Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.10
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pp.59-70
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1997
Until now, considerable progress has been made in the application of range finding techanique performing direct 3-D measurement from the object. However, ther are few use of the method in the area of the application of material handing. We present a range finding vision system consisting of static and dynamic range finders to automate a reclaimer used for material handling. A static range finder detects range data of the front part of the piles of material, and a height map is obtained from the proposed image processing algorithm. The height map is used to calculate the optimal job path as features for required information for material handling function. A dynamic range finder attached on the side of the arm of the reclaimer detects the change of the local properties of the material with the handling function, which is used for avoiding collision and detecting the ending point for changing direction. the developed vision systm was applied to a 1/20 simulator and the results of test show that it is appropriate to use for automating the material handling.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1727-1730
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2003
A windshield wiper system plays a key part in assurance of driver's safety at rainfall. However, because quantity of rain and snow vary irregularly according to time and velocity of automotive, a driver changes speed and operation period of a wiper from time to time in order to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming direct cause of traffic accident. Therefore, this paper presents the basic architecture of vision-based smart windshield wiper system and the rain sensing algorithm that regulate speed and operation period of windshield wiper automatically according to quantity of rain or snow. Also, this paper introduces the fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates performance of suggested algorithm in simulator model. In especial, the vision sensor can measure wide area relatively than the optical rain sensor. hence, this grasp rainfall state more exactly in case disturbance occurs.
Recently, Vision system has being used all around industry. Sensor systems are used for Mark Reader, for example, optical scanning is proximity sensor system, have many disadvantages, such as, lacking user interface and difficulty to store original specimens. In contrast with this, Vision systems for Mark Reader has many advantages, including function conversion to achieve other work, high accuracy, high speed, etc. In this thesis, we have researched the development of Mark Reader by using a Vision system. The processing course of this s)'stem is consist to Image Pre-Processing such as noise reduction, edge detection, threshold processing. And then, we have carried out camera calibration to calibrate images which are acquired from camera. After searching for reference point within scanning area(60pixe1${\times}$30pixe1), we have calculated points crossing by using line equations. And then, we decide to each ROI(region of interest) which are expressed by four points. Next we have converted absolute coordinate into relative coordinate for analysis a translation component. Finally we carry out Mark Reading with images classified by six patterns. As a result of experiment which follows the algorithm has proposed, we have get error within 0.5% from total image.
As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
In this study, the deformation of materials was measured using the video and tracking API of OpenCV. Circular markers attached to the material were selected the region of interests (ROIs). The position of the marker was measured from the area center of the circular marker. The position and displacement of the center point was measured along the image frames. For the verification, tensile tests were conducted. In the tensile test, four circular markers were attached along the longitudinal and transverse directions. The strain was calculated using the distance between markers both in the longitudinal and transverse direction. As a result, the stress-strain curve obtained using machine vision is compared to the stress-strain curve obtained from the DIC results. RMSE values of the strain from the machine vision and DIC were less than 0.005. In addition, as a measurement example, a bending angle and springback measurement according to bending deformation, and a moving position measurement of a punch, a blank holder, and a die by time change were performed. Using the proposed method, the deformation and displacement of the materials were measured precisely and easily.
Recently, the extreme drought is often occurred due to the global warming and the serious weather changes. Also, the problems of the water pollution In the developed areas, the oppositions from people in the upper stream area and water concession from the local governments affect the national request to get more clean water resources in upper stream of the undeveloped areas. It also brings on the necessity of recognition for water supply managements. Therefore, as the water demand is rapidly changes in the metropolitan areas, the capability of water supply from the north Han river basin dams should be appropriately investigated. In this study, we developed a simulation system using STELLA (equation omitted) software environment, a shared vision model, to analyze the possibility of the stable water supply from north Han river basin dams. Also, three different rules are applied on this model by dividing the water level to minimum(Rule 1), medium(Rule 2) and maximum(Rule 3). Using the rules, the safety yield changes are analyzed for dam rule curve of the reservoir and hydropower release.
The aim of this qualitative study was to explore and understand the planning experiences of dreams and vision of the youths living in poorer area, from their own perspectives. The contents of their dreams and vision, and the preparation process to realize them and their realistic expectation for the future were experientially and systematically explored by qualitative methods. The participants were middle school students living in poorer neighborhood, recruited from 24 social work agencies under the umbrella of World Visions Korea. Focused group interviews were carried out in 24 World Visions agencies. The collected data was analyzed according to the content analysis methods. The results showed that the poor youths' dreams and vision were molded by their real experiences and continuously updated or frustrated by personal interaction with surrounding environment. It was also verified that poor youths were experiencing great difficulties in materializing their vision into practical careers due to the scarcity of emotional and financial support. Therefore, we suggest that direct and indirect social support should be provided to boost their interest in dreams and future, and that participation-oriented career guidance programs should be vitalized to help them to overcome their environmental obstacles.
Park, Joo Hyun;Lee, Han Na;Shin, Ji Eun;Dong, Suh-Yeon;Lim, Soon-Bum
Journal of Korea Multimedia Society
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v.23
no.11
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pp.1418-1427
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2020
The web has become indispensable in all of our daily lives. We communicate, study and get information with others through the web. This behavior also continues in the smart phone environment. The biggest problem is that the small display screen of a smart phone degrades the accuracy in selecting or manipulating content for people with low vision. To compensate for this, voice guidance services that combine touch and voice, such as VoiceOver and Talkback, are currently provided to smart phone devices. However, restrictions arise in GUI, TTS control problems, and content expansion and selection. In addition, unnecessary content is also output by voice, which causes fatigue for low vision people to use. In this study, we propose a mobile web browser interface that selects and enlarges a desired area from web browsers and contents, or outputs it as a voice so that people with low vision can easily use the mobile web browser. In this paper, we propose a context selective focusing function that enables selection for each element of web content. In addition, we intend to develop a mobile voice web browser that can enlarge the selected content or output it by voice.
Purpose: Morphological properties of soybean roots are important indicators of the vigor of the seed, which determines the survival rate of the seedlings grown. The current vigor test for soybean seeds is manual measurement with the human eye. This study describes an application of a machine vision technique for rapid measurement of soybean seed vigor to replace the time-consuming and labor-intensive conventional method. Methods: A CCD camera was used to obtain color images of seeds during germination. Image processing techniques were used to obtain root segmentation. The various morphological parameters, such as primary root length, total root length, total surface area, average diameter, and branching points of roots were calculated from a root skeleton image using a customized pixel-based image processing algorithm. Results: The measurement accuracy of the machine vision system ranged from 92.6% to 98.8%, with accuracies of 96.2% for primary root length and 96.4% for total root length, compared to manual measurement. The correlation coefficient for each measurement was 0.999 with a standard error of prediction of 1.16 mm for primary root length and 0.97 mm for total root length. Conclusions: The developed machine vision system showed good performance for the morphological measurement of soybean roots. This image analysis algorithm, combined with a simple color camera, can be used as an alternative to the conventional seed vigor test method.
This paper proposes a positional estimation method for extracted line features by stereo vision. Based on given reference plane, planar surfaces corresponding the given plane are first extracted. Then, features in the planar surfaces are selected. Using the Extended Kalman Filter the feature positions are estimated by combining area- and feature-based stereo matching results. Experimental results show the proposed method is feasible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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