This paper represents the design of a real-time image preprocessing system. The preprocessing system performs hardware-wise mask operations and thresholding operations at the speed of camera output single rate. The preprocessing system consists of the preprocessing board and the main processing board. The preprocessing board includes preprocessing unit that includes a $5\times5$ mask processor and LUT, and can perform mask and threshold operations in real-time. To achieve high-resolution image input data($20485\timesn$), the preprocessing board has a linescan camera interface. The main processing board includes the image processor unit and main processor unit. The image processor unit is equipped with TI's TMS320C32 DSP and can perform image processing algorithms at high speed. The main processor unit controls the operation of total system. The proposed system is faster than the conventional CPU based system.
본 논문에서는 저비용, 저전력 카메라 폰 구현을 위한 하드웨어 자원 공유가 가능한 구조의 카메라 제어 프로세서를 제안한다. 제안한 카메라 제어 프로세서의 구조는 내부에 직접 접근 경로를 내장함으로써 베이스 밴드 프로세서가 카메라 제어 프로세서의 하드웨어 자원을 직접 활용할 수 있도록 하여 베이스 밴드 프로세서의 기능 확장과 성능 향상을 도모하는데 그 목적이 있다. 또한, 제안한 구조와 결합하여 블록 단위 클럭 차단 기법을 적용하여 저전력 소비를 구현한 결과를 기술하였다. 따라서 제안한 카메라 제어 프로세서는 시스템의 하드웨어 자원 효율성을 향상시켜 저전력, 저비용 카메라 폰 시스템 구현을 가능하게 한다. 제안한 카메라 제어 프로세서는 0.18um CMOS 공정을 사용하여 제작되었으며 면적은 $3.8mm\;{\times}\;3.8mm$이다.
Various defects are found in FPD (Flat Panel Display) manufacturing process. So detecting these defects early and reprocessing them is an important factor that reduces the cost of production. In this paper, the bare glass inspection system for the FPD which is the early process inspection system in the FPD manufacturing process is designed and implemented using the high performance and accuracy CCD line scan camera. For the preprocessing of the high speed line image data, the Image Processing Part (IPP) is designed and implemented using high performance DSP (Digital signal Processor), FIFO (First in First out), FPGA (Field Programmable Gate Array) and the Data Management and System Control part are implemented using ARM (Advanced RISC Machine) processor to control many IPP and cameras and to provide remote users with processed data. For evaluating implemented system, experiment environment which has an area camera for reviewing and moving shelf is made.
본 논문에서는 소형 카메라 모듈의 화질을 분석하는 시스템을 제안하고 이를 이용하여 렌즈의 성능을 평가하며, 플레어 및 헐레이션 방지 디스크를 삽입하여 렌즈의 성능이 개선되는 효과를 검증한다. 카메라 모듈의 화질을 평가하는 카메라 모듈 화질검증 시스템과 이미지 신호 처리기(Image Signal Processor, ISP) 내부의 레지스터를 제어하는 카메라 모듈 제어 프로그램 및 화질분석 소프트웨어를 개발한다. 제안된 헐레이션 방지 디스크를 삽입된 카메라 모듈의 화질을 기존 카메라 모듈의 화질과 비교평가에서 획득된 영상의 해상도, 밝기, 색재현 등의 성능을 검증한다.
We propose a new-focusing method for test handlers of compact camera module (CCM), The MMD (max-min difference) method is applied to calculate the focus value quickly considering the noisy output of CCM. Also, the fuzzy search method is applied to find the maximum focus value effectively. We design a fuzzy processor to control the lens position by focus values and brightness values, which improves the focusing performance in the sense of speed and processor memory. The proposed method is implemented by computer program and installed at the CCM test handler machines. The simulation results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
본 연구에서는 기존 CCTV 시스템의 고정되어 있는 감시지역과 카메라의 움직임을 수동으로 조작하는 단점을 보완 할 수 있는 영상 감시 시스템을 개발하기 위해 FPGA 기반 Nios II 임베디드 프로세서 시스템과 Linux 디바이스 드라이버를 구현하였다. Altera Nios II 프로세서 8.0부터 메모리를 안정되고 효율적으로 관리할 수 있는 MMU를 지원하고 있다. 각종 응용에 유연하고 적응성이 뛰어난 Altera Nios II 소프트코어 프로세서 시스템을 이용하여 영상감시 관제 하드웨어를 구성하였고, Linux 기반 Nios II 시스템의 카메라 디바이스 드라이버와 VGA 디바이스 드라이버를 구현함으로써 Nios II 시스템을 위한 영상 감시 시스템을 구현할 수 있었다.
A 300 meter class ROV(CROV300) is composed of three parts : a surface unit, a tether cable and an underwater vehicle. The vehicle controller is based on two processors : an Intel 8097-16-bit one chip micro-processor and a Texas Instruments TMS320E25 digital signal processor. In this paper, the surface controller, the vehicle controller and peripheral devices interfaced with the processors are described. These controllers transmit/receive measured status data and control commands through RS422 serial communication. Depth, heading, trimming, camera tilting, and leakage signals are acquired through the embedded AD converters of the 8097. On the other hand, altitude of ROV and lbstacle avoidance signals are processed by the DSP processor and periodically fetched by the 8097. The processor is interfaced with a 4-channel 12-bit D/A converter to generate control signals for DC motors an dseveral transistors to handle the relays for on/off switching of external devices.
This article describes the methods of a decision of the location which user points to move by an optical device like a laser pointer and a moving to that location. Using a conic mirror and CCD camera sensor, a robot observes a spot of user wanted point among an initiative, computes the location and azimuth and moves to that position. This system offers the brief data to a processor with simple devices. In these reason, we can reduce the time of a calculation to process of images and find the target by user point for carrying a robot. User points a laser spot on a point to be moved so that this sensor system in the robot, detecting the laser spot point with a conic mirror, laid on the robot, showing a camera. The camera is attached on the robot upper body and fixed parallel to the ground and the conic mirror.
In this paper, the real-time detection method of a DDP (Driving Direction Point) is proposed for an unmanned vehicle to safely follow the center of the road. Since the DDP is defined as a center point between two lanes, the lane is first detected using a web camera. For robust detection of the lane, the binary thresholding and the labeling methods are applied to the color camera image as image preprocessing. From the preprocessed image, the lane is detected, taking the intrinsic characteristics of the lane such as width into consideration. If both lanes are detected, the DDP can be directly obtained from the preprocessed image. However, if one lane is detected, the DDP is obtained from the inverse perspective image to guarantee reliability. To verify the proposed method, several experiments to detect the DDPs are carried out using a 4 wheeled vehicle ERP-42 with a web camera.
To process data of digital linescan camera, the frame grabber is essential to handle the data in low-level and in high speed more than 30 MHz stably. Traditional approaches to the development of hardware in vision system for the special purpose are mai y based on PC system, and are expensive and gigantic. Therefore, there are many difficulties in applying those in the field. So we investigate, in this paper, the implementation of FPGA for real-time processing of digital linescan camera. The system is not based on PC, but electronic device such as micropncessor. So it is expected that the use of FPGAs for low-level processing represents a fast, stable and inexpensive system. The experiments are carried out on the web guiding system in order to show the efficiency of the new image processor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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