The towfish oi a side scan sonar is an equipment that search images of the bottom surface of the sea in real time. It is a typical equipment that is related to a sea investigation such as a geological survey, seabed communication cable and power line cable placing repair investigation, fish breeding ground investigation, sea purification, relic and mineral investigation, and mine and submarine search. It used to find objects and Investigate on the seabed surface. But, recently, it is used to sea purification and geological survey that require information of the correct surface of the seabed. So, it needs various filtering technique and image processing techniques development to acquire high resolution image. Therefore, this research develops a side scan sonar using multi-beam sensors that supply various information with the fast scan speed and correct high resolution that is not a simple underwater investigation equipment.
해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.
In this paper we present (1) analysis of imaging sonar measurement for two-view relative pose estimation of an autonomous vehicle and (2) bundle adjustment and 3D reconstruction method using imaging sonar. Sonar has been a popular sensor for underwater application due to its robustness to water turbidity and visibility in water medium. While vision based motion estimation has been applied to many ground vehicles for motion estimation and 3D reconstruction, imaging sonar addresses challenges in relative sensor frame motion. We focus on the fact that the sonar measurement inherently poses ambiguity in its measurement. This paper illustrates the source of the ambiguity in sonar measurements and summarizes assumptions for sonar based robot navigation. For validation, we synthetically generated underwater seafloor with varying complexity to analyze the error in the motion estimation.
사이드스캔소나(Side Scan Sonar)와 SBP (Sub-bottom Profiler)는 최근 해양탐사 기술의 발전과 더불어 수중과 해저면, 그리고 해저면 하부에 대한 정보가 필요한 분야에 많이 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 사각형 인공어초가 해저면에 분포하는 지역을 대상으로 사이드스캔소나와 SBP를 이용하여 자료를 취득하였다. 취득된 사이드스캔소나 자료에 대하여 디지털 영상처리 기법인 공간영역과 주파수영역에서의 각종 필터링을 적용하여 필터링의 종류와 매개변수에 따른 특징 및 영상분석을 시도하였다. SBP 자료는 이득회수, 디콘볼루션, 스펙트럼 분석, 뮤팅, 구조보정 등의 탄성파 자료처리과정을 거친 후 단면도를 구하였으며, 또한 통계적 특징에 기인한 평균값과 중앙값을 이용한 영상처리 과정을 거쳐 지층의 연속성 향상을 도모하였다. 사이드스캔소나와 SBP 두 가지 자료를 함께 시각화하는 방법을 이용하여 인공어초의 상태 및 구조물의 침하여부를 보다 쉽게 파악할 수 있었다. 또한 샘플링된 해저퇴적물 시료분석 결과와 사이드스캔소나의 Texture Filtering 적용결과, 그리고 천부지층결과의 연계해석을 통해 지층 상부퇴적물의 종류와 분포 및 두께를 파악할 수 있었다.
This paper presents the new obstacle avoidance method that is composed of vision and sonar sensors, also a navigation algorithm is proposed. Sonar sensors provide poor information because the angular resolution of each sonar sensor is not exact. So they are not suitable to detect relative direction of obstacles. In addition, it is not easy to detect the obstacle by vision sensors because of an image disturbance. In This paper, the new obstacle direction measurement method that is composed of sonar sensors for exact distance information and vision sensors for abundance information. The modified splitting/merging algorithm is proposed, and it is robuster for an image disturbance than the edge detecting algorithm, and it is efficient for grouping of the obstacle. In order to verify our proposed algorithm, we compare the proposed algorithm with the edge detecting algorithm via experiments. The direction of obstacle and the relative distance are used for the inputs of the fuzzy controller. We design the angular velocity controllers for obstacle avoidance and for navigation to center in corridor, respectively. In order to verify stability and effectiveness of our proposed method, it is apply to a vision and sonar based mobile robot navigation system.
사이드 스캔 소나 이미지로부터 물체를 인식 및 식별하기 위해서 다양한 세그먼테이션에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 성능은 거의 물체의 그림자 윤곽을 따라가고 노이즈도 특정방법에서는 많이 줄어들지만, 수행시간이 오래결려 실용화하기에는 문제가 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 그림자와 배경을 분리해 내는 세그먼테이션을 시도하는데, 배경의 노이즈의 분포에 대한 특성과 물체의 그림자의 특성을 모폴로지 기법을 이용하여 분석하여 분리해내어 세그먼테이션을 얻어 내었다. 이 방법은 배경만의 특성을 이용하여 적용하였기 때문에 배경의 평균이 그림자보다 낮아도 유용하며, 여러 가지 물체가 존재해도 가능한 방법이다. 또한 수행시간을 1초내로 현격이 줄이는 결과를 도출하였다.
사이드 스캔 소-나 시스템을 이용하여 태안반도 부근 신두리 해역에서 해저면 음향영상 자료를 획득하였다. 후방산란 음향강도와 해저퇴적물의 물성에 대한 상호관계를 연구하였다. 그리고 위의 두 자료 모두 해저수심과 각각 비교해석 하였다. 해저퇴적물의 물성 대부분은 음향강도와 좋은 상관관계를 보이고 있지만, 퇴적물의 분포양상은 암반노출지역을 제외하고는 해저면 음향영상과 정확하게 일치하지는 않았다. 해저수심은 해저면 음향영상의 분포형태에 영향을 미치고 있었을 뿐만 아니라, 해저퇴적물의 물성 분포에서도 선형적인 관계를 보이고 있었다.
In this study, locational information data acquisited by using the side scan sonar which is more precise than traditional submarine terrain' survey equipment. And the result of exploration through the object area(the East sea), accurate submarine terrain could be deciphered by sounded image. Also, in the future, side scan sonar's application will be maximized for the submarine terrain's sediment investigation to design or construction of ocean facilities.
In this study, the underwater acoustic images were obtained by ultrasonicwave. The experiment was performed in the anechoic watertank, using a passive sonar array for one and two sound source respectively by X-Y scanning technique. The receiving array was consist of 8 disc type transducers with 1.5cm diameter at 25KHz resonance frequency. The scanned data were processed by the FORTRAN IV algorithm for the reconstruction of image, and the image had some noise due to the surface reflected waves. As the result, it was found that the acoustic imaging by electrical deflection and dynamic focusing technique is applicable to SONAR with the suppression of surface reflected wave.
Conventional active sonar technology has relied heavily on the hearing of sonar operator, but recently, many techniques for automatic detection and classification have been studied. In this paper, we extract the image data from the spectrogram of the active sonar signal and classify the extracted data using CNN(convolutional neural networks), which has recently presented excellent performance improvement in the field of pattern recognition. First, we divided entire data set into eight classes depending on the ratio containing the target. Then, experiments were conducted to classify the eight classes data using proposed CNN structure, and the results were analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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