본 논문은 히스토그램과 그레이레벨 프로파일의 VS(valley size)를 이용한 문턱치 기반의 대두 선별알고리즘 을 제안한다. 대두의 변형은 크게 표면 변색 및 외형 변형으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 대두 개체를 건전립, 부 분변색립, 전면변색립, 표면변형립으로 구분하고 히스토그램 기반 문턱치와 VS기반 선별알고리즘을 이용하여 표면의 변색 및 변형에 따른 불량 대두와 건전립을 선별하였다. 제안한 방법은 대두와 같이 개체수가 많은 농작물의 실시간 선별을 목적으로 하여, 정수덧셈 연산기반의 선별 알고리즘으로 구현 되었다. 제안한 방법을 실제 선별에 적용한 결 과 선별의 정확도는 94.5%이며 기존의 문턱치 기반 대두 선별 알고리즘에 비교할 때 상대적으로 적은 연산량에서 동 등한 수준의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 대두(soybean)의 외관 검사를 위해 명암도, 지역분산 및 지역 명암도 차이에 기초한 대두 선 별 알고리즘과 이를 적용한 대두 선별 장치의 구현 방법을 제안한다. 제안한 선별 장치는 4개의 채널로 구분된 벨트 컨베이어를 이용하여 대두 시료를 정렬된 형태로 이송하고, 종단에서 낙하하는 대두들에 대해 배후조명(back-light)과 흑백의 라인스캔(line-scan) 카메라를 이용하여 영상을 획득한 후 실시간으로 대두의 외관을 양품과 불량으로 선별하 였다. 실시간 선별을 위해서 각 채널별로 전용의 DSP를 사용하였으며, 각각의 DSP에서는 채널별로 얻은 대두 영상 으로부터 명암도, 명암도의 지역분산, 지역명암도 차이에 기초하여 양품으로부터 얻은 10개의 판별 문턱치와 대두 클 래스별 3개의 특징벡터를 찾아 4개의 클래스로 구분된 대두 영상에 대한 양품과 불량 선별을 실시하였다. 선별 결과 처리량은 약 520kg/hour였고, 양품 선별 정확도 즉, 양품에 대한 양품 인식률은 97%이며 불량 선별 오류, 즉 불량을 양품으로 인식하는 비율은 4.3%를 나타냈다.

In this paper, a robot vision technique is presented to detect obstacles, particularly approaching humans, in the images acquired by a mobile robot that autonomously navigates in a narrow building corridor. A single low-cost color camera is attached to the robot, and a trapezoidal area is set as a region of interest (ROI) in front of the robot in the camera image. The lower parts of a human such as feet and legs are first detected in the ROI from their appearances in real time as the distance between the robot and the human becomes smaller. Then, the human detection is confirmed by detecting his/her face within a small search region specified above the part detected in the trapezoidal ROI. To increase the credibility of detection, a final decision about human detection is made when a face is detected in two consecutive image frames. We tested the proposed method using images of various people in corridor scenes, and could get promising results. This method can be used for a vision-guided mobile robot to make a detour for avoiding collision with a human during its indoor navigation.

In many industries, the accurate and quick checking of goods in storage is of great importance. Most today's inventory checking is based on bar code scanning, but the relative position between a bar code and an optical scanner should be maintained in close distance and proper angle for the successful scanning. This requirement makes it difficult to fully automate the inventory information/control systems. The use of RFID technology can be a solution for overcoming this problem. The mobile robot presented in this paper is equipped with an RFID tag scanning system, that automates the otherwise manual or semi-automatic inventory checking process. We designed the robot system in a quite practical approach, and the developed system is close to the commercialization stage. In our experiments, the robot could collect information of goods stacked on shelves autonomously without any failure and maintain corresponding database while it navigated predefined paths between the shelves using vision.