본 논문에서는 영상처리 방법을 이용하여 정자의 운동 특성을 분석하는 자동화된 방법을 개발하였다. 시스템의 구성은 별도의 전용 프로세서를 사용하지 않고 PC와 간단한 영상처리 보드로 이루어진다. 영상 처리 보드는 영상을 받아들이는 데 사용되며 PC는 영상을 처리한 다음 분석해서 정자의 운동 특성을 나타내 주는 특성 변수의 값을 계산한다. 분석 알고리듬으로서 중요한 것은 정자의 위치 검출 알고리듬과 정자의 운동 경로를 추적하는 Match matrix 방법이다. 분석한 결과를 수작업 방법 그리고 전용 프로세서를 이용하는 방법과 비교하여 신뢰할 만한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.
바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.
최근 IT기술 발전으로 인해 가상현실, 증강현실 등 기존과 다른 UI의 개발이 가능해지고 있다. 특히 국방, 소방분야와 같이 특수 환경에서 활동하는 대원들을 위한 훈련장비에도 가상/증강 현실 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 소방관의 헬멧에 적용 가능한 HMD개발을 위한 디스플레이 영상 처리보드를 구현함으로서 화재 진압시 소방관에게 다양한 정보를 시각적으로 제공할 수 있는 기술을 개발하였다.
In this paper, I made visual inspection system using Vision Board and it is consist of an illuminator (a fluorescent lamp), image input device(CCD(Charge)Coupled Device) camera), image processing system(Vision Board(FARAMVB-02), image output device(videomonitor, printer), a measuring instrument(TELMN1000). Length measurement by visual inspection system is used 100mm gauge block instead of calculating distance between camera and object, it measured horizontal and vertical length factor from 400mm to 650mm by increasing 50mm. In this place, measured horizontal and vertical length factor made use of length measurement of a injection. A measuring instrument used to compare a measured length of a injection visual inspection system with it. In conclusion, length measurement of a injection compared a measuring instrument withvisual inspecion system using length factor of 100mm guage block. Maximum error of length compared two devices a measuring instrument with visual inspection system is 0.55mm. And operation program is made up Borland C++ 3.1. By changing, it is applied to various uses.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권5호
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pp.30-38
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1996
A PIV system consisting of an image board slit into personal computer and 2-D sheet light projector is developed and related techniques to improve its performance are discussed. A grey-level cross correlation method capable of overcoming particle seeding limitation is suggested. And a sub-pixed interpolation method in determining the vector terminal is preposed by considering 8-neighbours correlation distributing patterns. Furthermore, pressure estimation from the acquired velocity vectors by applying the Poisson equation is persented with reasonable feasibility. As a practical application of the present system, evaporator flows are analysed and attained instantaneous velocity vectors reveal that the flow phenomena maintain turbulent fluctuation.
Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.
Data Acquisition System of Cargo System using a large output X-ray in harbors is usually composed of Detector, Analog Board, Digital Board, Master Board, Backplane Board and Image Construction System. In this paper we have made an image of material in container-box with Data Acquisition System and studied mainly a configuration method and principle to each part of Data acquisition system.
The KOMPSAT(Korea Multi-Purpose SATellite) has two optical imaging instruments called EOC(Electro-Optical Camera) and OSMI (Ocean Scanning Multispectral Imager). The image data of these instruments are transmitted to ground station and restored correctly after post-processing with the telemetry data transfeered from KOMPSAT spacecraft. The major timing information of the KOMPSAT is OBT (On-Board Time) which is formatted by the on-board computer of the spacecraft, based on 1Hz sync. pulse coming from the GPS receiver involved. The OBT is transmitted to ground station with the house-keeping telemetry data of the spacecraft while it is distributed to the instruments via 1553B data bus for synchronization during imaging and formatting. The timing information contained in the spacecraft telemetry data would have direct relation to the image data of the instruments, which should be well explained to get a more accurate image. This paper addresses the timing analysis of the KOMPSAT spacecraft and instruments, including the gyro data timing analysis for the correct restoration of the EOC and OSMI image data at ground station.
In this paper, we develop the on board type image processing system using the CMOS sensor and the RISC type main processor. The main processor transmits YUV 4:2:2 type raw data captured by a CMOS image sensor to another processor(such as motion controller, PC, etc) via serial communication (rs232, SPI, I2C, etc). The role of another processor is line and obstacle detecting in image data received from the image processing board developed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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