 7월부터 2011년 1월까지 약 7개월에 걸쳐 성공적으로 수행되었으며, 과학탑재체인 기상 및 해양탑재체 자료는 2011년 4월부터 공식적으로 배포되고 있다. 이 논문에서는 천리안위성의 궤도상 시험 중 핵심적인 요소인 탑재체 자료의 보정 과정 중 최종 단계인 기하보정의 궤도상 테스트 내용에 중점을 두고 있다. 천리안위성 기하보정 알고리즘의 구조와 내용을 간략하게 소개하였으며, 위성발사 후 행해진 기하보정시스템의 기능 및 검증 테스트의 단계별 과정들과 그 결과를 분석 정리하였다. 실시간 위성자료 전처리 시스템을 통해 확보한 자료들을 이용한 천리안 기하보정알고리즘의 최종 성능테스트는 요구 조건을 만족하는 우수한 정확도를 보여 주었다.
영상을 기반으로 하는 3차원 위치결정에서 카메라는 핵심적인 요소이며 이러한 카메라의 내부적인 특성을 제대로 결정하는 카메라 캘리브레이션 작업은 대상물의 3차원 좌표를 결정하기 위해서 필수적으로 선행되어야 할 과정이다. 본 연구에서는 캘리브레이션을 위한 체크보드의 크기와 형태에 영향을 받지 않고 반자동으로 카메라의 내부표정요소를 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 쿼터니언을 이용한 외부표정요소 추정, 캘리브레이션 타겟의 인식, 번들블록조정을 통한 내부표정요소 매개변수 결정으로 구성되어 있다. 체스보드 형태의 캘리브레이션 타겟을 이용하여 내부표정요소를 결정한 후 소규모 3차원 모형에 대한 3차원 위치를 결정하였으며 검사점을 이용한 정확도 평가를 통해서 수평위치와 수직위치 오차는 각각 약 ${\pm}0.006m$와 ${\pm}0.007m$를 얻을 수 있었다.
중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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