Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.607-614
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1996
A computer vision based automatic intelligent sorting system for dried oak mushrooms has been developed. The developed system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, two sets of computer vision system for grading , and computer with digital I/O board for PLC interface, and pneumatic actuators for the system control. Considering the efficiency of grading process and the real time on-line system implementation, grading was done sequentially at two consecutive independent stages using the captured image of either side. At the first stage, four grades of high quality categories were determined from the cap surface images and at the second stage 8 grades of medium and low quality categories were determined from the gill side images. The previously developed neuro-net based mushroom grading algorithm which allowed real time on-line processing was implemented and tested. Developed system revealed successful performance of sorting capability of approximate y 5, 000 mushrooms/hr per each line i.e. average 0.75 sec/mushroom with the grading accuracy of more than 88%.
This paper presents the vision-based camber and optimal cutting line detection algorithm for hot-rolling process. It is important to measure the camber of head and tail part of strips because many problems are caused by the camber in the hot-rolling process. The hot-rolling process has time constraints. The camber detection algorithm of head and tail parts requires fast and less complex for satisfying time constraints. The proposed algorithm consists of two parts: measurement of the camber in the head and tail part of strips and decision part of the optimal cutting line of hot-rolled strip. First, we obtain the camber value of the strip from the difference between the real center line and the center line of head, tail part. Second, the head and tail part of strips isn't suitable for strips connections. Therefore, the cutting process is needed in the hot-rolling process. The optimal cutting line is determined by the head and tail images obtained from cameras. The algorithm is applied into the vision system with two area cameras, Matrox image processing board and host PC for verification.
The spring convention of the Pharmaceutical Society of Korea (PSK), composed of eight symposia and two special symposia, was held at the K Seoul Hotel on April 17th and 18th in 2014. During the convention, the board meeting of PSK officially approved the birth of Pharmacy History (PH) Division as one of 19 divisions of PSK on April 17th. In the morning of April 18th, an inaugural symposium of PH division was held at the hotel with a theme of "History of Pharmacy in Korea". In this article, the establishment of PH division, content of the 1st symposium will be described. The future vision of PH division, which will be focused on the study of modern history rather than that of old history, will be described as well. The introduction of modern pharmacy education system to Korea and various events that happened during the establishment of the system may represent issues that should be investigated with the highest priority by the PH division.
The ball grid array is one of the packaging methods that used in high density printed circuit board. Solder void defects caused by voids in the solder ball during the BGA process do not directly affect the reliability of the product, but it may accelerate the aging of the device on the PCB layer or interface surface depending on its size or location. Void inspection is important because it is related in yields with products. The most important process in the optical inspection of solder void is the segmentation process of solder and void. However, there are several segmentation algorithms for the vision inspection, it is impossible to inspect all of images ideally. When X-Ray images with poor contrast and high level of noise become difficult to perform image processing for vision inspection in terms of software programming. This paper suggests the solution to deal with the suggested problem by means of using Mask R-CNN instead of digital image processing algorithm. Mask R-CNN model can be trained with images pre-processed to increase contrast or alleviate noises. With this process, it provides more efficient system about complex object segmentation than conventional system.
Standard of implementing a robot is Man, so in many field, Many studies are processing to archive a robot, very similar to human being. This paper, based on the theory of man, implemented on the model of parallelism sense and visual information, which is needed when it's moving. Introduced robot uses CCD and designed Image Processing Board for the purpose of archiving vision data. To keep parallel condition, This use ultrasonic sensors for auto-mobile.
인간에게 있어서 시각 능력이란 정보 취득 및 처리 과정에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 능력은 기계에 있어서도 자동화가 진전이 될수록 기계의 시각 능력 즉, 머신 비전의 기술이 중요한 역할을 한다. 따라서 산업이 발전함에 따라 머신 비전의 기술은 여러 분야에 걸쳐 요구되며, 이에 따른 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서도 산업 현장에 적용 할 수 있는 최적의 머신 비전 시스템 설계를 목적으로 하였으며, 그에 따른 PCB기판 검사 시스템에 대하여 연구하였다.
