This paper is to introduce a lighting source controller using high brightness LED to create a clear and reliable condition for an accurate measurement and testing, which is a core technology in clinical image system and mechanical automation system. This controller is designed to supply a stable power in a constant-current system by installing a high brightness LED driver, and to improve the reproducibility of brightness by using 32-bit ARM processor core, dividing brightness quantity into 256 levels, making the remote control and the external interface possible, and preventing and digitizing the brightness inaccuracy caused by errors of resistance values. This controller enables the lighting range to be wide and possible in a low lighting level compared to analog, adds the RS-485 communication function, and makes it for the users to control the on-off function and the dimming level by receiving date from an external device.
The development of Human Computer Interface has been relied on the development of technology. Mice and keyboards are the most popular HCI devices for personal computing. However, device-based interfaces are quite different from human to human interaction and very artificial. To develop more intuitive interfaces which mimic human to human interface has been a major research topic among HCI researchers and engineers. Also, technology in the TV industry has rapidly developed and the market penetration rate for big size screen TVs has increased rapidly. The HDTV and digital TV broadcasting are being tested. These TV environment changes require changes of Human to TV interface. A gesture recognition-based interface with a computer vision system can replace the remote control-based interface because of its immediacy and intuitiveness. This research focuses on how people use their hands or arms for command gestures. A set of gestures are sampled to control TV set up by focus group interviews and surveys. The result of this paper can be used as a reference to design a computer vision based TV interface.
Kim, Jeong-Hwan;Seo, Jong-Won;Song, Soon-Ho;Lee, Won-Sik
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.983-986
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2007
Concrete surface grinding is required for flatness and adhesiveness of concrete surface. The procedure is, however, labor intensive and has a hazardous work condition. Also, the productivity and the quality of concrete surface grinding depend on the levels of worker. Thus, the development of remote controlled concrete surface grinding equipment is necessary to prevent the environmental pollution and to protect the workers from hazardous work condition. However, it is difficult to evaluate the grinded surface objectively in a remote controlled system. The machine vision system developed in this study takes the images of grinded surface with the network camera for image processing. Then, by representing the quality test results to the graphic MMI program of the remote control station, the quality control system is constructed. The machine vision algorithm means the image processing algorithm of grinded concrete surface and this paper presents the objective quality control standard of grinded concrete surface through the application of the suggested algorithm.
Most of conventional DSS's(Digital Signage Systems) have been built based on LAMP framework. Recent researches have shown that MEAN or MERN stack framework is simpler, more flexible, faster and more suitable for web-based application than LAMP stack framework. In this paper, we propose a design and implementation of MEARN (ME(A+R)N) stack-based real-time digital signage system, MR-DSS, which supports handing real-time tasks like urgent/instant messaging, system status monitoring and so on, efficiently in addition to conventional digital signage CMS service tasks. MR-DSCMS, CMS of MR-DSS, is designed to provide most of its normal services by REST APIs and real-time services like urgent/instant messaging by Socket.IO base under MEARN stack environment. In addition to architecture description of components composing MR-DSS, design and implementation issues are clarified in more detail. Through experimental testing, it is shown that 1) MR-DSS works functionally well, 2) the networking load performance of MR-DSCMS's REST APIs is better compared to a well-known open source Xibo CMS, and 3) real-time messaging via Socket.IO works much faster than REST APIs.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.6
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pp.30-35
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2022
This study has focused on the reliability evaluation of FCT inspection automation equipment for electric rice. To evaluate the reliability of FCT inspection automation equipment, voice analysis, Gray/R/G/B channel experiment, FND segment experiment, and robot position repeatability were performed. In the voice analysis experiment, the comparison value between the recorded and digital output waves was over 99%, indicating a very high result. It was confirmed that both the gray/R/G/B experiment using vision and the FND segment could confirm the output value of the product through vision. The position repeatability of the robot is also excellent, so it is concluded that the inspection effect through the FCT automation system will be excellent.
Kim, Kyung-Ho;Lee, Hyung-Kyu;Son, Young-Jun;Song, Jae-Keun
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.11c
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pp.495-500
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2002
Recently, a service robot industry outstands as an up and coming industry of the next generation. Specially, there are so many research in self-steering movement(SSM). In order to implement SSM, robot must effectively recognize all around, detect objects and make a surrounding map with sensors. So, many robots have a sonar and a infrared sensor, etc. But, in these sensors, We only know informations about between the robot and the object as well as resolution faculty is of inferior quality. In this paper, we will introduce new algorithm that recognizes objects around robot and makes a two dimension surrounding map with a omni-direction vision camera and two stereo vision cameras.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.8
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pp.1813-1819
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2011
In this research, the location positioning system supposed is concerned with range recognition technology using phase and magnitude of radio wave and adding technology of image histogram by vision. By the proposed technology, we design the radio transmitter and receiver and realize the measurement system, and save the data in disk that is earned from 900Mhz RF signal, middle frequency 450Khz of analog signal. Range information is earned the data through digital signal processing of IF signal. For the estimation of range measured, we analyze the difference between real range and measurement range, and also suggest the method to improve the measurement error using average processing and amplitude properties.
This paper introduces a programmable multi-format video decoder(MFD) to support HEVC(High Efficiency Video Coding) standard and for other video coding standards. The goal of the proposed MFD is the high-end FHD(Full High Definition) video decoder needed for a DTV(Digital Tele-Vision) SoC(System on Chip). The proposed platform consists of a hybrid architecture that is comprised of reconfigurable processors and flexible hardware accelerators to support the massive computational load and various kinds of video coding standards. The experimental results show that the proposed architecture is operating at a 300MHz clock that is capable of decoding HEVC bit-stream of FHD 30 frames per second.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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