In this paper I present a system that with infrared vision sense tracks the position and orientation of a wireless object on a tabletop display surface. The system offers two types of improvements over existing computer vision tracking approaches. First, the system tracks an object accurately without susceptibility to changes in lighting conditions. Second, the system tracks not only the orientation but button click state of the object. This system can detect these changes in real time. Finally, I present an application of the system : Color Lab Box.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.7-13
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2021
Machine vision is a technology that helps the computer as if a person recognizes and determines things. In recent years, as advanced technologies such as optical systems, artificial intelligence and big data advanced in conventional machine vision system became more accurate quality inspection and it increases the manufacturing efficiency. In machine vision systems using deep learning, the image quality of the input image is very important. However, most images obtained in the industrial field for quality inspection typically contain noise. This noise is a major factor in the performance of the machine vision system. Therefore, in order to improve the performance of the machine vision system, it is necessary to eliminate the noise of the image. There are lots of research being done to remove noise from the image. In this paper, we propose an autoencoder based machine vision system to eliminate noise in the image. Through experiment proposed model showed better performance compared to the basic autoencoder model in denoising and image reconstruction capability for MNIST and fashion MNIST data sets.
In this paper, we propose the method to control the position of LDM(Linear DC Motor) using vision system. The proposed method is composed of a vision system for position detecting, and main computer calculates PID control output which is deliver to 80il actuator circuit in serial communication. To confirm the usefulness of the proposed method, we experimented about position control of a small size LDM using CCD camera which has a performance 30frames/sec as vision system.
Most of music-transcription systems that have been commercialized operate based on audio information. However, these conventional systems have disadvantages of environmental dependency, equipment dependency, and time latency. This paper studied a vision-based music-transcription system that utilizes video information rather than audio information, which is a traditional method of music-transcription programs. Computer vision technology is widely used as a field for analyzing and applying information from equipment such as cameras. In this paper, we created a program to generate MIDI file which is electronic music notes by using smart-phone cameras to record the play of piano.
A bio-inspired vision chip for edge detection was fabricated using 0.35 ${\mu}m$ double-poly four-metal complementary metal-oxide-semiconductor technology. It mimics the edge detection mechanism of a biological retina. This type of vision chip offer several advantages including compact size, high speed, and dense system integration. Low resolution and relatively high power consumption are common limitations of these chips because of their complex circuit structure. We have tried to overcome these problems by rearranging and simplifying their circuits. A vision chip of $160{\times}120$ pixels has been fabricated in $5{\times}5\;mm^2$ silicon die. It shows less than 10 mW of power consumption.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.365-366
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2020
인터넷의 발전으로 인터넷을 통해 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 서비스의 이용자가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 OTT 서비스 이용자의 검색 편의성을 위한 Vision API를 활용한 영상 속 랜드마크 검색 시스템을 제안한다. 이는 영상을 시청하는 사용자가 영상을 보다가 궁금한 장소가 있으면 따로 검색하지 않고, 바로 해당 장소의 정보를 얻도록 하는 것이다. 본 논문에서 개발한 영상 속 랜드마크 검색 시스템은 사용자가 원하는 영상을 검색 및 재생할 수 있고 재생 중 바로 화면을 캡처할 수 있다. 해당 캡처 이미지를 랜드마크를 기계 학습한 Vision API를 통해 어떤 랜드마크인지 파악하고 결과를 표시한다, 또한 동일 영상에서 다른 사용자가 검색한 이력이 있는 경우 이력을 표시하여주며, 검색한 랜드마크가 나온 다른 영상을 검색하여 보여준다.
A computer vision system consisted of a microscope, a CCD camera, a frame grabber and a personal computer was used to analyze spraying pattern. An algorithm was developed for the system to measure size of droplets including overlapped droplets, to count number of droplets, and to estimate spray deposition in a certain area from the data obtained. A series of experiment was carried out to test validity of the algorithm. The experiment resulted that accuracy of the droplet size measurement, accuracy of counting the number of droplets and the estimation of spray deposition were within an acceptable range. It was concluded from the results that the computer vision system operated by the developed algorithm is very useful tool to analyze spraying pattern.
In industrial computer vision systems, the image quality is dependent on the parameters such as light source, illumination method, optics, and surface properties. Most of them are related with the lighting system, which is designed in heuristic, based on the designer's experimental knowledge, In this paper, a design code by which the optimal lighting method and light source for computer vision systems can be found are suggested based on experimental results, To prove the usefulness of the design code, it is applied to the lighting system design of the transistor marking inspection system and the results are presented.
Kim, Chang-Hyun;Choi, Tae-Yong;Lee, Ju-Jang;Suh, Jeong;Park, Kyoung-Taik;Kang, Hee-Shin
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.4
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pp.447-457
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2019
The intelligent sensory system is required to ensure the accurate welding performance. This paper describes the development of an intelligent vision sensor for the robotic laser welding. The sensor system includes a PC based vision camera and a stripe-type laser diode. A set of robust image processing algorithms are implemented. The laser-stripe sensor can measure the profile of the welding object and obtain the seam line. Moreover, the working distance of the sensor can be changed and other configuration is adjusted accordingly. The robot, the seam tracking system, and CW Nd:YAG laser are used for the laser welding robot system. The simple and efficient control scheme of the whole system is also presented. The profile measurement and the seam tracking experiments were carried out to validate the operation of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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