In this paper, we propose a model-based method of estimating the velocity of a moving object from a series of images. The proposed method utilizes Kalman filtering technique. Assuming that the motion is described by an affine transformation, we construct a discrete-time state variable model of the motion based on the dynamic motion imagery modeling technique proposed by Schalkoff. Using this state variable model, we derive a Kalman filter algorithm. Some simulation results are presented to show that the proposed Kalman filter algorithm is superior to a simple least square method without a model.
A Digital X-ray imaging system using Compton backscattering has been developed to obtain a cross-sectional profile and mass loss of corroded lap-splices of aging aircraft from density variation. A slit-type camera was designed to focus on a small scattering volume inside the material, from which the backscattered photons are collected by a collimated scintillator detector for interpretation of material characteristics. The cross section of the lap-joint is scanned by moving the scattering volume through the thickness direction of the specimen. The mass loss of each layer has been estimated from a Compton backscatter A-scan to obtain the thickness of each layer including the aluminum sheet, the corrosion layer and the sealant. Quantitative information such as location and width of planar corrosion in the lap splices of fuselages is obtained by deconvolution using a nonlinear least-square error minimization method(BFGS method): A simple reconstruction model is also introduced to overcome distortion of the Compton backscatter data due to attenuation effects attributed to beam hardening and quantum noise.
In general, a remotely operated vehicle(ROV) operates at deep sea. The control system of ROV is composed of two local loops; the first loop placed on the surface vessel monitors and manipulates the attitude of the ROV using joystick, and the second part on the ROV automatically controls thrusters and acquires positional data. This paper presents a position control simulation of a ROV using an adaptive controller and discusses the control effects of two different conditions. The design of an adaptive control system is obtained by the application of a self-tuning controller with the minimization of an appropriate cost function. The parameters of the control system are estimated by a recursive least square method(RLS). In the simulation, a Runge-Kutta method is used for the numerical integration and the generated outputs are obtained by adding measurement errors. Additionally, this paper discusses the mathematical modelling of a ROV and make a survey of control systems.
In general, a remotely operated vehicle(ROV) operates at deep sea. The control system of ROV is composed of two local loops; the first loop placed on the surface vessel monitors and manipulates the attitude of the ROV using joystick, and the second part on the ROV automatically controls thrusters and acquires positional data. This paper presents a position control simulation of a ROV using an adaptive controller and discusses the control effects of two different conditions. The design of an adaptive control system is obtained by the application of a self-tuning controller with the minimization of an appropriate cost function. The parameters of the control system are estimated by a recursive least square method(RLS). In the simulation, a Runge-Kutta method is used for the numerical integration and the generated outputs are obtained by adding measurement errors. Additionally, this paper discusses the mathematical modelling of a ROV and make a survey of control systems.
An experimental modeling of cutting and structural dynamics and the on-line detection of malfunction process is substantial not only for the investigation of the static and dynamic characteristics of cutting process but also for the analytic realization of diagnostic systems. In this regard, We have discussed on the comparative assessment of two recursive time series modeling algorithms that can represent the machining process and detect the abnormal machining behaviors in precision round shape machining such as turning, drilling and boring in mold and die making. In this study, simulation and experimental work were performed to show the malfunctioned behaviors. For this purpose, two new recursive approach (REIVM, RLSM) were adopted fur the on-line system identification and monitoring of a machining process, we can apply these new algorithm in real process for the detection of abnormal machining behaviors such as chipping, chatter, wear and round shape lobe waviness.
As the point sampling technology evolves rapidly, there has been increasing need in generating tool path from dense point set without creating intermediate models such as triangular meshes or surfaces. In this paper, we present a new tool path generation method from point set using Euclidean distance fields based on Algebraic Point Set Surfaces (APSS). Once an Euclidean distance field from the target shape is obtained, it is fairly easy to generate tool paths. In order to compute the distance from a point in the 3D space to the point set, we locally fit an algebraic sphere using moving least square method (MLS) for accurate and simple calculation. This process is repeated until it converges. The main advantages of our approach are : (1) tool paths are computed directly from point set without making triangular mesh or surfaces and their offsets, and (2) we do not have to worry about no local interference at concave region compared to the other methods using triangular mesh or surface model. Experimental results show that our approach can generate accurate enough tool paths from a point set in a robust manner and efficiently.
A Galerkin meshfree method is presented for analyzing shear deformable cylindrical panels. Based upon the analogy between the cylindrical panel and the curved beam a pure bending mode for cylindrical panel is rationally constructed. The meshfree approximation employed herein is characterized by an enhanced moving least square or reproducing kernel basis function that can exactly represent the pure bending mode and thus meets the requirement of Kirchhoff mode reproducing condition. The variational form is discretized using the efficient stabilized conforming nodal integration with a smoothed nodal gradient based curvature. The resulting meshfree formulation satisfies the integration constraint for bending exactness. Moreover, it is shown here that the smoothed gradient preserves several desired properties which are valid for the standard gradient obtained by direct differentiation, such as partition of nullity and reproduction of a constant strain field. The efficacy of the proposed approach is demonstrated by two benchmark cylindrical panel examples.
This study was conducted to develop a real-time internal quality evaluation technique for Korean red ginseng using NIR spectroscopy while they were moving to be graded. Internal qualities of Korean red ginseng were defined by color, amount of white core and cavity in the red ginseng. To evaluate the internal quality, PLS (Partial Least Square) model was developed. Spectrum saturation can be occurred when most red ginseng has a sound internal quality expressed by higher light transmittance ratio, but that could not found in the ginseng of internal white core under the same light situation. And, if spectrum saturation is obtained, it is hard to identify the exact information of internal quality. In order to evaluate of the internal quality regardless of having internal normal core or white core, an integral time controlled method was used to obtain traditional spectrum. This procedure was applied in real-time process when red ginseng was moving to be graded in the line. Among the 450 samples including 223 internal normal ginsengs and 227 internal white core ginsengs, 315 ginsengs (70%) were used to develop a calibration model and 135 ginsengs were spent to validate the model. The result of quality evaluation by the model was very good showing SEP and bias were 0.3573 and 0.0310, respectively, and the accuracy was 95.6%.
In this paper, we propose a robust estimation of camera parameters from image sequence for high quality video composition. We first establish correspondence of feature points between consecutive image fields. After the establishment, we formulate a nonlinear least-square data fitting problem. When the image sequence contains moving objects, and/or when the correspondence establishment is not successful for some feature points, we get bad observations, outliers. They should be properly eliminated for a good estimation. Thus, we propose an iterative algorithm for rejecting the outliers and fitting the camera parameters alternatively. We show the validity of the proposed method using computer generated data sets and real image sequeces.
A navigation sensor system for outdoor AGV(Automatic Guided Vehicle) using AMR(Anisotropic Magnetoresitive) sensors is described. We derive a formula of the position of AMR sensor using the measured magnetic field intensity due to permanent magnet with constant distance. The system consists of sensor board. sensor control board and position processing board. The sensor board measures magnetic field intensity, the sensor control board controls the measurement of six sensors sequentially, and the position processing board computes the accurate position of the permanent magnet using Least Square Method. We arranged six sensors at intervals of 30cm and measured the position of the permanent magnet moving at intervals of 30cm. Experimental results showed that we can get standard deviation of 2mm and error of &\pm&4.5mm at a height of 20cm from the permanent magnet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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