International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.398-407
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2013
Optical tomography was used to measure the pattern of spray cross-section. The maximum-likelihood estimation (MLE) algorithm was used to reconstruct the spray cross-section from the measured transmission rate of the spray. A swirl-type injector was used to form an optically dense spray, and the test was carried out in a high-pressure chamber, to control the pressure condition of the test site. Before the experiment, the reliability of the MLE-based reconstruction algorithm was verified, by comparing it with a conventional filtered back projection reconstruction (FBP) method. The MLE algorithm showed superior reconstruction of the image. In the spray patternation experiment, the results of the optical tomography and optical line patternator, which uses Mie scattering signal information, were compared. While measuring the cross-section of optically dense spray, the intensity of the scattering signal had attenuated to an uncorrectable level, which led to incorrect spray pattern measurement by the optical line patternator. However, reliable results were obtained by optical tomography, under the same condition. Finally, the pattern of the optically dense spray was measured at various chamber pressures, of up to 3 MPa. As the chamber pressure increased, the hollow cone-shaped swirl spray shrank, and the attenuation coefficient value of the inner region increased.
The focal plane image stabilization for a camera is one of the most effective method that can increases the digital camera's image quality by compensating the vibration disturbance. The optical image stabilization can be implemented by making the focal plane to trace the path of incident light. To control the position of focal plane motion compensating stage precisely, a nonlinear control algorithm has been applied by considering coulomb friction which is nonlinear behavior of the compensator system. In our study, we have analyzed the hand shaking vibration using the gyro sensor, and made a mathematical model of compensating stage containing optical sensor and piezo-actuator. Then the nonlinear control algorithm has been designed and its performance has been verified by experiment. In this study, a friction driven peizo-electric actuator with $1{\mu}m$ resolution and 10mm/s speed has been used for stage movement.
A conventional fire detection has been developed based on images captured from a fixed camera. However, It is difficult to apply current algorithms to a flying Quad-rotor to detect fire. To solve this problem, we propose that the fire detection algorithm can be modified for Quad-rotor using Ego-motion compensation. The proposed fire detection algorithm consists of color detection, motion detection, and fire determination using a randomness test. Color detection and randomness test are adapted similarly from an existing algorithm. However, Ego-motion compensation is adapted on motion detection for compensating the degree of Quad-rotor's motion using Planar Projective Transformation based on Optical Flow, RANSAC Algorithm, and Homography. By adapting Ego-motion compensation on the motion detection step, it has been proven that the proposed algorithm has been able to detect fires 83% of the time in hovering mode.
In this paper, we design a two-step scheduling algorithm to support multiple bandwidth allocation policies for upstream channel access in an Ethernet passive optical network. The proposed scheduling algorithm allows us a simultaneous approach for multiple access control policies: static bandwidth allocation for guaranteed bandwidth service and dynamic bandwidth allocation for on-demand, dynamic traffic services. In order to reduce the scheduling complexity, we separate the process of the transmission start- time decision from the process of grant generation. This technique does not require the timing information of other bandwidth allocation modules, so respective modules are free from a heavy amount of timing information or complex processing.
This paper proposes a surface recognition algorithm which determines the types of contact surfaces by fusing the information collected by the multisensor system, consisted of the optical tactile and force/torque sensors. Since the image shape measured by the optical tactile sensor system, which is used for determining the surface type, varies depending on the forces provided at the measuring moment, the force information measured by the f/t sensor takes an important role. In this paper, an image contour is represented by the long and short axes and they are fuzzified individually by the membership function formulated by observing the variation of the lengths of the long and short axes depending on the provided force. The fuzzified values of the long and short axes are fused using the average Minkowski's distance. Compared to the case where only the contour information is used, the proposed algorithm has shown about 14% of enhancement in the recognition ratio. Especially, when imposing the optimal force determined by the experiments, the recognition ratio has been measured over 91%.
Yussof, Hanafiah;Jaffar, Ahmed;Zahari, Nur Ismarrubie;Ohka, Masahiro
한국산업정보학회논문지
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제17권4호
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pp.9-15
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2012
This paper presents application of a new tactile slippage sensation algorithm in robot hand control system. The optical three-axis tactile sensor is a type of tactile sensor capable of defining normal and shear forces simultaneously. The tactile sensor is mounted on fingertip of robotic hand. Shear force distribution is used to define slippage sensation in the robot hand system. Based on tactile slippage analysis, a new control algorithm was proposed. To improve performance during object handling motions, analysis of slippage direction is conducted. The control algorithm is classified into two phases: grasp-move-release and grasp-twist motions. Detailed explanations of the control algorithm based on the existing robot arm control system are presented. The experiment is conducted using a bottle cap, and the results reveal good performance of the proposed control algorithm to accomplish the proposed object handling motions.
In this paper, we present the ball position and path plain method for the robot-soccer using optical flow. As we compare a optical flow method with a general method within the accurate and effective ball position information of robot-soccer or the path planning, we prove accurate and effective optical flow algorithm to apply ball position and path plain for robot-soccer
In this paper, a new target extraction algorithm is proposed, in which the coordinates of target are obtained adaptively by using the difference image information and the optical BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator) with which the target object can be segmented from the input image and background noises are removed in the stereo vision system. First, the proposed algorithm extracts the target object by removing the background noises through the difference image information of the sequential left images and then controlls the pan/tilt and convergence angle of the stereo camera by using the coordinates of the target position obtained from the optical BPEJTC between the extracted target image and the input image. From some experimental results, it is found that the proposed algorithm can extract the target object from the input image with background noises and then, effectively track the target object in real time. Finally, a possibility of implementation of the adaptive stereo object tracking system by using the proposed algorithm is also suggested.
To handle the servo delay in a real-time adaptive optics system, a linear subspace system identification algorithm was employed to model the system, and the accuracy of the system identification was verified by numerical calculation. Experimental verification was conducted in a real test bed system. Through analysis and comparison of the experimental results, the convergence can be achieved only 200 times with prediction and 300 times without prediction. After the wavefront peak-to-valley value converges, its mean values are 0.27, 4.27, and 10.14 ㎛ when the communication distances are 1.2, 4.5, and 10.2 km, respectively. The prediction algorithm can effectively improve the convergence speed of the peak-to-valley value and improve the free-space optical communication performance.
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