Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.11a
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pp.675-680
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2008
This paper proposes a way to measure the displacement of a multi-point by using a pattern recognition from video signal. Generally in measuring displacement, gab sensor, which is a displacement sensor, is used. However, it is difficult to measure displacement by using a common sensor in places where it is unsuitable to attach a sensor, such as high-temperature areas or radioactive places. In this kind of places, non-contact methods should be used to measure displacement and in this study, images of CCD camera were used. When displacement is measure by using camera images, it is possible to measure displacement with a non-contact method. It is simple to install and multi-point displacement measuring device so that it is advantageous to solve problems of spatial constraints.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.3
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pp.235-241
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2007
This paper proposes a self-calibration method of robots those are used in industrial assembly lines. The proposed method is a position compensation using laser sensor and vision camera. Because the laser sensor is cross type laser sensor which can scan a horizontal and vertical line, it is efficient way to detect a feature of vehicle and winding shape of vehicle's body. For position compensation of 3-Dimensional axis, we applied block interpolation method. For selecting feature point, pattern matching method is used and 3-D position is selected by Euclidean distance mapping between 462 feature values and evaluated feature point. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real industrial vehicle assembly line. In results, robot's working point can be displayed 3-D points. These points are used to diagnosis error of position and reselecting working point.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.9
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pp.797-801
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2013
Visible light communication (VLC) is a rapidly growing area of research and applications, due to the potential and predicted high efficiency of bandwidth. One of the key challenges in VLC technology is the choice of devices which are going to be deployed VLC features. Smartphone rationally uses the most widely deployed visible light sensor i.e. image sensor in camera, which could be used to receive the intensity modulated data. Image sensor based VLC system would be the most deployable scenario but initially the capacity was not much attractive compared with photodetector based VLC system. Here, the spatial multiplexing is proposed in MIMO based VLC system to increase the system capacity by utilizing the property of spatial separation of optical light sources in smartphone's camera module. The active pixels of imaging plane act as the multiple receivers which could be able to use on MIMO spatial multiplexing to enhance the system performance.
In this paper, optical sensor system using PSD(Position Sensitive Detection) is proposed to obtain the three dimensional position of moving markers attached to human body. To find the coordinates of an moving marrer with stereo vision system, two different sight rays of an moving marker are required. Usually, those are acquired with two optical sensors synchronized at the same time. PSD sensor is used to measure the position of an incidence light in real-time. To get the three-dimension position of light source on moving markers, a conventional camera calibration method are used. In this research, we realized a low cost motion capture system. The proposed system shows high three-dimension measurement accuracy and fast sampling frequency.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.12
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pp.87-98
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1999
This study is concentrated on the development of real-time estimation model and vision control method as well as the experimental test. The proposed method permits a kind of adaptability not otherwise available in that the relationship between the camera-space location of manipulable visual cues and the vector of manipulator joint coordinates is estimate in real time. This is done based on a estimation model ta\hat generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation as well as uncertainty of manipulator. This vision control method is roboust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the manipulator, and correct knowledge of position and orientation of CCD camera with respect to the manipulator base. Finally, evidence of the ability of real-time vision control method for manipulator's position control is provided by performing the thin-rod placement in space with 2 cues test model which is completed without a prior knowledge of camera or manipulator positions. This feature opens the door to a range of applications of manipulation, including a mobile manipulator with stationary cameras tracking and providing information for control of the manipulator event.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.4
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pp.95-102
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2004
It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment in the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for this reason fur a long time. However, it is very difficult to perform the camera and robot calibrations because the three dimensional reconstruction and many processes are required for the real usages. This paper suggests the image based visual servoing to solve the problem of old calibration technique and supports OLP(Off-Line-Programming) path compensation. Virtual camera can be modeled from the real factors and virtual images obtained from virtual camera gives more easy perception process. Also, Initial path generated from OLP could be compensated by the pixel level acquired from the real and virtual, respectively. Consequently, the proposed visually assisted OLP teaching remove the calibration and reconstruction process in real working space. With a virtual simulation, the better performance is observed and the robot path error is calibrated by the image differences.
Thermal infrared camera have poor image qualities compared to commercial CCD cameras, as in contrast, brightness, and. resolution. To compensate the poor Image quality problems associated with the thermal infrared camera, the technique of superimposing thermal infrared image into real ccd image is proposed. The mobile robot KAEROT/m2, loaded with sensor head system at the mast, is entered to monitor leakage of heavy water and thermal abnormality of the calandria reactor area in overhaul period. The sensor head system is composed of thermal infrared camera and cod camera In parallel. When thermal abnormality on observation points and areas of calandria reactor area is occurred, unusual hot image taken from thermal infrared camera is superimposed on real CCD image. In this inspection experiment, more accurate positions of thermal abnormalities on calandria reactor area can be estimated by using technique of mapping thermal infrared image into CCD image, which include characters arranged in MPOQ order.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.24
no.6
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pp.605-612
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2015
Three dimensional (3D) position determination and motion recognition using a 3D depth sensor camera are applied to a developed penguin-shaped robot, and its validity and closeness are investigated. The robot is equipped with an Asus Xtion Pro Live as a 3D depth camera, and a sound module. Using the skeleton information from the motion recognition data extracted from the camera, the robot is controlled so as to follow the typical three mode-reactions formed by the operator's gestures. In this study, the extraction of skeleton joint information using the 3D depth camera is introduced, and the tracking performance of the operator's motions is explained.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.17
no.3
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pp.65-74
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2014
The aim of this study was to evaluate the monitoring efficiency of camera trapping in wild animals and to determine ways to increase its utilization. Nineteen sensor cameras were installed in Sobaeksan National Park from October 2012 to September 2013. During the study period, a total of 1045 terrestrial mammal photos were secured and 15 species habitats were identified. Shooting frequency was higher for medium and large mammals, especially full images of carnivores accounted for approximately 83%. A comparison of track surveys revealed that camera trapping was highly efficient and helped in capturing real image of species. The supply of lure and bait stimulates the sense of smell in carnivores, which further enhances the capturing of images by camera trapping. The results of this study provide data on the ecological characteristics of mammals, which can aid in determining habitat use by these animals, and thereby facilitate prevention of crop damage by wildlife.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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