Vision is the most important sensing capability for both men and sensory smart machines, such as intelligent robots. Sensed real 3D world and its 2D camera image can be related mathematically by a process called camera calibration. In this paper, we present a novel linear solution of camera calibration. Unlike most existing linear calibration methods, the proposed technique of this paper can identify camera parameters explicitly. Through the step-by-step procedure of the proposed method, the real physical elements of the perspective projection transformation matrix between 3D points and the corresponding 2D image points can be identified. This explicit solution will be useful for many practical 3D sensing applications including robotics. We verified the proposed method by using various cameras of different conditions.
Vibration control of a plate using an optical fiber sensor and a PZT actuator is considered in this study. An aluminum plate with attached Extrinsic Fabry-Perot Interferometer (EFPI) and PZT actuator is prepared for experimental investigation. Vibration level of EFPI that can represent the mechanical strain without severe distortion is validated by forced vibration experiment. A numerical model of the plate is constructed based on the experimentally obtained frequency responses, and an optimal controller is designed for the multi-modal vibration suppression. It is found that the vibration level of the first three modes can be greatly reduced. The effect of low-pass filtering used to eliminate high frequency noise on the stability and control performance is also considered.
본 연구에서는 스마트폰을 이용하여 사용자의 활동상태를 추정할 수 있는 안드로이드 기반의 어플리케이션을 구현하였다. 이는 추가적인 센서를 사용하지 않고 항시 휴대하는 스마트폰을 이용함으로써 착용형의 시스템과 비교하여 사용자의 불편함을 최소화하여 활동상태를 추정할 수 있다. 이를 위하여 스마트폰 내부에 내장된 3축가속도센서 각 축의 변화량을 추출하였으며, 각 축에 대한 변화량과 활동량이 비례하여 나타나는 것을 이용하여, 변화량을 크기로 변환하는 SVM(Single Vector Magnitude)을 계산하였다. 또한 SVM의 절대값을 시간에 적분한 ISVM(Integral Single Vector Magnitude)을 통해 활동량을 정량화 하였으며, 천천히 걷기와 빠르게 걷기, 뛰기, 서있기로 이루어진 실험을 통해 활통상태 분류를 하였다. 또한 그 결과를 실시간으로 모니터링하기 위한 스마트폰 어플리케이션을 구현함으로써 추가적인 설비 없이 활동상태를 추정하였다.
In this paper a new design of multi-layer perceptron(MLP) for camera calibration is proposed. Most existing techniques determine a transformation from 3D spatial points to their image points and camera parameters are tried to be estimated from the transformation. The technique proposed here, on the other hand, determines rays of sight uniquely from image points and parameters are estimated from the relationship using an MLP. By this approach projection and back-projection can be done more straightforwardly. Being based on a geometric model, a network design process becomes less ambiguous, which is a clear merit compared to other neural net based techniques. An MLP designed according to the technique proposed showed fast and stable learning in tests under various conditions.
In recent years, there has been increasing use of automatic surveillance and monitoring systems based on vision sensors. Humans are often the most important target in the systems, but processing human images is difficult due to the small sizes and flexible motions. Particularly, occlusion among pedestrians in camera images brings practical problems. In this paper, we propose a novel method to separate image regions of occluded pedestrians. A camera equipped with a wide angle lens is attached to the ceiling of a building corridor for sensing pedestrians with a wide field of view. The output images of the camera are processed for the human detection, tracking, identification, distortion correction, and occlusion handling. We resolve the occlusion problem adaptively depending on the angles and positions of their heads. Experimental results showed that the proposed method is more efficient and accurate compared with existing methods.
The visual sensing of human hands plays an important part in many man-machine interaction/interface systems. Most existing visionbased hand detection techniques depend on the color cues of human skin. The RGB color image from a vision sensor is often transformed to another color space as a preprocessing of hand detection because the color space transformation is assumed to increase the detection accuracy. However, the actual effect of color space transformation has not been well investigated in literature. This paper discusses a comparative evaluation of the pixel classification performance of hand skin detection in four widely used color spaces; RGB, YIQ, HSV, and normalized rgb. The experimental results indicate that using the normalized red-green color values is the most reliable under different backgrounds, lighting conditions, individuals, and hand postures. The nonlinear classification of pixel colors by the use of a multilayer neural network is also proposed to improve the detection accuracy.
This paper describes two methods - stamp-to-stick bonding and microtransfer molding - to integrate microfluidic channel into an optoelectrofluidic device for in-channel microparticle manipulation. We have demonstrated the optoelectronic microparticle manipulation in the channel-integrated optoelectrofluidic device using a liquid crystal display. As injecting a liquid sample containing $15{\mu}m$-diameter polystyrene particles into the fabricated channel, trapping and transport of individual microparticles have been successfully demonstrated. This channel-integrated optoelectrofluidic device may be useful for several in-channel applications based on the optoelectrofluidics such as optoelectronic flow control, droplet-based protein assay and bead-based immunoassay.
The problems associated with the synthesis, characterization and application of $SnO_2$-Au nanocomposites for the optimization of conductometric gas sensors have been discussed in this report. Nanocomposites have been synthesized on the surface of $SnO_2$ films using successive ionic layer deposition(SILD) method. It has been shown that the proposed approach to surface modification of metal oxide films is an excellent method for the optimization of the operating characteristics of $SnO_2$-based gas sensors, being developed for the detection of reducing gases as well as ozone.
이 논문은 무선 센서 네트워크에서 최소 파워 구성 방법을 이용하여 에너지를 효율적으로 사용하면서 네트워크의 수명을 늘리고 지연(delay)을 줄이는 방안을 제시한다. 지금까지 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 topology control, power-aware routing, sleep management 방법을 각각 독립적으로 연구되었는데 최소파워 구성은 위의 3가지 방법을 통합 최적화하여 에너지 효율적 사용 문제에 접근한다. 이러한 최소파워 구성 방법을 이용하여 선택적 웨이트 컨트롤(Selective weight control) 알고리즘을 제안하여 네트워크 전체 수명을 연장시키고 지연을 줄일 수 있다. 이 알고리즘은 각 노드가 주기적으로 잔류에너지를 인접노드들과 공유하여 에너지 랭크(rank)값을 유지한 상태에서 최소 에너지 경로를 사용하면서 에너지가 주위 노드들보다 작아질 때는 에너지가 많은 노드가 경로에 포함이 되도록 하여 특정 노드가 에너지 고갈되지 않고 네트워크내의 각 노드가 고르게 에너지를 소모하게 한다.
Ultrasonic anemometers using pulse envelope detection-based method are standard instruments in most meteorological studies. In this paper, a new phase measurement method is tried to achieve the enhanced resolution without changing dimensions. The measurement sensitivity, dynamic range, and measurement speed of the new instrument are 0.2 mm/s, 13.3 m/s, and 13 measurements/sec, respectively. A graphic user interface is added to show the velocity and direction of the wind with the speed of sound and temperature of the wind in the 3 dimensional space. The new anemometer could be useful for the measurement of the air speed, the flow of fluids, and even air flow inside the downtown buildings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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