본 논문에서는 복사 전자기장 내성 시험 시스템 내에서 컴퓨터 비젼을 이용한 EUT(Equipment Under Test) 오동작 판정 자동화를 위한 영상인식 알고리즘을 제안한다. 전자계측장비와 의료기기 등의 계수표시창의 수치변화나, PC 모니터 장비에서의 영상변화를 통해서 복사 전자기장 내에서의 EUT 오동작을 모니터링 및 분석한다. 즉, 비디오 카메라의 모니터상에 나타난 계수표시창의 수치를 인식하거나 기준영상과 챔버 내에 전자기장에서의 대상영상과를 비교함으로써 오동작 여부를 판정한다. 제안된 영상인식 알고리즘을 사용함으로써 EUT 오동작 판정 여부의 근거를 제시할 수 있으며, 내성검사에서의 오동작 판정의 번거로움을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.
압출물의 두께를 실시간 측정할 수 있는 컴퓨터 영상처리시스템이 제시되었다. 영상처리시스템은 CCD 카메라, 영상 취득기, 486 PC로 구성되었다. 시스템에 들어온 영상은 실시간 측정을 위해 작성된 C-프로그램에 의하여 분석되었다. 제안된 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 정확한 압출물의 두께 측정이 실시간 내에 가능하였으며 처리 시간은 1초 이내였다.
Oculus Rift, HTC Vive 등의 PC기반 Virtual Reality Head Mount Display 뿐 아니라, Google Cardboard, Samsung Gear VR등과 같은 모바일 VR HMD들이 출시 되고 있다. 그런데 HMD는 착용 시 사용자의 외부시야를 가리게 되므로 VR을 체험하는 공간의 실제 환경에 존재하는 각종 가구에 걸려 넘어지거나 벽 등의 위험요소들에 의해 사용자가 부딪혀 다치고 또는 가구 등이 파손 되는 상황이 일어날 수 있지만 아직 이것에 대해서 확실한 방안이 연구되어 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 Microsoft Kinect V1를 이용하여 사용자가 움직일 공간을 미리 3d Scanning하고 Minimap 방식으로 Scanning한 장애물의 위치 및 정보를 몰입감을 덜 저하시키면서 시각화하여 사용자에게 알려줌으로써 부상위험을 줄이는 방법으로 VR의 대중화를 돕는 방안을 제시 한다.
최근 무선 인터넷의 이용이 급격히 증가하고 있을 뿐만 아니가 사용사의 요구도 텍스트 기반의 무선 인터넷 데이터 서비스에서 그릴, 사운드, 영상 등의 무선 멀티미디어 데이터 서비스로 변하고 있다. 이러한 흐름에 따라, 본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 무선 인터넷 프로토콜인 WAP(Wireless Application Protocol) 기반의 무선 인터넷 환경에서 어디서든지 원격지의 영상 이미지를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하였고, 이는 기존의 고가의 인터넷 카메라 시스템과는 달리, 인터넷에 직접 연결 가능한 비디오 모듈과 PC로 구축된 서버를 사용한 저가의 효율적인 모니터링 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 WAP 기반의 원격 화상 모니터링 시스템에 대한 설계와 구현 방법에 대해 서술하였다.
In this paper we present an real-time obstacle avoidance technique of autonomous mobile robot with steering system and implementation of user interface for mobile devices with Android platform. The direction of autonomous robot is determined by virtual force field concept, which is based on the distance information acquired from 5 ultrasonic sensors. It is converted to virtual repulsive force around the autonomous robot which is inversely proportional to the distance. The steering system with PD(proportional and derivative) controller moves the mobile robot to the determined target direction. We also use PSD(position sensitive detector) sensors to supplement ultrasonic sensors around dead angle area. The mobile robot communicates with Android mobile device and PC via Ethernet. The video information from CMOS camera mounted on the mobile robot is transmitted to Android mobile device and PC. And the user can control the mobile robot manually by transmitting commands on the user interface to it via Ethernet.
본 논문에서는 침입자 감시 시스템을 구현하기 위하여 일반 PC와 WebCam을 이용하여 침입자의 여부를 판단하고, 메일을 통해 침입 사실을 휴대폰으로 알려준다. 그리고 하드디스크의 손상으로 인한 정보 손실을 예방하기 위하여 W를 통해 웹 서버에 전송한다. 또한 xHTML을 이용하여 시간과 공간에 상관없이 자신이 원하는 곳에서 인터넷으로 화상감시가 가능하고, 그 영상을 이용하여 침입자 색출 시에도 이용할 수 있는 시스템을 구현하고 성능을 분석한다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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