Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.3
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pp.248-254
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2006
It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment for the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for a long time at this points. However, it has many processes and difficulties for the real usages. This paper proposes a visual servoing in the virtual environment to support OLP(Off-Line-Programming) path compensation and supplement the problem of complexity of the old kinematical calibration. Initial robot path could be compensated by pixel differences between real and virtual image. This method removes the varies calibrations and 3D reconstruction process in real working space. To show the validity of the proposed approach, virtual space servoing with stereo camera is carried out with WTK and openGL library for a KUKA-6R manipulator and updated real robot path.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.4
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pp.327-332
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2002
The main problems of computational complexity in object tracking are definition of objects, segmentations and identifications in non-structured environments with erratic movements and collisions of objects. The object's information as a region that corresponds to objects without discriminating among objects are considered. This paper describes the algorithm that, automatically and efficiently, recognizes and keeps tracks of interest-regions selected by users in video or camera image sequences. The block-based feature matching method is used for the region tracking. This matching process considers only dominant feature points such as corners and curved-edges without requiring a pre-defined model of objects. Experimental results show that the proposed method provides above 96% precision for correct region matching and real-time process even when the objects undergo scaling and 3-dimen-sional movements In successive image sequences.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.2
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pp.129-135
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2016
In this paper, we present a novel algorithm for image-based maritime obstacle detection using global sparsity potentials (GSPs), in which "global" refers to the entire sea area. The horizon line is detected first to segment the sea area as the region of interest (ROI). Considering the geometric relationship between the camera and the sea surface, variable-size image windows are adopted to sample patches in the ROI. Then, each patch is represented by its texture feature, and its average distance to all the other patches is taken as the value of its GSP. Thereafter, patches with a smaller GSP are clustered as the sea surface, and patches with a higher GSP are taken as the obstacle candidates. Finally, the candidates far from the mean feature of the sea surface are selected and aggregated as the obstacles. Experimental results verify that the proposed approach is highly accurate as compared to other methods, such as the traditional feature space reclustering method and a state-of-the-art saliency detection method.
Face Recognition assumes much significance in the context of security based application. Normally, high resolution images offer more details about the image and recognizing a face from a reasonably high resolution image would be easier when compared to recognizing images from very low resolution images. This paper addresses the problem of recognizing faces from a very low resolution image whose size is as low as $8{\times}8$. With the use of CCTV(Closed Circuit Television) and with other surveillance camera-based application for security purposes, the need to overcome the shortcomings with very low resolution images has been on the rise. The present day face recognition algorithms could not provide adequate performance when employed to recognize images from VLR images. Existing methods use super-resolution (SR) methods and Relation Based Super Resolution methods to construct from very low resolution images. This paper uses a learning based super resolution method to extract and construct images from very low resolution images. Experimental results show that the proposed SR algorithm based on relationship learning outperforms the existing algorithms in public face databases.
This paper presents how effective it is to use many features for improving the speed and accuracy of visual servo systems. Some rank conditions which relate the image Jacobian to the control performance are derived. The focus is to describe that the accuracy of the camera position control in the world coordinate system is increased by utilizing redundant features in this paper. It is also proven that the accuracy is improved by increasing the number of features involved. Effectiveness of the redundant features is evaluated by the smallest singular value of the image Jacobian which is closely related to the accuracy with respect to the world coordinate system. Usefulness of the redundant features is verified by the real time experiments on a Dual-Arm robot manipulator made by Samsung Electronic Co. Ltd..
Kim, Jung-Hak;Kim, Cheol-Hee;Kim, Jeong-Han;Rhee, Se-Hun
Proceedings of the KSME Conference
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2007.05a
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pp.1294-1298
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2007
Welding process monitoring is advantageous for maintaining weld quality and numerous sensing techniques have been developed for laser welding. Coaxial image monitoring enables direct monitoring of the weld pool shape and keyhole behavior, but requires the complex optical system and the image processing technique. In this study, we coaxially acquired the weld pool images during laser lap welding by using the camera and special illumination. The welding characteristics - pool width and length, keyhole shape, etc - were extracted by using image processing and the relationship between these characteristics and the penetration depth were investigated.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.1
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pp.82-95
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1992
There is the high interest for sensing of tool wear with the aim of controlling machine tools productivity from the point of view of qualitity. Difficulties in this measurement are also known. This study is on the development of measurement setup for crater wear by CCD image inturning. In this study, the crater wear measurement system consists of the He-Ne gas laser, diffraction grating. CCD camera, noise filter, slit, microcomputer, diverging lens, converging lens and so on. He-Ne laser beam passes through a diverging lens and a diffraction grating is positioned properly. A converging lens focuses so that the interference fringes can be obtained on the crater wear. Performance test revealed that the developed image technique provides precise, absolute tool-wear quantification and reduces human measurement errors. The results obtained are as follows 1. The digitizing of one image requires less than 2ses. 2. It can give detailed information on crater wear with limited times and errors 3. All parameters required by specification are easily obtained for several points of the cutting edge.
This paper subscribes the measurement system that can position the target to measure by moving 2-axis stage, which is controlled by the data from image processing technique. The high resolution camera and lens are used in measurement of micro mechanical part, but the region of measurement is very small. It is necessary the re-positioning to measure several regions in one part. The system described in this paper has the accuracy with about $0.9\mu\textrm{m}$ resolution per one pixel and can be applied to measure micro mechanical part.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.12
no.3
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pp.184-191
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2004
In this study, an inspection system for automotive parts using machine vision has been developed and presented. The system is comprised of six analog CCD cameras, frame grabber, and mechanism that loads the automotive parts to the system for the inspection. An Image processing algorithm for detecting eight different types of defects of oil-seals are developed, and the effectiveness of the algorithm is experimentally verified. Inspection process is completed in 1 second with acceptable accuracy. It is envisaged that this inspection system will have a wide application in the automotive part manufacturing industry in the future.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.20
no.1
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pp.19-26
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2017
In this paper, we describe the design and performance of UAV system toward compact and fully autonomous quadrotors, where they can complete logistics application, rescue work, inspection tour and remote sensing without external assistance systems like ground station computers, high-performance wireless communication devices or motion capture system. we propose high-speed hovering flyght height control method based on state feedback control with image information from active camera and multirate observer because we can get image of the information only every 30ms. Finally, we show the advantages of proposed method by simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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