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[국내논문] 비전 센서를 이용한 물체의 위치 제어
Position Control of an Object Using Vision Sensor 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.10 no.2, 2011년, pp.49 - 56  

하은현 (삼성 엔지니어링) ,  최군호 (한국기술교육대학교 정보미디어연구소)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In recent years, owing to the development of the image processing technology, the research to build control system using a vision sensor is stimulated. However, the time delay must be considered, because it works of time to get the result of an image processing in the system. It can be seen as an ob...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이와 같은 영상 정보를 센서로 이용하는 시스템의 장점은 단순히 대상물의 위치 판별은 물론 대상물이 위치한 주변의 환경 정보를 함께 수집할 수 있다는 것이다. 이는 하나의 영상을 통해 여러 정보를 동시에 얻어낼 수 있다는 것을 의미하는데, 본 논문에서는 이러한 장점을 이용하여 영상 기반 물체 추적 제어 시스템의 또 다른 적용 예로서 하나의 영상에서 두 개의 객체의 위치를 파악하고 이를 궤환 제어 시스템의 두 개의 서로 다른 센서로서의 역할을 하도록 하는 형태를 제시하고 타당성을 살펴 보고자 한다.
  • 본 논문에서의 실험 대상은 자유롭게 움직이는 기준 물체에 대하여 추종 물체가 기준 물체와 일정한 거리를 유지하게 하는 물체 위치 제어 시스템이다. 이때 기준 물체와 추종 물체의 위치 정보는 동일한 카메라를 통해 얻어진 하나의 영상을 분석하여 동시에 구하고자 한다. 이를 위해 패턴 매칭의 영상 인식 기법과 이 영상 처리로 인하여 발생하는 시간 지연 문제를 시스템의 궤환 제어기를 통하여 해결할 수 있는지를 시뮬레이션과 실험을 통해 알아보고자 한다.
  • 이는 시스템의 성능 개선을 위해서는 적절한 제어기가 필요함을 의미하며, 이를 위해 본 논문에서는 PID 제어기를 이용하여 문제 해결이 가능한지 확인하고자한다[14,15]. 다만 시간 지연이 있는 시스템의 PID제어기의 최적화된 값을 구하는 것은 어려운 문제이므로, 본 논문에서는 시행 착오적인 방법을 통하여 그 값을 구하고 실제 실험을 통해 타당성을 검증하고자 한다.
  • 이는 시스템의 성능 개선을 위해서는 적절한 제어기가 필요함을 의미하며, 이를 위해 본 논문에서는 PID 제어기를 이용하여 문제 해결이 가능한지 확인하고자한다[14,15]. 다만 시간 지연이 있는 시스템의 PID제어기의 최적화된 값을 구하는 것은 어려운 문제이므로, 본 논문에서는 시행 착오적인 방법을 통하여 그 값을 구하고 실제 실험을 통해 타당성을 검증하고자 한다.
  • 2절의 PID제어기를 포함한 시스템의 실험은 제어기 계수값의 최적화 보다는 계수값의 변화가 시스템의 추종 결과에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보기 위한 것이기 때문에 실제적으로 각 계수값에 따른 성능상의 차이가 크지는 않았지만 P, I, D 이득 값이 각각 100, 5, 5 일 때가 비교적 나은 결과값을 보였다. 이 값을 이용하여 시간 지연이 존재하는 시스템에서 PID 제어기의 포함 유무가 시스템의 안정도에 어떤 영향을 미치는지 알아 보았다.
  • 비전센서를 이용하여 기준 물체와 추종 물체가 서로 일정한 간격을 유지하도록 하는 제어 시스템 설계에 관한 연구를 통하여, 비전 센서의 또 다른 형태의 센서로써의 가능성을 살펴보았다.
  • 이런 이미지 분석 시간은 시스템 내의 시간 지연 요인이 되어 실시간으로 전체 시스템을 정밀하게 제어하는데 문제를 야기하는 것으로 나타났다. 따라서 이 문제를 궤환 제어기를 통해 해결할 수 있는지 알아보고자 간단한 형태의 PID 제어기 적용하여 보고 이를 통해서 시간지연으로 인해 발생한 문제를 개선할 가능성이 존재함을 확인하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
움직이는 물체의 위치를 측정하기 위해 최근 주목받고 있는 것은 무엇인가? 움직이는 물체의 위치를 측정하기 위해 엔코더, 초음파 센서, 적외선 센서 등의 여러 센서들이 사용되어 왔는데, 최근에 들어서는 물체 위치 인식 센서로 카메라가 주목을 받고 있다. 이는 컴퓨터 하드웨어의 발달로 카메라 이미지 처리와 같은 대용량 정보의 처리가 가능해졌기 때문이며, 이를 통해 영상 정보를 제어 시스템의 궤환 센서(Feedback Sensor)로 이용하는 연구와실험이 진행되고 있다[1,2].
영상 정보를 제어 시스템의 궤환 센서로 이용했을 때의 장점은 무엇인가? 이는 컴퓨터 하드웨어의 발달로 카메라 이미지 처리와 같은 대용량 정보의 처리가 가능해졌기 때문이며, 이를 통해 영상 정보를 제어 시스템의 궤환 센서(Feedback Sensor)로 이용하는 연구와실험이 진행되고 있다[1,2]. 이와 같은 영상 정보를 센서로 이용하는 시스템의 장점은 단순히 대상물의 위치 판별은 물론 대상물이 위치한 주변의 환경 정보를 함께 수집할 수 있다는 것이다. 이는 하나의 영상을 통해 여러 정보를 동시에 얻어낼 수 있다는 것을 의미하는데, 본 논문에서는 이러한 장점을 이용하여 영상 기반 물체 추적 제어 시스템의 또 다른 적용 예로서 하나의 영상에서 두 개의 객체의 위치를 파악하고 이를 궤환 제어 시스템의 두 개의 서로 다른 센서로서의 역할을 하도록 하는 형태를 제시하고 타당성을 살펴 보고자 한다.
물체 위치 인식 센서로 카메라가 주목받고 있는 이유는 무엇인가? 움직이는 물체의 위치를 측정하기 위해 엔코더, 초음파 센서, 적외선 센서 등의 여러 센서들이 사용되어 왔는데, 최근에 들어서는 물체 위치 인식 센서로 카메라가 주목을 받고 있다. 이는 컴퓨터 하드웨어의 발달로 카메라 이미지 처리와 같은 대용량 정보의 처리가 가능해졌기 때문이며, 이를 통해 영상 정보를 제어 시스템의 궤환 센서(Feedback Sensor)로 이용하는 연구와실험이 진행되고 있다[1,2]. 이와 같은 영상 정보를 센서로 이용하는 시스템의 장점은 단순히 대상물의 위치 판별은 물론 대상물이 위치한 주변의 환경 정보를 함께 수집할 수 있다는 것이다.
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참고문헌 (15)

