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LCD 생산라인의 생산성 향상을 위한 초박형 유리진동 계측 시스템의 개발
오영교 ( Young Kyo Oh ),이정욱 ( Jung Uk Lee ),선주영 ( Ju Young Sun ),곽정석 ( Jeong Seok Kwack ),원문철 ( Moon Cheol Won ),이현엽 ( Hyun Yup Lee ) 한국센서학회 2011 센서학회지 Vol.20 No.5
Recently, the LCD manufacturing industries try to maximize the productivity of LCD panels due to sharp increase in the market need of LCD display. Usually, the increase in manufacturing speed induces additional vibration of glasses and manufacturing machineries. This kind of vibration can induce bad effects on the manufacturing accuracy, and even can damage the glasses. The vibration signal of glass itself is very useful to predict the allowable maximum level of manufacturing speed. Therefore, it is necessary to measure the vibration of the glass itself and a very thin vibration measurement system attachable on the glass is needed. Since in some processes the glasses need to go through very thin gaps such as 2.5mm, We develop a glass vibration measurement system with the thickness of 1.3mm. The system measures the glass vibration using MEMS type accelerometers and store vibration data in a Nand-Flash memory. The performance of the develop system has been verified on a real LCD manufacturing line and the accuracy of vibration measurement is comparable with that of an accurate commercial vibration measurement system.
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영상정보만을 이용한 사람과 로봇간 실시간 상대위치 추정 알고리즘
이정욱(Jung Uk Lee),선주영(Ju Young Sun),원문철(Mooncheol Won) 대한기계학회 2013 大韓機械學會論文集A Vol.37 No.12
본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. HOG(기울기 히스토그램) 특징벡터와 SVM(서포트 벡터 머신) 분류기를 이용하여 사람의 두부 및 어깨영역을 검출한다. 검출된 영역의 크기와 위치를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대 위치 및 각도를 계산한다. 또한 알고리즘 수행속도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 NVIDIA의 GPU와 CUDA 라이브러리를 사용하였다. 그 결과 알고리즘 수행속도는 초당 15 프레임의 영상데이터를 처리할 수 있다. 알고리즘의 정확도 비교를 위해서 SICK 레이저 스캐너 출력과 비교하였다. In this paper, we propose a real-time algorithm for estimating the relative position of a person with respect to a robot (camera) using a monocular camera. The algorithm detects the head and shoulder regions of a person using HOG (Histogram of Oriented Gradient) feature vectors and an SVM (Support Vector Machine) classifier. The size and location of the detected area are used for calculating the relative distance and angle between the person and the camera on a robot. To increase the speed of the algorithm, we use a GPU and NVIDIA’s CUDA library; the resulting algorithm speed is ~ 15 Hz. The accuracy of the algorithm is compared with the output of a SICK laser scanner.
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