The use of external gear pumps is an effective way to achieve adequate performance at low cost when composing hydraulic systems. The biggest drawback, on the other hand, is the accompanying noise. Gears of continuous contact shape are actively used for the pump recently. The continuous contact shape must be the helical type due to the nature of the gear pump that is driven only by the drive gear. In this paper the theoretical shape of continuous contact gear is analyzed using simple rack shape of straight lines and two circular arcs. Using such geometry, the theoretical equation will be developed by envelope curves according to the conjugate gear shape rules. After checking the validity of the theory by the shape of gear rules, the grinding shape was also developed. The 3D shapes using equation can be also drawn. It was also shown that contact ratio and radius of curvature are easily developed by the theoretical equations.
In this paper, a practical methodology of hand-manipulator motion coordination for indoor service robot is introduced. This paper describes the procedures of opening door performed by service robot as a noticeable example of motion coordination. This paper presents well-structured framework for hand-manipulator motion coordination, which includes intelligent sensor data interpretation, object shape estimation, optimal grasping, on-line motion planning and behavior-based task execution. This proposed approach is focused on how to integrate the respective functions in harmony and enable the robot to complete its operation under the limitation of usable resources. As a practical example of implementation, the successful experimental results in opening door whose geometric parameters are unknown beforehand are provided.
The most important issues in gesture recognition are the simplification of algorithm and the reduction of processing time. The mathematical morphology based on geometrical set theory is best used to perform the real-time processing. A key idea of the algorithm proposed in this paper is to apply morphological shape decomposition. The primitive elements extracted from a hand gesture have very important information including the directivity of the hand gestures. Based on this algorithm, we proposed the morphological hand-gesture recognition algorithm using feature vectors extracted from lines connecting the center points of a main-primitive element and sub-primitive elements. Through the experiments, we applied to the video contents browsing system with natural interactions and demonstrated the efficiency of this algorithm.
This paper proposes a biomimetic finger module to be used in a lightweight hand prosthesis. The finger module consists of finger skeleton and an actuator module driven by SMA (Shape Memory Alloy). The prototype finger module can perform flexion and extension motions; finger flexion is driven by a contraction force of SMA, but it is extended by an elastic force of an extension spring inserted into the finger skeleton. The finger motions are controlled by feedback of electric resistance of SMA because the finger module has no sensors to measure length and angle. Total weight of a prototype finger module is 30g. In experiments the finger motions and finger grip force are tested and compared with simulation results when a constant contraction force of SMA is given. The experimental results show that the proposed SMA-driven finger module is feasible to the lightweight hand prosthesis.
This study categorizes and analyzes hand types based on 2-Dimensional measurements of women in their 60-80's in order to establish initial data that can help develop a well-fitted glove and hand protector for elderly women. A total of 22 measurement items were selected to provide information about Size Korea (2010) 3D hand measurements. Participants in the study were 353 elderly women over the age of 60. Subjects were divided into two age groups (60's and over 70's). Statistical tests (such as Descriptive Analysis and T-test) analyzed the data and ascertained the age differences. A factor analysis and cluster analysis were conducted to classify elderly women hand types. The disparities between 20-30's and over 60's age groups were compared by T-test with the SPSS 20 program for Windows. The results in this study are follows: The hand shapes for elderly women were divided into 3 groups. Elderly women's Hand Type A is average length and the medium breadth hand type. Type B is the biggest length and breadth, Type C is the smallest length and breadth hand type. There were significant differences in the 20-30's and over 60's age groups for most hand length and breadth items. In addition, the mean measurement value of the length items decreased as the age increased; however, the diversity of items increased, so that it became shorter and wider. Further study should include the classification of hand shape dimensions for each figure type of sizing gloves for elderly women. We expect hand types to be applicable to the manufacture of gloves for elderly women.
An Allium-odorum is difficult material to handle because it is soft and weak mechanically. For bundling work of allium-odorum, we must grip in the bundle shape of unit weight. However it is difficult to grip allium-odorum by hand because the bundle bulk is very big. Especially, in packing work, the bundle shape of allium-odorum package is more important than other vegetables because the sale price depend on the bundle shape. In this paper, we propose bundling mechanism for a rectangular shape, and semi-auto bundling mechanism by a eccentric roller and a triangular link. We carry out mechanical model and analysis respectively using the CATIA V5 and SimDesigner. We have manufactured the prototype of the semi-automatic bundling machine, and got satisfied result through field test. This machine is in the process of commercialization.
In this study, a chair with 5 or 6 legs was designed using the commercial program CATIA V5 in order to efficiently design considering the load conditions. In addition, the stress analysis and shape optimization were carried out using ANSYS Workbench for the chair consisting of stainless steel, aluminum alloys, magnesium alloys and structural steel. As a result, a chair with five legs showed the maximum equivalent stress at the end of the edge of the wheel parts and on the other hand, a chair with six legs showed the maximum equivalent stress at the corner of the connecting parts of the pillar and leg. In addition, the material and the weight was reduced by shape optimization for the chair model with 5 legs and maximum equivalent stress for stainless steel was found that greatly relaxed, compared with that of before shape optimization model.
In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.
손동작을 통한 입력방법은 컴퓨터와 디지털 기기의 발전에 따라 요구되는 새로운 HCI(Human-Computer Interaction) 방법으로써 그 가능성을 가지고 있으며 이에 대한 다양한 시도가 있었다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전을 기반으로 단일 카메라를 사용하는 손 영역 검출 및 추적방법을 제시하고 이에 의한 컴퓨터 인터페이스를 제안한다. 기존에 많이 쓰이는 피부색 매치 방법에 추가하여 형태 정보를 더함으로써 손 영역 검출능력을 향상 시켰다. 이러한 형태 정보를 추출하는 방법으로써 주요 방향 에지 기술자라는 방법을 제안하였고 이는 강력하여 학습 시간 없이 한 가지 손 모델만을 사용하여 손 영역 검출을 할 수 있다. 또한 손 영역 검출과 추적하는 방법을 나누어 추적할 때는 회전에 대한 자유도를 높이도록 설계 하였다. 위 방법을 이용하여 3차원 공간에 그려지는 필기체 숫자 인식에 적용해 보았으며 분류 방법으로 DNAC 알고리즘을 사용하였다. 결과적으로 손 영역 검출은 82%의 검출률을 보였고 필기체 숫자 인식은 90%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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