This paper proposes a vision-based underwater laser scanner with separate structures for an underwater camera and a line laser projector. Because the two devices can be adaptively placed regardless of the features of the unmanned underwater vehicle (UUV), the scanner has significant advantages in relation to its availability and flexibility. Position calibration between the underwater camera and laser projector guarantees a 3D measuring performance with high accuracy. To verify the proposed underwater laser scanner, a test-bed system was manufactured, which consisted of the laser projector, camera, Pan&Tilt, and Attitude and Heading Reference System (AHRS). A camera-laser calibration test and simple 3D reconstruction test were performed in a water tank and the experimental results are reported.
Many parallel lines may be shown in our real life and they are useful for analyzing structure of objects or buildings. In this paper, a vision based technique for estimating three-dimensional direction of parallel lines is suggested, which uses a calibrated camera and is applicable to an image being captured from the camera. Correctness of the technique is theoretically described and discussed in this paper. The technique is well applicable to measurement of orientation of a pallet in a warehouse, because a pair of parallel lines is well detected in the front plane of the pallet. Thereby the technique enables a forklift with a well-calibrated camera to engage the pallet automatically. Such a forklift in a warehouse can engage a pallet on a storing rack as well as one on the ground. Usefulness of the suggested technique for other applications is also discussed. We conducted an experiment of measuring a real commercial pallet with various orientation and distance and found for the technique to work correctly and accurately.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.6
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pp.1237-1242
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2017
Computer vision is coming more interesting with new imaging sensors' new capabilities which enable it to understand more its surrounding environment by imitating human vision system with artificial intelligence techniques. In this paper, we made experiments with Kinect camera, a new depth sensor for object detection and distance measurement functions, most essential functions in computer vision such as for unmanned or manned vehicles, robots, drones, etc. Therefore, Kinect camera is used here to estimate the position or the location of objects in its field of view and measure the distance from them to its depth sensor in an accuracy way by checking whether that the detected object is real object or not to reduce processing time ignoring pixels which are not part of real object. Tests showed promising results with such low-cost range sensor, Kinect camera which can be used for object detection and distance measurement which are fundamental functions in computer vision applications for further processing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.453-458
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2016
One of the most common applications of machine vision is quality inspections in automated production. In this study, a welding inspection system that is controlled by a PC and a PLC equipped with a multi-camera setup was developed. The system was designed to measure the primary dimensions, such as the length and width of the welding areas. The TCP/IP protocols and multi-threading techniques were used for parallel control of the optical components and physical distribution. A coaxial light was used to maintain uniform lighting conditions and enhance the image quality of the weld areas. The core image processing system was established through a combination of various algorithms from the OpenCV library. The proposed vision inspection system was fully validated for an actual weld production line and was shown to satisfy the functional and performance requirements.
Narazaki, Yasutaka;Hoskere, Vedhus;Eick, Brian A.;Smith, Matthew D.;Spencer, Billie F.
