Many automated welding equipment are used in the industry. However, there are some problems to get quality welds because of the geometric error, thermal distortion, and incorrect joint fit-up. These factors can make the gap between base plates in case of a thick plate welding. The welding product with the quality welds can not be obtained without consideration of the gap. In this paper, the robot path and welding conditions are modified to get the quality weld by detecting the position and size of the gap. In this work, a low-priced laser range sensor is used. The 3-dimensional information is obtained using the motion of a robot, which holds a laser range sensor. The position and size of the gap is calculated using signal processing of the measured 3-dimensional information of joint profile geometry. The data measured by a laser range sensor is segmented by an iterative end point method. The segmented data is optimized by the least square method. The existence of gap is detected by comparing the data with the segmented shape of template. The effects of robot measuring speed and gap size are also tested. The recognizability fo the gap is verified as good by comparing the real joint profile and the calculated joint profile using the signal processing.
본 논문에서는 흑백 동영상을 사용하여 얼굴 표정 및 제스처를 실시간으로 인식하는 시스템을 개발하였다. 얼굴 인식분야에서는 형판 정합법과 얼굴의 기하학적 고찰에 의한 사전지식을 바탕으로 한 방법을 혼합하여 사용하였다. 혼합 방법에 의해 입력영상에서 얼굴 부위만을 제한하였으며, 이 영역에 옵티컬 플로우를 적용하여 얼굴 표정을 인식하였다. 제스처 인식에서는 엔트로피를 분석하여 복잡한 배경영상으로부터 손 영역을 분리하는 방법을 제안하였으며 , 이 방법을 개선하여 손동작에 대한 제스처를 인식하였다. 실험 결과, 입력 영상의 배경에 크게 영향을 받지 않고서도 동일 영상에서 움직임이 큰 부위를 검출하여 얼굴의 표정 및 손 제스처를 실시간적으로 인식할 수 있었다.
최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.
일반적으로 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 이 논문은 인체의 3차원 관절 정보를 이용한 포즈 인식 기술을 인터페이스로 활용한 상호작용 게임 콘텐츠 개발에 관해 기술한다. 제안된 시스템에서 사용되는 포즈는 인체 관절 중 14개 관절의 3차원 위치정보를 이용해서 구성한 포즈 템플릿과 현재 사용자의 포즈를 비교해 인식된다. 이 방법을 이용하여 제작된 시스템은 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 게임 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 제안된 3차원 인식 기술을 게임 콘텐츠에 적용하여 성능을 평가한다. 향후 다양한 환경에서 더욱 강건하게 포즈를 인식할 수 있는 연구를 수행할 계획이다.
본 논문에서는 미소혈관내 백혈구 운동을 검출하기 위한 시공간 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하여 백혈구 운동을 검출하고 시공간 영상을 생성한다. 우선, 생체내의 운동에 의해 발생한 평행운동을 템플레이트 정합법으로 제거한다. 다음으로, 시간 분산 영상을 이진화하기 위한 자동 문턱값 선정법에 기초하여 혈관 영역을 검출하고 그 다음, 혈관벽 윤곽선을 B-스플라인 함수로 나타낸다. 최종적으로, 검출된 혈관벽 윤곽선을 초기곡선으로하여 가장 정확한 위치의 혈장층을 스네이크에 의한 공간축으로 결정하고 시공간 영상을 생성한다. 실험 결과, 제안방법은 세개 영상 계열의 각 단계별 비교를 통해 시공간 영상을 양호하게 생성함을 보여준다.
본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.
최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
Ultra-wideband (UWB) 시스템의 동기화에 대한 이제까지의 연구에서는 참조 신호와 다중경로 성분들 중 어느 한 성분과의 위상을 맞추는 것을 동기화라 정의하고 빠르게 동기화하는 기법에 대하여 연구하였다. 그러나 다중경로 성분들은 서로 다른 전력을 갖기 때문에, 동기화 이후 과정들에서, 낮은 전력을 갖는 다중경로 성분에서 동기화가 될 경우에는 좋지 않은 성능을 가지며, 높은 전력을 갖는 다중경로 성분에서 동기화 할 경우에는 좋은 성능을 갖는다. 일반적으로 첫 번째 다중경로 성분이 가장 큰 전력을 가지며, 따라서 첫 번째 다중경로 성분에서 동기화함으로서 동기화 이후 과정들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫 번째 다중경로 성분과 참조 신호의 위상이 맞았을 때를 동기화라 새롭게 정의하고, 최대 우도 (maximum-likelihood: ML) 방법을 이용하여 UWB 다중경로 채널에서 첫 번째 다중경로 성분을 찾기 위한 최적 결정 법칙을 유도하였으며, 동시에 이에 바탕을 둔 준 최적 결정 법칙을 제안하였다. 모의실험을 통해, 새로운 동기화의 정의에 따라 동기화하였을 때, 그렇지 않을 때보다 좋은 복조 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안된 최적 및 준 최적 결정 법칙은 기존 결정 법칙과 비교할 때 월등한 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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