http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
수정된 EVS를 이용한 Delaunay 삼각형 재구성에 관한 연구
김동윤,신동규,김동윤,Kwon E.C.,Shin D.K.,Kim D.Y. 대한의용생체공학회 2000 의공학회지 Vol.21 No.3
표면에 의한 3차원 재구성 방법 중 Delaunay 삼각형 분할 방법은 기존의 기하학적 연결성 문제를 해결하고 영상의 질도 높은 것으로 평가받고 있다. 그러나 이 방법은 윤곽선의 위치에 따른 비 입체적 연결성 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 PC환경에서 이러한 문제를 개선한 Delaunay 삼각형 분할 재구성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에서 나타나는 '비 입체(non-solid)‘ 사면체의 효과적인 처리를 위하여 수정된 External Voronoi Skeleton(EVS)을 이용한 제거 알고리즘을 사용하였다. 이를 적용한 결과. 원 객체 형태에 영향을 주지 않으면서 '비 입체' 사면체만이 제거됨을 확인할 수 있었다. 그리고 재구성된 영상의 표면이 사면체로 촘촘하게 연결되므로 복잡한 형태를 갖는 입체의 표면을 효과적으로 재구성할 수 있었다. The Delaunay triangulation. which is one of the surface rendering methods. have been evaluated as a good algorithm which can solve the geometrical connection problems and make high quality images. However this method also have the problem that is the 'non-solid' connection between slices. In this paper, we proposed a new method for the Delaunay triangulation for the surface rendering from 2D medical images in the PC environment. The proposed method was designed to eliminate 'non-solid' tetrahedra. which had no correspondence to the geometric closeness, and used elimination algorithm with modified External Voronoi Skeleton path. This method enabled us to eliminate 'non-solid' tetrahedra without affecting other regions. Thus we could effectively reconstruct the complex shaped objects which were compactly connected with tetrahedra.
이종 CNN 알고리즘을 이용한 물체 인식과 로봇의 파지 제어
김동윤,심규호,이귀형 제어·로봇·시스템학회 2019 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.25 No.9
The detection of robot manipulator’s object-grasping point is the most important step in precise handling of object. To grasp object needs some important parameters, which are object’s center coordinates (x, y, z) and width, yaw angle. In this paper, we predict not individual parameters but grasping area by using Segmentation Algorithm. Combining Mask R-CNN algorithm and Fully Convolutional Net algorithm and adding them to ROS, we construct ROS architecture. And, we apply them to control moving robot’s manipulator in grasping objects. So, we can reduce processing time for detecting object and improve applicability of this new method in robotic grasping control.