Hygroscopic knitted cotton fabric was found to spontaneously absorb water showing a significantly wide concentration gradient in the absorption direction. A semi-empirical diffusion model was introduced to describe how the wicking behavior compared to the classical capillary model (Washburn's equation), which has been widely used in the textiles industry. The capillary sorption curve and the permeability coefficient, which are key variables for the model equations, were measured using an electronic balance. The concentration profile as a function of the wicking distance and the elapsed time was derived, based on the diffusion model. From the concentration profile, the wicking distance detectable by the human eye or a digital camera with the aid of an image-analysis system, could be described realistically as a function of the time. The classical capillary model could be modified by introducing the tortuous correction factor to match the diffusion model. Wicking models and data-processing techniques in the work could provide useful tools for objectively evaluating the textile's wicking performances.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.93-96
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2009
최근 비약적으로 향상되고 있는 개인용 컴퓨터의 성능과 새로운 사용자 경험을 원하는 요구와 맞물려 실시간 영상처리분야의 활발한 연구와 발전이 거듭되고 있다. 본 논문은 개인용 컴퓨터의 주변기기로 시중에 널리 보급되어있는 PC 카메라를 이용해 실시간으로 화면 속에서 얼굴을 인지하고 그 이동을 추적함으로써 키보드와 마우스와 같은 보편적인 입력장치 사용하는 경우와 다른 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있는 응용 프로그램의 설계 및 구현방법을 제시한다. 본 논문에서는 Java 개발 환경에서 JMF를 이용해 영상장치로 부터 정보를 수집하고 수집한 정보를 기본적인 영상처리 기법과 Integral Image, SSR 필터를 이용한 패턴 분류, 기계 학습 모델인 SVM을 이용해 안면을 인식한다. 이러한 방법들을 통해 인식한 정보를 추적하고 결과를 바탕으로 게임과 같은 다른 응용프로그램으로 키 이벤트를 전달하여 구현하였다.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.6
no.2
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pp.10-18
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1997
This paper presents the development of real-time estimation and control details for a computer vision-based robot control method. This is accomplished using a sequential estimation scheme that permits placement of these points in each of the two-dimensional image planes of monitoring cameras. Estimation model is developed based on a model that generalizes know 4-axis Scorbot manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation, etc. This model uses six uncertainty-of-view parameters estimated by the iteration method. The method is tested experimentally in two ways : First the validity of estimation model is tested by using the self-built test model. Second, the practicality of the presented control method is verified in performing 4-axis manipulator's assembly task. These results show that control scheme used is precise and robust. This feature can open the door to a range of application of multi-axis robot such as deburring and welding.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.12
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pp.84-91
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2004
A CCD camera with a laser stripe was applied to realize the automatic weld seam tracking in GMAW. It takes relatively long time to process image on-line control using the basic Hough transformation, but it has a tendency of robustness over the noises such as spatter and arc tight. For this reason, it was complemented with adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning specific weld points. The adaptive Hough transformation was used to extract laser stripes and to obtain specific weld points. The 3-dimensional information obtained from the vision system made it possible to generate the weld torch path and to obtain the information such as width and depth of weld line. In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.2
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pp.152-158
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2003
A machine-vision guided inspection system with go-no gauges for inspecting eggcrate assemblies in steam generators is considered. To locate the gauge at the right place, periodic corrective actions for its position and traveling direction are required. We present a machine vision algorithm for determining inserting position and traveling direction of the go-no gauge. The overall procedure of the algorithm is composed of camera calibration, eggcrate image preprocessing, grid-height adjustment, intersection point estimation between two intersecting grids, and adjustment of position and traveling direction of the gauge. The intersection point estimation is performed by using linear regression with a constraint. A test with a real eggcrate specimen shows the feasibility of the algorithm.
이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.
In this paper, we present a method to extract a moving object and to measure the distance to it by using the stereo vision system. The moving factor is to be extracted through a match of a pixel unit for the moving object where the adaptive threshold is effectively dealt with to remove changes in the brightness of the image. The distance to moving object is measured by using a stereo vision system which employs a parallel camera. The experimental results show that the proposed algorithm could be effectively applied to distance measurement to moving object because it has an average error of one percent.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.10
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pp.1914-1919
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2006
Video transfer problem on mobile is transfer speed and controls. Compression technique is needed to transfer videos and H.263 codec is used for compression, effectively controls camera on remote places, increased the real time connecting users. In this paper, we could solve the problem that use existent RF, and could transfer the most suitable image and audio.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.5
no.3
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pp.62-76
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2002
This paper describes the design of a Coordinates Tracking algorithm for EOTS and its error analysis. EOTS stabilizes the image sensors such as FLIR, CCD TV camera, LRF/LD, and so on, tracks targets automatically, and provides navigation capability for vehicles. The Coordinates Tracking algorithm calculates the azimuth and the elevation angle of EOTS using the inertial navigation system and the attitude sensors of the vehicle, so that LOS designates the target coordinates which is generated by a Radar or an operator. In the error analysis in this paper, the unexpected behaviors of EOTS that is due to the time delay and deadbeat of the digital signals of the vehicle equipments are anticipated and the countermeasures are suggested. This algorithm is verified and the error analysis is confirmed through simulations. The application of this algorithm to EOTS will improve the operational capability by reducing the time which is required to find the target and support especially the flight in a night time flight and the poor weather condition.
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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