  1. 윤수진, 최군호, "능동 카메라 기반의 물체 추적 제어기 설계", 반도체디스플레이기술학회지, 제10권, 제1호, pp.83-89, 2011년 3월. 

  2. 김유단, 김현진, "영상정보를 이용한 무인항공기 자동이착륙 유도제어 시스템 설계", 제어 로봇 시스템학회지, 제14권, 제4호, pp. 28-41, 2008년 12월. 

  3. Jiang Lixia, Zhou Wenjun and Wang Yu, "Study on improved algorithm for image edge detection" International Conference on Computer and Automation Engineering, February, pp.476-479, 2010. 

  4. Sugiyama T. and Abe, K., "Edge detection method based on edge reliability with fixed thresholds: consideration of uniformity and gradation", International Conference on Pattern Recognition, 3, pp.656-659, 2000. 

  5. Takahashi, Y., Karungaru, S., Fukumi, M., and Akamatsu, N., "Feature Point Extraction in Face Image by Neural Network", International Joint Conference SICE-ICASE, October, pp.3783-3786, 2006. 

  6. Cavalieri, S., "Using Pattern Matching Algorithm and Signal Propagation Model to Localise Mobile Devices in a WLAN", IEEE International Symposium on Industrial Electronics, July, 4, pp.2886-2889, 2006. 

  7. Lee, J.W. and Chang, P.H., "Input/output linearization using time delay control and time delay observer", American Control Conference, June, 1, pp. 318-322, 1998. 

  8. National Instruments, "LabVIEW Machine Vision and Image Processing Course Manual", April 2008. 

  9. Thomas Klinger, "Image Processing with LabVIEW and IMAQ Vision", Prentice Hall Professional Technical Reference, 2003. 

  10. 이영아, 박우석, 고성제 "패턴 매칭을 이용한 실시간 PCB 비전 검사", 대한전자공학회 하계학술대회 논문집, 제26권, 제1호, pp.2335-2338, July 2003. 

  11. Takashi Kenjo and Akira Sugawara, "Stepping motors and their micro processor controls", 일진사, 1997. 

  12. Ljung, Lennart, Ljung, and Ellen J., "System Identification: Theory for the User", Prentice Hall, 1999. 

  13. Karl J. Astrom, Bjorn. Wittenmark, "Computer-controlled systems : theory and design", Prentice Hall, 1997. 

  14. Benjamin C. Kuo and Farid Golnaraghi, "Automatic Control Systems 8th edition", John Wiley & Sons, 2003. 

  15. Shankar P. Bhattacharyya, Aniruddha Datta, L.H. Keel, "Linear control theory : structure, robustness, and optimization", CRC Press, 2009. 

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