Smart Structures and Systems
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v.24
no.6
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pp.709-721
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2019
This paper investigates the framework of vision-based dense displacement and strain measurement of miter gates with the approach for the quantitative evaluation of the expected performance. The proposed framework consists of the following steps: (i) Estimation of 3D displacement and strain from images before and after deformation (water-fill event), (ii) evaluation of the expected performance of the measurement, and (iii) selection of measurement setting with the highest expected accuracy. The framework first estimates the full-field optical flow between the images before and after water-fill event, and project the flow to the finite element (FE) model to estimate the 3D displacement and strain. Then, the expected displacement/strain estimation accuracy is evaluated at each node/element of the FE model. Finally, methods and measurement settings with the highest expected accuracy are selected to achieve the best results from the field measurement. A physics-based graphics model (PBGM) of miter gates of the Greenup Lock and Dam with the updated texturing step is used to simulate the vision-based measurements in a photo-realistic environment and evaluate the expected performance of different measurement plans (camera properties, camera placement, post-processing algorithms). The framework investigated in this paper can be used to analyze and optimize the performance of the measurement with different camera placement and post-processing steps prior to the field test.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.161-170
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2024
With the technological advances, the humans have made so much progress in the ease of living and now incorporating the use of sight, motion, sound, speech etc. for various application and software controls. In this paper, we have explored the project in which gestures plays a very significant role in the project. The topic of gesture control which has been researched a lot and is just getting evolved every day. We see the usage of computer vision in this project. The main objective that we achieved in this project is controlling the computer settings with hand gestures using computer vision. In this project we are creating a module which acts a volume controlling program in which we use hand gestures to control the computer system volume. We have included the use of OpenCV. This module is used in the implementation of hand gestures in computer controls. The module in execution uses the web camera of the computer to record the images or videos and then processes them to find the needed information and then based on the input, performs the action on the volume settings if that computer. The program has the functionality of increasing and decreasing the volume of the computer. The setup needed for the program execution is a web camera to record the input images and videos which will be given by the user. The program will perform gesture recognition with the help of OpenCV and python and its libraries and them it will recognize or identify the specified human gestures and use them to perform or carry out the changes in the device setting. The objective is to adjust the volume of a computer device without the need for physical interaction using a mouse or keyboard. OpenCV, a widely utilized tool for image processing and computer vision applications in this domain, enjoys extensive popularity. The OpenCV community consists of over 47,000 individuals, and as of a survey conducted in 2020, the estimated number of downloads exceeds 18 million.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.10
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pp.47-57
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2024
This paper proposes a system to efficiently manage delays caused by unmanaged and congested queues in crowded environments. Such queues not only cause inconvenience but also pose safety risks. Existing systems, relying on single-camera feeds, are inadequate for complex scenarios requiring multiple cameras. To address this, we developed a multi-vision long queue detection system that integrates multiple vision algorithms to accurately detect various types of queues. The algorithm processes real-time video data from multiple cameras, stitching overlapping segments into a single panoramic image. By combining object detection, tracking, and position variation analysis, the system recognizes long queues in crowded environments. The algorithm was validated with 96% accuracy and a 92% F1-score across diverse settings.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.49
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pp.135-142
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1999
The objective of this paper is to provide an automatic color image testing system capable of synthetically testing a color element like a color tone and a luminance for a color image displayed on the screen, using a CCD camera and a microprocess. The system consists of a CCD camera, a line conveyor, a camera driving part, a remocon, a remote sensing part, a display and a PC including a color vision board and a CPU board. By applying the system to a process, reliability for a testing result can be improved and the absolute criterion to judge a part can be made.
Mobile computing environment that support so that can offer employees inside information that enterprise has always improves business productivity and fetches efficiency enlargement. In this paper, limit model that can process ERP information by real-time as easy and convenient always utilizing radio network and PDA, Mobile camera based on Mobile vision concept. Calculable information between seller and customer is supplied supplying real-time brand image and information by practical use of Enterprise Resource Planning doing based on Mobile. Technical development and commercialization that utilize mobility, enforcement stronghold, portability etc. that is advantage of Mobile communication are required. In this paper, mobility of precious metals.jewel field that use portable terminal equipment taking advantage of a Mobile technology is secured. Constructed Mobile vision system that satisfy photography and bar-code scan at the same time from Mobile camera.
Kim, Moo-Hyun;Lee, Ji-Hyun;Kim, Young-Hee;Park, Mu-Hun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.245-249
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2010
In the stereo vision system, information about an object could be gained by searching through images. Edges which are based on the information about an object are used to find the position of the object and send a message of its position coordinate to a unmanned crain. This thesis proposes an algorithm to find the center point of the object's surface which is connected to the unmanned crain's arm, and to recognize the shape of the object by using two CCD cameras. At first, getting information about the edges, and distinguishing each edge's characteristics depend on user's option, and then find the location information by a set of positions that are proposed. This thesis is expected to be devoted to the development of an automation system of unmanned moving equipment.
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