Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.27
no.5
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pp.641-647
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2003
The use of infrared range-finder sensor as the environment recognition system for mobile robot have the advantage of low sensing cost compared with the use of other vision sensor such as laser finder CCD camera. However, it is not easy to find the previous works on the use of infrared range-finder sensor for a mobile robot because of the non-linear characteristic of that. This paper describes the error due to non-linearity of a sensor and the correction of it using neural network. The neural network consists of multi-layer perception and Levenberg-Marquardt algorithm is applied to learning it. The effectiveness of the proposed algorithm is verified from experiment.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.11a
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pp.61-68
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2008
A set of modal parameters of a stay-cable have been extracted from a moving picture captured by a digital camera supported by shaking hands. It is hard to identify the center of targets attached on the cable surface from the blurred cable motion image, because of the high speed motion of cable, low sampling frequency of camera, and the shaking effect of camera. This study proposes a multi-template matching algorithm to resolve such difficulties. In addition, a sensitivity-based system identification algorithm is introduced to extract the natural frequencies and damping ratios from the ambient cable vibration data. Three sets of vibration tests are conducted to examine the validity of the proposed algorithms. The results show that the proposed technique is pretty feasible for extracting modal parameters from the severely shaking motion pictures.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.2
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pp.162-170
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2002
Detecting straight lines in an image is frequently required for various machine vision applications such as restoring CAD drawings from scanned images and object recognition. The standard Hough transform has been dominantly used to that purpose. However, massive storage requirement and low precision in estimating line parameters due to the quantization of parameter space are the major drawbacks of the Hough transform technique. In this paper, to overcome the drawbacks, an iterative algorithm based on a self-organizing map is presented. The self-organizing map can be adaptively learned such that image points are clustered by prominent lines. Through the procedure of the algorithm, a set of lines are sequentially detected one at a time. The algorithm can produce highly precised estimates of line parameters using very small amount of storage memory. Computational results for synthetically generated images are given. The promise of the algorithm is also demonstrated with its application to two natural images of inserts.
This paper proposes a novel active stereo matching technique using white auxiliary stripe pattern. The conventional active stereo matching techniques that uses two cameras and an active source such as projector can accurately estimate disparity information even in the areas with low texture compared to the passive ones. However, it is difficult that the conventional active stereo matching techniques using color code patterns acquire these patterns robustly if the object is composed of various colors or is exposed to complex lighting condition. To overcome this problem, the proposed method uses an additional white auxiliary stripe pattern to get and localize the color code patterns robustly. This paper proposes a process based on adaptive thresholding and thinning to obtain the auxiliary pattern accurately. Experimental results show that the proposed method more precisely measures the stepped sample whose depth is known in advance than the conventional method.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.3
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pp.298-305
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2012
In this paper, we propose an integrated algorithm for scene recognition, which has been a challenging computer vision problem, with application to mobile robot localization. The proposed scene recognition method utilizes SIFT and visual words as local-level features and GIST as a global-level feature. As local-level and global-level features complement each other, it results in improved performance for scene recognition. This improved algorithm is of low computational complexity and robust to image distortions.
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.1
no.1
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pp.56-61
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2000
We present a fast inspection method of machine vision for in-line quality assurance of liquid crystal displays(LCD) and plasma display panels(PDP). The method incorporates an optical spatial filter in the Fourier plane of the imaging optics to block the normal periodic pattern, extracting only defects real time without relying on intensive software image process. Special emphasis is on designing a collimated white light source to provide high degree of spatial coherence for effective real time Fourier transform. At the same time, a low level of temporal coherence is attained to improve defect detection capabilities by avoiding undesirable coherent noises. Experimental results show that the proposed inspection method offers a detection accuracy of 15% tolerance, which is sufficient for industrial applications.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.7
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pp.120-127
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2003
A novel three degrees of freedom sensing method utilizing binary grid pattern image and vision camera is presented. The binary grid pattern image is designed by Pseudo-Random Binary Arrays and referenced to encode in-plane position of a moving stage of the contact-free planar actuator. First, the yaw motion of the stage is detected using fast image processing and then the other planar positions, x and y, are decoded with a sequence of images. This method can be applied to the system that needs feedback of in-plane position, with advantages of a good accuracy and high resolution comparable with the encoder, a relatively compact structure, no friction, and a low cost. In this paper, all the procedures of the above sensing mechanism are described in detail, including simulation and experiment results.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.4
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pp.449-454
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2012
The method for spraying of liquid through an electrical filed has become a printing method since it can make very small droplet. To increase the reliability using the electro-hydrodynamic (EHD) jet printing, the jetting status needs to be monitored. Vision measurement techniques using high speed camera has been used to visualize the jet images. However, it requires image processing of a lot of images after image acquisitions. So, it is difficult to understand jet behavior such as jetting frequency, jet repeatability etc. In this work, a low cost electrical current measurement method was developed to measure electrical current from EHD jet printing. To verify the jetting monitoring capability of developed circuit, images from high speed camera were processed for comparison purpose.
In this paper, we present a robust and fast method that enables real-time computing of axial motion component of different points of a scene from a stereo images sequence. The aim of our method is to establish axial motion maps by computing a range of disparity maps. We propose a solution in two steps. In the first step we estimate motion with a low level computing for an image point by a detection estimation-structure. In the second step, we use the neighbourhood information of the image point with morphology operation. The motion maps are established with a constant computation time without spatio-temporal matching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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