Industrial innovation in Britain, during the eighteenth and nineteenth centuries, stimulated the introduction of the factory system and the migration of people from rural agricultural communities to urban industrial societies. The factory system brought elevated levels of economic growth to the purveyors of capitalism, but forced people to migrate into cities where working conditions in factories were, in general, harsh and brutal, and living conditions were cramped, overcrowded and unsanitary. Industrial developments, known collectively as the 'Industrial Revolution', were driven initially by the harnessing of water and steam power, and the widespread construction of rail, shipping and road networks. Parallel with these changes, came the development of purchasing 'middle class', consumers. Various technological ripples (or waves of innovative activity) continued (worldwide) up to the early-twenty-first century. Of recent note are innovations in digital technology, with associated developments, for example, in artificial intelligence, robotics, 3-D printing, materials technology, computing, energy storage, nano-technology, data storage, biotechnology, 'smart textiles' and the introduction of what has become known as 'e-commerce'. This paper identifies the more important early technological innovations, their influence on textile manufacture, distribution and consumption, and the changed role of the designer and craftsperson over the course of these technological ripples. The implications of non-ethical production, globalisation and so-called 'fast fashion' and non-sustainability of manufacture are examined, and the potential benefits and opportunities offered by new and developing forms of social media are considered. The message is that hand-crafted products are ethical, sustainable and durable.
In this paper, we have proposed a new approach of routing and wavelength assignment algorithms, called Possible Available Wavelength (PAW) algorithm. The weight of a link is used as the main factor for routing decision in PAW algorithm. The weight of a link is defined as a function of hop count and available wavelengths. This function includes a determination factor of the number of wavelengths that are being used currently and are supposed to be available after a certain time. The session requests from users will be routed on the links that has the greatest number of link weight by using Dijkstra's shortest path algorithm. This means that the selected lightpath will has the least hop count and the greatest number of possible available wavelengths. The impact of proposed link weight computing function on the blocking probability and link utilization is investigated by means of computer simulation and comparing with the traditional mechanism. The results show that the proposed PAW algorithm can achieve the better performance in terms of the blocking probability and link utilization.
Despite the many significant advances made in robot architecture, the basic approaches are deliberative and reactive methods. They are quite different in recognizing outer environment and inner operating mechanism. For this reason, they have almost opposite characteristics. Later, researchers integrate these two approaches into hybrid architecture. In such architecture, Reactive module also called low-level motion control module have advantage in real-time reacting and sensing outer environment; Deliberative module also called high-level task planning module is good at planning task using world knowledge, reasoning and intelligent computing. This paper presents a framework of the integrated planning and control for mobile robot navigation. Unlike the existing hybrid architecture, it learns topological map from the world map by using MST (Minimum Spanning Tree)-based SOFM (Self-Organizing Feature Map) algorithm. High-level planning module plans simple tasks to low-level control module and low-level control module feedbacks the environment information to high-level planning module. This method allows for a tight integration between high-level and low-level modules, which provide real-time performance and strong adaptability and reactivity to outer environment and its unforeseen changes. This proposed framework is verified by simulation.
In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.
The properties of Electroactive Polymer (EAP) materials are attracting the attention of engineers and scientists from many different disciplines. From the point-of-view of robotics, Ionic Polymer Metal Composites (IPMC) belong to the most developed group of the EAP class. To allow effective design of IPMC-actuated mechanisms with large induced strains, it is necessary to have adequate analytical tools for predicting the behavior of IPMC actuators as well as simulating their response as part of prototyping methodologies. This paper presents a novel IPMC motor construction. To simulate the bending behavior that is the dominant phenomenon of motor movement process, a nonlinear model is used. To accomplish the motor design, the IPMC model was identified via a series of experiments. In the proposed model, the curvature output and current transient fields accurately track the measured responses, which is verified by measurements. In this research, a three-dimensional Finite Element Method (FEM) model of the IPMC motor, composed of IPMC actuators, simultaneously determines the mechanical and electrical characteristics of the device and achieves reliable analysis results. The principle of the proposed drive and the output signals are illustrated in this paper. The proposed modelling approach can be used to design a variety of controllers and motors for effective micro-robotic applications, where soft and complex motion are required.
