International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.49-58
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2019
3D scanners are needed in various fields, and their usage range is greatly expanded. In particular, it is being used to reduce costs at various stages during product development and production. Now, the importance of quality inspection in the manufacturing industry is increasing. Structured optical system applied in this study is suitable for measuring high precision of mold, press work, precision products, etc. and economical and effective 3D scanning system for measuring inspection in manufacturing industry can be implemented. We developed Structured light 3D scanner which can measure high precision by using Digital Light Processing (DLP) projector and camera. In this paper, 3D image scanner based on structured optical system can realize 3D scanning system economically and effectively when measuring inspection in the manufacturing industry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.19-26
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2008
In this paper, we converted an RGB into an YCbCr image input from CCD camera and then after compute difference two consecutive images, conduct Glassfire Labeling. We extract an image become ware of motion-change, if the difference between most broad(area) and Area critical value more than critical value. We enforce the detection of facial characteristics to an extracted motion-change images by using AdaBoost algorithm to extract an characteristics.
This paper describes a real-time human and robot tracking method in Intelligent Space with multi-camera networks. The proposed method detects candidates for humans and robots by using the histogram of oriented gradients (HOG) feature in an image. To classify humans and robots from the candidates in real time, we apply cascaded structure to constructing a strong classifier which consists of many weak classifiers as follows: a linear support vector machine (SVM) and a radial-basis function (RBF) SVM. By using the multiple view geometry, the method estimates the 3D position of humans and robots from their 2D coordinates on image coordinate system, and tracks their positions by using stochastic approach. To test the performance of the method, humans and robots are asked to move according to given rectangular and circular paths. Experimental results show that the proposed method is able to reduce the localization error and be good for a practical application of human-centered services in the Intelligent Space.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.303-304
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2019
본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.
An off-axis system refers to an optical system in which the optical axis and normal vector at the vertex of each surface do not match. The most important specification in an optical system is its focal length. Among the various methods for measuring the focal length, the most suitable method for the off-axis system is the method that adopts magnification. However, head-mounted display (HMD) optics must be measured while considering the virtual image distance, which is not infinity owing to product characteristics. For the virtual image distance, a camera with a focusing function was used. By measuring HMD optics via this magnification method, the error generated in this measurement was 0.68% of the HMD's focal length, which is within the 1%-3% range of the conventionally permitted design error for the focal length allowed at the optical design stage. Therefore, it can be verified that the measurement accuracy of the method proposed in this study is sufficiently feasible in practice.
Depth information used in SLAM and visual odometry is essential in robotics. Depth information often obtained from sensors or learned by networks. While learning-based methods have gained popularity, they are mostly limited to RGB images. However, the limitation of RGB images occurs in visually derailed environments. Thermal cameras are in the spotlight as a way to solve these problems. Unlike RGB images, thermal images reliably perceive the environment regardless of the illumination variance but show lacking contrast and texture. This low contrast in the thermal image prohibits an algorithm from effectively learning the underlying scene details. To tackle these challenges, we propose multi-channel remapping for contrast. Our method allows a learning-based depth prediction model to have an accurate depth prediction even in low light conditions. We validate the feasibility and show that our multi-channel remapping method outperforms the existing methods both visually and quantitatively over our dataset.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.1
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pp.150-157
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1997
Uniform weld pool shape is important in determining the weld quality. And weld pool width is one of the most dominant factors of the seld pool shape. In order to control the weld pool width, the fuzzy logic controller, which is well adapted to the complicated nonlinear systems such as welding, was used in this study. The weld pool image was obtained through CCD camera, and the weld pool width was calculated by processing the image. Uaing the calculated width, welding speed, as a control input, was inferred by the fuzzy logic controller. An uniform weld pool width can be successfully obtained regardless of the disturbances in the system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.691-694
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2021
The malalignment of the trunk causes abnormal stress in a specific area and lead to trunk instability. The purpose of this study was to investigate the correlation between the angle between the infrasternal angle and the trunk side shift distance. The participants in this study 22 subjects were participated. The infrasternal angle and trunk side shift distance were measured using a camera and analyzed using the Image J program. The correlation between the asymmetry of the infrasternal angle and trunk side shift distance was moderate (r=-0.413; p=0.028). According to the asymmetry of the infrasternal angle, it was confirmed that trunk lateral shift appeared in a specific direction. Based on result, it suggests that infrasternal angle and trunk side shift should be considered in the intervention plan of patients with asymmetry of the infrasternal angle.
In this paper, we present a new camera system combining a high-quality 3-D scanner and hybrid camera system to generate a multiview video-plus-depth. In order to get the 3-D video using the hybrid camera system and 3-D scanner, we first obtain depth information for background region from the 3-D scanner. Then, we get the depth map for foreground area from the hybrid camera system. Initial depths of each view image are estimated by performing 3-D warping with the depth information. Thereafter, multiview depth estimation using the initial depths is carried out to get each view initial disparity map. We correct the initial disparity map using a belief propagation algorithm so that we can generate the high-quality multiview disparity map. Finally, we refine depths of the foreground boundary using extracted edge information. Experimental results show that the proposed depth maps generation method produces a 3-D video with more accurate multiview depths and supports more natural 3-D views than the previous works.
Oh, Jun Ho;Lee, Sang Hwa;Lee, Boo Hwan;Park, Jong-Il
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.1
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pp.89-101
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2015
This paper proposes a statistical model of 3-D positions when tracking moving targets using the uncooled infrared (IR) stereo camera system. The proposed model is derived from two errors. One is the position error which is caused by the sampling pixels in the digital image. The other is the timing jitter which results from the irregular capture-timing in the infrared cameras. The capture-timing in the IR camera is measured using the jitter meter designed in this paper, and the observed jitters are statistically modeled as Gaussian distribution. This paper derives an integrated probability distribution by combining jitter error with pixel position error. The combined error is modeled as the convolution of two error distributions. To verify the proposed statistical position error model, this paper has some experiments in tracking moving objects with IR stereo camera. The 3-D positions of object are accurately measured by the trajectory scanner, and 3-D positions are also estimated by stereo matching from IR stereo camera system. According to the experiments, the positions of moving object are estimated within the statistically reliable range which is derived by convolution of two probability models of pixel position error and timing jitter respectively. It is expected that the proposed statistical model can be applied to estimate the uncertain 3-D positions of moving objects in the diverse fields.
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