This paper presents how to approximate an optimal shape of roll bending process in the fabrication of a curved shell plate. The roll bending process usually makes the cylindrical or conic shape from an initial flat plate. It means that the final shape is developable or its surface representation has zero Gaussian curvature. The fabrication shape is important in order to find process parameters of roil bending. An optimal concept is used to determine the developable fabrication shape which is in the closest proximity to the design surface or the given shell plate and is subject to developability. The results and the efficiency of this algorithm are evaluated by applying to some shell plates. Furthermore, the fabrication shape will be fundamental information for other process parameters of roll bending such as the vertical displacement of the center roller and the rolling directions.
본 논문에서는 단일 카메라와 2개의 모터를 이용하는 볼-플레이트 로봇제어장치를 설계하는 방법과 제어 오차를 줄이는 방법을 제안한다. 볼-플레이트 시스템을 설계하기 위해서는 볼의 상태 파악과 플레이트의 균형 유지가 필요하다. 볼의 상태는 캠시프트 알고리즘을 이용하여 추적하고 칼만필터로 공의 위치 오차를 보정한다. 플레이트 균형은 두 개의 모터를 움직여 제어하는데 측정 오차가 적은 DC모터를 사용하였다. 플레이트의 표면적 상태나 공의 위치 추적오류 등을 인하여 작은 오차가 여전히 남아있다. 이러한 오차는 점점 쌓이게 되며 결국은 볼의 균형유지를 방해하게 된다. 이를 해결하기 위해 적분기를 추가한 제어기를 제안한다.
본 논분은 평판구조물의 동적 시간이력해석을 수행하기 위하여 개발된 사절점 판요소에 대하여 기술하였다. 이 요소는 두꺼운 판에서 발생하는 횡전단 변형효과를 고려하기 위하여 Reissner-Mindlin(RM)가정을 도달하였다. 알려진 바와 같이 RM가정을 바탕으로 개발된 판요소가 얇은 판에 적용되면 전단강성 과대현상(,Shear Locking Phenomenon)을 일으키는데 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 가변형도법을 이용한 대체변형도를 자연좌표계에 준하여 명시적으로 유도하였다. 개발된 저차 판요소는 중앙 차분법을 이용한 명시적인 동적 해석 알고리즘에 적용되었으며 이때 판의 대각질량행렬은 특별집중질량법을 사용하여 형성하였다. 개발된 판의 성능은 수치예제를 통하여 평가하고 검증하였다.
Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.
It is necessary to distance measurement to detect about obstacles and front vehicles to autonomously navigate. In this paper, we propose an algorithm using stereo vision. It is as follows this algorithm´s procedure. First, It has detected a front vehicle´s common edges from left and right images by image processing. We select number plate of a front vehicle as edges. Then, we estimate distance by triangle measurement method after stereomatching using corner points of the plate´s edges as feature-based points. Experimental results show errors and values compand with experimental ones after set up distance between vehicles in advance.
To calibrate a non-redundantly actuated parallel mechanism, one can find actual kinematic parameters by means of geometrical constraint of the mechanism's kinematic structure and measurement values. However, the calibration algorithm for a non-redundant case does not apply fur a redundantly actuated parallel mechanism, because the angle error of the actuating joint varies with position and the geometrical constraint fails to be consistent. Such change of joint angle error comes from constraint torque variation with each kinematic pose (meaning position and orientation). To calibrate a redundant parallel mechanism, one therefore has to consider constraint torque equilibrium and the relationship of constraint torque to torsional deflection, in addition to geometric constraint. In this paper, we develop the calibration algorithm fir a redundantly actuated parallel mechanism using these three relationships, and formulate cost functions for an optimization algorithm. As a case study, we executed the calibration of a 2-DOF parallel mechanism using the developed algorithm. Coordinate values of tool plate were measured using a laser ball bar and the actual kinematic parameters were identified with a new cost function of the optimization algorithm. Experimental results showed that the accuracy of the tool plate improved by 82% after kinematic calibration in a redundant actuation case.
이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문의 아이디어는 차량 영상에서 네 개의 숫자를 찾고 그 정보를 이용하여 번호판 영역을 분할하는 것이다. 이 방법으로 번호판 영역을 찾으면 네 개 숫자 영역도 더불어 얻게 되는 장점을 가진다. 첫 단계는 입력된 영상에서 적절한 크기의 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 둘째 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네 개 (4-digits)후보를 생성한다. 세 번째 단계는 4-digits후보들을 인식하여 숫자일 신뢰도를 측정한다. 마지막으로 후보 영역 중 신뢰도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다 신뢰도를 얻기 위해 Perfect Metrics 분류 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%와 95.45%의 검출률과 0.09%와 0.11%의 오검출률을 얻었다.
본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
Composite material-due to low density-causes weight savings, which results in lower fuel consumption of transport vehicles. The aim of the research was to change the existing base-plate of the aluminum airplane container with the composite sandwich plate in order to reduce the weight of the containers of cargo aircrafts. The newly constructed sandwich plate consists of aluminum honeycomb core and composite face-sheets. The face-sheets consist of glass or carbon or hybrid fiber layers. The orientations of the fibers in the face-sheets were 0°, 90° and ±45°. Multi-objective optimization method was elaborated for the newly constructed sandwich plates. Based on the design aim, the importance of the objective functions (weight and cost of sandwich plates) was the same (50%). During the optimization nine design constraints were considered: stiffness, deflection, facing stress, core shear stress, skin stress, plate buckling, shear crimping, skin wrinkling, intracell buckling. The design variables were core thickness and number of layers of the face-sheets. During the optimization both the Weighted Normalized Method of the Excel Solver and the Genetic Algorithm Solver of Matlab software were applied. The mechanical properties of composite face-sheets were calculated by Laminator software according to the Classical Lamination Plate Theory and Tsai-Hill failure criteria. The main added-value of the study is that the multi-objective optimization method was elaborated for the newly constructed sandwich structures. It was confirmed that the optimal new composite sandwich construction-due to weight savings and lower fuel consumption of cargo aircrafts - is more advantageous than conventional all-aluminum container.
Kim, Dae-Hoon;Kim, Do-Hyeon;Lee, Dong-Hoon;Kim, Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권4호
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pp.19-26
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2022
최근 지능형 교통 체계의 발전에 따라 자동차 번호판 인식 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 주행 중인 자동차의 번호판을 인식하기 위해서는 실시간성이 보장되어야 하며, 영상이 왜곡되어 뚜렷하지 않거나 번호판의 크기가 작은 저해상도 영상에서도 높은 인식률이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 자유 앵커 방식 기반의 객체 탐지 알고리즘과 합성곱 신경망(CNN) 기반의 문자 인식 알고리즘을 이용하여 처리 속도를 향상한 실시간 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 더불어 공간 변형 네트워크를 이용하여 저해상도 및 왜곡된 영상에서의 인식률을 높였다. 제안하는 시스템의 인식률은 93.769%, 이미지 당 처리 속도는 약 0.006초로 기존 자동차 번호판 인식 시스템보다 빠른 속도로 자동차 번호판을 인식하며, 다양한 환경 및 품질의 영상에 대해 높은 인식률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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