IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.3
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pp.153-163
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2016
Local feature extraction methods for images and videos are widely applied in the fields of image understanding and computer vision. However, robust features are detected differently when using the latest feature detectors and descriptors because of diverse image environments. This paper analyzes various feature extraction methods by summarizing algorithms, specifying properties, and comparing performance. We analyze eight feature extraction methods. The performance of feature extraction in various image environments is compared and evaluated. As a result, the feature detectors and descriptors can be used adaptively for image sequences captured under various image environments. Also, the evaluation of feature detectors and descriptors can be applied to driving assistance systems, closed circuit televisions (CCTVs), robot vision, etc.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.4
s.175
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pp.1039-1046
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2000
This paper introduces the control and measurement of a double parallel robot manipulator applied for unknown geometric surface grinding. A measurement system is developed to recognize a grinding path by a vision camera and to observe a grinding load by a current sensor. With the measured fusion information, an intelligent controller identifies the unknown geometric surface and moves the robot along the grinding path with a constant grinding load.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.6
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pp.471-477
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2000
The position control accuracy of a robot arm is significantly deteriorated when a long arm robot is operated at a high speed. In this case, the robot arm must be modeled as a flexible structure, not a rigid one, and its control system should be designed with its elastic modes taken into account. In this paper, the tip position control scheme of a one-link flexible manipulator using 2-DOF controller with sliding mode is presented. The robot consists of a flexible arm manufactured with a thin aluminium plate, an AC servo motor with a harmonic drive for speed reduction, an optical encoder and a CCD camera as a vision sensor for on-line measuring the tip deflection of the flexible m. Simulation and experimental results of the flexible manipulator with a proposed controller are provided to show the effectiveness of the controller.
Kwak, Ki Hyun;Jun, Yong Chan;Choi, Sul In;Shin, Hee Jung;Hwang, Sung Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.12
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pp.1936-1942
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2016
This paper presents a mobile color-compensating application using a RGB color compensation algorithm. The proposed application enables color vision deficiencies to differentiate images which cannot be distinguished by them. The suggested mobile application has two functions: converting images taken by camera and converting contents in the device screen. The proposed application is computationally inexpensive, since it does not require color space transformation. Simulation results show that the proposed application enables color vision deficiencies to receive information expressed by colors such as subway line maps.
Robots are widely used in various automation processes in industrial applications. Traditionally, it operated under fixed condition by teaching operating positions. Recently, diverse 2D/3D sensors are used together with robot to give more flexibility in operation. In this paper, we deal with automatic manipulation of tie rod in automotive production line. Sensor system consisted of a camera and slit laser is used for the acquisition of 3D information and it is used attached on the robot. Nut runner is used for the manipulation of stop nut and adjust bolt on the tie rod. Detailed procedures for the automatic manipulation of tie rod are presented. In the presented approach, we effectively use 3D information in whole procedure such as computing distance to the tie rod, rotation angle of bolt and nut. Experimental results show the feasibility of the proposed algorithm.
As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
Kim, Dong-Hoon;Lee, Dong-Hwa;Myung, Hyun;Choi, Hyun-Taek
The Journal of Korea Robotics Society
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v.7
no.2
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pp.142-149
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2012
The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.
본 논문은 레이저 비젼 센서를 이용하여 측정 대상의 3차인 위치 정보를 측정하기 위한 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 측정 시스템을 개발하였다. 레이저센서는 물체의 평면방정식을 찾기 위해 사용되었으며, 측정된 물체의 평면의 방정식과 Camera를 이용한 물체 위치 정보와 함께 측정 대상의 3차원 정보를 얻는다. 이러한 고정밀 고속 계측을 위한 레이저 모듈 및 소프트웨어를 개발하고 전용 JIG장치에 의하여 측정하던 방식을 Robot과 Laser Vision Sensor를 이용하여 자동으로 측정하는 시스템을 구현하였다.
The pattern recognition of automobile and parking line for the automatic car parking system was processed based on statistical method for reducing the processing time. The command of driving for parking at the vacant parking lot was transmitted from processor to motor driven actuator using direct sequence spread spectrum communication, which enables the multiple transmission in CAN(controller area network). The test-bed which has CCD camera, processor, radio transceiver and FPGA was implemented and demonstrated to be operated well.
Perspective dynamical systems arise in machine vision problems, in which only perspective observation is available. This paper considers the state estimation problem for a rigid body moving in three dimensional spaces using the image data obtained by a CCD camera or some other means. Because the motion of the rigid body and the observed data are generally corrupted by noises, it is necessary to seek a state estimation method to reduce the influence of the noises. In this paper, by means of computer simulations for a simple example, we examine the sensitivity to the noises of the nonlinear observer developed in the recent paper ([1] R. Abdursul, H. Inaba and B. Ghosh, Nonlinear observers for perspective time-invariant linear systems, Automatica, vol. 40, Issue 3, pp. 481-490, 2004) and the effectiveness of the Extended Kalman Filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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