Syed Muhammad Raza;Syed Ghazi Hassan;Syed Ali Hassan;Soo Young Shin
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권2호
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pp.109-120
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2024
Trash or garbage is one of the most dangerous health and environmental problems that affect pollution. Pollution affects nature, human life, and wildlife. In this paper, we propose modern solutions for cleaning the environment of trash pollution by enforcing strict action against people who dump trash inappropriately on streets, outside the home, and in unnecessary places. Artificial Intelligence (AI), especially Deep Learning (DL), has been used to automate and solve issues in the world. We availed this as an excellent opportunity to develop a system that identifies trash using a deep convolutional neural network (CNN). This paper proposes a real-time garbage identification system based on a deep CNN architecture with eight distinct classes for the training dataset. After identifying the garbage, the CCTV camera captures a video of the individual placing the trash in the incorrect location and sends an alert notice to the relevant authority.
In this paper, the problem of a viewer's head tracking in a desktop-based interactive stereoscopic display system is considered. A fast and low-cost approach to the problem is important for such a computing environment. The system under consideration utilizes a shuttle glass for stereoscopic display. The proposed method makes use of an image taken from a single low-cost video camera. By using a simple feature extraction algorithm, the obtained points corresponding to the image of the user-worn shuttle glass are used to estimate the glass center, its local 'yaw' angle, as measured with respect to the glass center, and its global 'yaw' angle as measured with respect to the camera location. With these estimations, the stereoscopic image synthetic program utilizes those values to interactively adjust the two-view stereoscopic image pair as displayed on a computer screen. The adjustment is carried out such that the so-obtained stereoscopic picture, when viewed from a current user position, provides a close-to-real perspective and depth perception. However, because the algorithm and device used are designed for fast computation, the estimation is typically not precise enough to provide a flicker-free interactive viewing. An error concealment method is thus proposed to alleviate the problem. This concealment method should be sufficient for applications that do not require a high degree of visual realism and interaction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.728-741
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2015
Stereo vision has become an important technical issue in the field of 3D imaging, machine vision, robotics, image analysis, and so on. The depth map extraction from stereo video is a key technology of stereoscopic 3D video requiring stereo correspondence algorithms. This is the matching process of the similarity measure for each disparity value, followed by an aggregation and optimization step. Since it requires a lot of computational power, there are significant speed-performance advantages when exploiting parallel processing available on processors. In this situation, multi-core CPU may allow many parallel programming technologies to be realized in users computing devices. This paper proposes parallel implementations for calculating disparity map using a shared memory programming and exploiting the streaming SIMD extension technology. By doing so, we can take advantage both of the hardware and software features of multi-core processor. For the performance evaluation, we implemented a parallel SAD algorithm with OpenMP and SSE2. Their processing speeds are compared with non parallel version on stereoscopic streaming video. The experimental results show that both technologies have a significant effect on the performance and achieve great improvements on processing speed.
Visual servoing is the fusion of results from many elemental areas including high-speed image processing, kinematics, dynamics, control theory, and real-time computing. It has much in common with research into active vision and structure from motion, but is quite different from the often described use of vision in hierarchical task-level robot control systems. We present a new approach to visual feedback control using image-based visual servoing with the stereo vision in this paper. In order to control the position and orientation of a robot with respect to an object, a new technique is proposed using a binocular stereo vision. The stereo vision enables us to calculate an exact image Jacobian not only at around a desired location but also at the other locations. The suggested technique can guide a robot manipulator to the desired location without giving such priori knowledge as the relative distance to the desired location or the model of an object even if the initial positioning error is large. This paper describes a model of stereo vision and how to generate feedback commands. The performance of the proposed visual servoing system is illustrated by the simulation and experimental results and compared with the case of conventional method for dual-arm robot made in Samsung Electronics Co., Ltd.
Nowadays, one of the major technical issues in manufacturing is to create an environment to promote collaboration among diverse engineering activities. Collaborative engineering is an innovative approach integrating widely distributed engineering activities through promoting information sharing and actual collaboration. It requires close interactions among developers, suppliers and customers, and consideration of entire product life cycle from concept to disposal. A carefully-designed operating system is crucial for successful collaboration of many different activities in a Networked Virtual Manufacturing System(NVMS). High extensibility, flexibility and efficiency ale the key characteristics requested of an operating system to handle the complexity of the NVMSs. In this paper, we propose a model of the operating system for collaborative engineering using concurrent quasi-procedural method(QPM). QPM is a goal-driven data management technique for distributed and parallel computing environments. It is to be applied to the evaluation of activities to be executed, validities of input data, execution path of activities for a needed output, and expected to greatly improve the productivity of operations by preventing redundant evaluations. Collaboration among many different engineering activities in NVMSs is to be performed by the network of agents that encapsulate the capabilities of both users and their tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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