Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.7
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pp.615-620
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2005
For successful deformable part assembly, information about its deformation as well as possible misalignment between the hole and its respective mating part are essential. Such information can be mainly acquired from visual sensors. In this paper, part deformation and misalignment in deformable cylindrical peg-in-hole tasks are measured by using a visual sensing system. First, a series of experiments to measure the position of an arbitrary point are performed. Next, an algorithm to measure misalignment and part shape as part deformation are presented, and a series of experiments on them are performed. Experimental results show that the proposed algorithms and the system are effective in measuring part deformation and misalignment.
Spatial image processing software requires various user interactions to make a plan, prepare necessary data such as images, vectors, ancillary data and user-defined data, execute functions according to pre-defined procedures, analyze and store the results. In this manner, overall processes are controlled by user interactions. In this paper, we propose visual modeler which has the automated spatial image processing technique to minimize user interactions and re -use repeatable procedure. The proposed visual modeler is designed to use inter-operable components proposed by OpenGIS consortium as well as conventional COM components.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.161-166
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2006
Localization of mobile agent within a sensing network is a fundamental requirement for many applications, using networked navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, This paper describes a networked sensor-based navigation method in an indoor environment for an autonomous mobile robot which can navigate and avoid obstacle. In this method, the self-localization of the robot is done with a model-based vision system using networked sensors, and nonstop navigation is realized by a Kalman filter-based STSF(Space and Time Sensor Fusion) method. Stationary obstacles and moving obstacles are avoided with networked sensor data such as CCD camera and sonar ring. We will report on experiments in a hallway using the Pioneer-DX robot. In addition to that, the localization has inevitable uncertainties in the features and in the robot position estimation. Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And Extensive experiments with a robot and a sensor network confirm the validity of the approach.
In the life environment changed with not only the material abundance but also the quality, it is the most crucial factor for the strategy of sensibility engineering to investigate vital signal according to the sensibility. In this perspective, it is necessary to design and merchandise the products in cope with each sensibility and needs as well as its functional aspects. In this paper, we proposed the correlation between the visual sensibility and the vital signal using the wearable based electrocardiogram sensing clothes. We measured the electrocardiogram (ECG) signal by wearing the electrocardiogram sensing clothes. The heart rate variability (HRV) is calculated form the acquired ECG signal by wearing the electrocardiogram sensing clothes. And the power spectrum analysis using the Fast Fourier Transform (FFT) is evaluated the correlation between the visual sensibility and the vital signal. we plan to conduct empirical applications to verify the adequacy and the validity of the proposed method.
Flexible parts comparing with rigid parts can be deformed by contact force during assembly. for successful assembly, information about their deformation as well as possible misalignment between mating parts is essential. Howecer, because of the complex relationship between parts deformation and reaction forces, it is difficult to acquire all required information from the reaction forces alone. In this paper, we measure parts deformation and misalignments by using the visual sensing system presented for flexible parts assembly. Experimental results show that the system can be effectively used for detecting parts deformation and misalignments between mating parts.
The FIC(Flat Integrated Circuits)is widely used for good productivity but very difficult for visual identification. The required position tolerance is 0.05mm and orientation tolerance is 0.25 degree for assembly. The research was performed to detect FIC defects and to estimate the placement of FIC within the tolerances. In this study an automatic visual system is developed, which can successfully perform a fine assembly operation using the cartesian robot.
This research is primarily intended to propose a new concept for aggregate control of impervious coverage using remote sensing and GIS. An empirical study for a case study site was conducted to demonstrate how a standard remote sensing and GIS technology can be used to assist in implementing the aggregate control for impervious coverage as intermediary between decision makers and scientists. Guidelines for a replicable methodology are presented to provide a strong theoretical basis for the standardization of factors involved in the aggregate control; the meaningful definition of land mosaic in terms of pervious areas, classification of pervious intensity, change detection for pervious areas. Detailed visual maps (e.g. estimation of impervious surface allowable) can be generated over large areas quickly and easily to increase the scientific and objective decision-making for the aggregate control. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to confirm the potential of remote sensing and GIS in the aggregate control for impervious coverage.
The information on the cloud presence within a instantaneous field of view is the first step toward the derivation of many other geophysical parameters. Here, we first applied the current MODIS cloud detection algorithm developed by University of Wisconsin and compared the results to a visual interpretation of composite data, especially during the daytime. Most of cases, the detection algorithm performs very well, except a few cases with over-detection. One of the reasons for the false detection is due to the time independent use of land information which affects the threshold values of visible channel test. In the presentation, we show detailed analysis of the current cloud detection algorithm and suggest possible way to overcome the current shortfall.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.144-144
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2022
Identifying waterbody from remote sensing images, namely water detection, helps understand continuous redistribution of terrestrial water storage and accompanying hydrological processes. It also allows us to estimate available surface water resources and help effective water management. For this problem, NDWI (Normalized Difference Water Index) and MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index) are widely used. Although remote sensing indexes can highlight remote sensing image in the water, the noise and the spatial information of the remote sensing image are difficult to be considered, so the accuracy is difficult to be compared with the visual interpretation (the most accurate method, but it requires a lot of labor, which makes it difficult to apply). In this study, we attempt to improve existing NDWI and MNDWI to better water detection. We establish waterbody database of South Korea first and then used it for assessing waterbody indices.
The land use type of Korea is high-density. So, the image classification using coarse resolution satellite image may not provide land cover classification results as good as expected. The purpose of this paper is to compare the result of visual interpretation with that of digital image classification of 20 m resolution SPOT satellite image at Kwangju-eup, Kyunggi-do, Korea. Classes are forest, cultivated field, pasture, water and residential area, which are clearly discriminated in visual interpretation. Maximum likelihood classifier was used for digital image classification. Accuracy assessment was done by comparing each classification result with ground truth data obtained from field checking. The classification result from the visual interpretation presented an total accuracy 9.23 percent higher than that of the digital image classification. This proves the importance of visual interpretation for the area with high density land use like the study site in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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