Kim, Young Sik;Kim, Jeong Ho;Han, Dong In;Lee, Mi Hyun;Park, Ji Hoon;Lee, Dae Woo
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.232-239
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2016
Recently, in order to increase the efficiency and mission success rate of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), the necessity for formation flights is increased. In general, GPS (Global Positioning System) is used to obtain the relative position of leader with respect to follower in formation flight. However, it can't be utilized in environment where GPS jamming may occur or communication is impossible. Therefore, in this study, monocular vision is used for measuring relative position. General PC-based vision processing systems has larger size than embedded systems and is hard to install on small vehicles. Thus FPGA-based processing board is used to make our system small and compact. The processing system is divided into two blocks, PL(Programmable Logic) and PS(Processing system). PL is consisted of many parallel logic arrays and it can handle large amount of data fast, and it is designed in hardware-wise. PS is consisted of conventional processing unit like ARM processor in hardware-wise and sequential processing algorithm is installed on it. Consequentially HW/SW co-designed FPGA system is used for processing input images and measuring a relative 3D position of the leader, and this system showed RMSE accuracy of 0.42 cm ~ 0.51 cm.
Jo, Bang-Hyeon;Min, Gi-Eop;A, Mi-Teu;Kim, Dong-Ho;Kim, Su-Ho;Gwon, Sun-Chang
Proceedings of the KWS Conference
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2005.11a
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pp.144-146
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2005
Dual electromagnetic sensor is used for sensing the weld line. The sensor consists of excitation and two sensing coil wound over the ferro-magnetic core. By using the dual sensor, the effect of noise is minimized. It is based on the generation of eddy currents in the welding plate by passing current through the excitation coil. The sensor can be used to track the butt joints having no gap between them, where a vision based sensor fails to track. Sensor sensitivity depends on the number of coil turns, frequency of excitation, distance of a sensor from the work piece, diameter of core, etc. The whole system consists of a sensor, a signal processing board, a motion controller and a personnel computer (PC). The raw sensor signal is processed using the signal processing board. It consists of amplification, rectification, filtering, averaging, offset adjustment, etc. Based on sensor data, the motion controller adjusts the position of a welding torch.
There have been various recent methods proposed in detecting driver drowsiness (DD) to avert fatal accidents. This work proposes a hardware/software (HW/SW) co-design approach in implementation of a DD detection system adapted from an AdaBoost-based object detection algorithm with Haar-like features [1] to monitor driver's eye closure rate. In this work, critical functions of the DD detection algorithm is accelerated through custom hardware components in order to speed up processing, while the software component implements the overall control and logical operations to achieve the complete functionality required of the DD detection algorithm. The HW/SW architecture was implemented on an Altera DE2 board with a video daughter board. Performance of the proposed implementation was evaluated and benchmarked against some recent works.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.5
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pp.894-902
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2010
This paper presents a vision-based robust off-road terrain classification method against environmental variation. As a supervised classification algorithm, we applied a neural network classifier using wavelet features extracted from wavelet transform of an image. In order to get over an effect of overall image feature variation, we adopted environment sensors and gathered the training parameters database according to environmental conditions. The robust terrain classification algorithm against environmental variation was implemented by choosing an optimal parameter using environmental information. The proposed algorithm was embedded on a processor board under the VxWorks real-time operating system. The processor board is containing four 1GHz 7448 PowerPC CPUs. In order to implement an optimal software architecture on which a distributed parallel processing is possible, we measured and analyzed the data delivery time between the CPUs. And the performance of the present algorithm was verified, comparing classification results using the real off-road images acquired under various environmental conditions in conformity with applied classifiers and features. Experiments show the robustness of the classification results on any environmental condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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