The purpose of this paper is to suggest IDE (Incremental Displacement Estimation) algorithm for the previously proposed visually servoed paired structured light system. The system is composed of two sides facing with each other, each with one or two lasers with a 2-DOF manipulator, a camera, and a screen. The 6-DOF displacement between two sides can be estimated by calculating the positions of the projected laser beams and rotation angles of the manipulators. In the previous study, Newton-Raphson or EKF (Extended Kalman Filter) has been used as an estimation algorithm. Although the various experimental tests have validated the performance of the system and estimation algorithms, the computation time is relatively long since aforementioned algorithms are iterative methods. Therefore, in this paper, a non-iterative incremental displacement estimation algorithm which updates the previously estimated displacement with a difference of the previous and the current observed data is introduced. To verify the performance of the algorithm, experimental tests have been performed. The results show that the proposed non-iterative algorithm estimates the displacement with the same level of accuracy compared to the EKF with multiple iterations with significantly less computation time.
To estimate structural displacement, a visually servoed paired structured light system (ViSP) was proposed in previous studies. The ViSP is composed of two sides facing each other, each with one or two laser pointers, a 2-DOF manipulator, a camera, and a screen. By calculating the positions of the laser beams projected onto the screens and rotation angles of the manipulators, relative 6-DOF displacement between two sides can be estimated. Although the performance of the system has been verified through various simulations and experimental tests, it has a limitation that the accuracy of the displacement measurement depends on the alignment of the laser pointers. In deriving the kinematic equation of the ViSP, the laser pointers were assumed to be installed perfectly normal to the same side screen. In reality, however, this is very difficult to achieve due to installation errors. In other words, the pose of laser pointers should be calibrated carefully before measuring the displacement. To calibrate the initial pose of the laser pointers, a specially designed jig device is made and employed. Experimental tests have been performed to validate the performance of the proposed calibration method and the results show that the estimated displacement with the initial pose calibration increases the accuracy of the 6-DOF displacement estimation.
This study aims to demonstrate the feasibility of a visual servoing-based paired structured light (SL) robot for estimating structural displacement under various external loads. The former paired SL robot, which was proposed in the previous study, was composed of two screens facing with each other, each with one or two lasers and a camera. It was found that the paired SL robot could estimate the translational and rotational displacement each in 3-DOF with high accuracy and low cost. However, the measurable range is fairly limited due to the limited screen size. In this paper, therefore, a visual servoing-based 2-DOF manipulator which controls the pose of lasers is introduced. By controlling the positions of the projected laser points to be on the screen, the proposed robot can estimate the displacement regardless of the screen size. We performed various simulations and experimental tests to verify the performance of the newly proposed robot. The results show that the proposed system overcomes the range limitation of the former system and it can be utilized to accurately estimate the structural displacement.
In this paper, we implement a sensor which can perceive obstacles. We constructed it with a laser emitting a structured light and a small pc camera. It is cheap and can measure the precise sizes of the obstacles. Ultrasonic arrays and laser scanners are used generally to perceive obstacles in the autonomous mobile robot until now. However we knew that they can perceive big obstacles well, but cannot perceive small obstacles on the ground by experiments. We mounted this equipment to our robot and use it to perceive the obstacles of the front side. Our robot can recognize the obstacles of 10mm height. We expect that this equipment will be useful because it is cheap but work well.
A vision sensor measure range data using laser light source. This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs laster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
In conventional arc welding, position error of the weld torch with respect to the weld seam and variation of groove dimension are induced by inaccurate fitup and fixturing. In this study, a vision system has been developed to recognize and compensate the position error and dimensional inaccuracy. The system uses a structured laser light illuminated on the weld groove and perceived by a C.C.D camera. A new algorithm to detect the edge of the reflected laser light is introduced for real time processing. The developed system was applied to arbitarary weld paths with various types of joint in arc welding process. The experimental results show that the proposed system can detect the weld groove parameters within good accuracy and yield good tracking performance.
본 논문에서는 소형 카메라와 프로젝터를 이용한 투사형 통합 증강현실 시스템에 대해 소개한다. 물체 인식을 위해 특징점 추출 알고리즘을 사용하며 물체의 깊이 정보는 구조광 방식을 이용해 추출한다. 인식된 물체에 대한 정보를 3차원 공간에 투사할 때, 가상카메라 개념을 이용한 투사 방법을 개발해 특정 점 집합간의 매핑(mapping)을 계산할 필요 없이 투사하고자 하는 대상의 메쉬(mesh)만을 가지고 원하는 위치에 영상을 투사할 수 있도록 일반화 시켰다. 따라서 단순한 평면뿐만 아니라 복잡한 곡면에 대해서도 복잡한 기하계산 없이 원하는 위치에 투사할 수 있게 되었다. 소개되는 내용에서는 소형 카메라와 프로젝터를 탑재한 로봇을 바탕으로 크게 프로젝터-카메라 시스템 캘리브레이션, 인식된 물체의 위치 계산 그리고 가상카메라 개념을 이용한 영상 투사 방법에 대해 설명한다.
3D 산업이 발달하고 3D와 관련된 콘텐츠 및 장비가 점차 보편화 되면서 사람들은 3D 다음 세대의 미디어 및 서비스에 대한 관심을 보이고 있다. 많은 사람들은 그 강력한 후보자로 디지털 홀로그램을 생각하고 있다. 홀로그램 기술은 일반적인 비디오 시스템들과 마찬가지로 획득(혹은 생성), 처리, 그리고 재생으로 나누어질 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 영상획득 장치를 이용한 디지털 홀로그래픽 디스플레이 시스템에 대해 논의하고 새로운 시스템의 구조를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 다양한 해상도를 갖는 디스플레이, 수신단의 연산 능력, 그리고 네트워크의 대역폭에 따라 적응적으로 홀로그래픽 비디오를 서비스할 수 있다는 것을 보였다.
A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of unpaved trail are included in this paper.
Bead shape in high frequency electric resistance (HER) pipe welding gives useful information on judging current welding conditon. In most welding process, heat input is controlled by skilled operators observing color and shape of bead. In this paper, a visual monitoring system is designed to observe bead shape in HERW pipe welding process by using structured light beam and a C.I.D(Charge injection device) camera. To avoid some difficul- ties arising in extracting stable features of stripe pattern and classifying the extracted features, Kohonen neural network is used to classify such bead shapes. The experimental results show accurate classification performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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