느린번개

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로봇 팔 (Robot Arm) - 6 DOF #1

로봇 팔 (Robot Arm) - 6 DOF #1

느린번개|2018년 1월 4일

4주전에 알리에서 로봇팔을 하나 구매했었는데, 드디어 도착을 했네요..이거 뭐.. 부품은 다 있는것 같은데 조립 설명서가 없어서.. 순간 당황했어요.. 젠장... 드론도 작업해야 하는데.. 이게 더 손이 가네요..^^;; 이것부터 하고 드론해야겠어요... 완성된 이미지를 보면서 눈대중으로 조립중인데 볼트/너트는 왜이리 많은지 ... 손가락도 뚜꺼워서 너트를 고정하기도 힘드네요. 첫번째로 받침대를 조립합니다.아래처럼 생긴거 두개를 붙여서 짧은걸루.. 12개를 쪼아서 옆에 그림처럼 만듭니다. 그 위 받침대를 하나 올려서 조립합니다. 또, 볼트 12개네요.. ..관절을 구현하기 위한 모터를 붙이기 전에 프레임 사전 조립을 진행하는게 낫을 것 같아 먼저 조립합니다.모터가 장착되는 아래쪽에 베어링을

Dron - QAV250 CC3D 드론만들기 #1

Dron - QAV250 CC3D 드론만들기 #1

느린번개|2017년 12월 28일

예전에 MultiWii 를 이용하여 QAV250을 Audino Due 보드를 이용해서 만들었었는데, 생각만큼 조종이 쉽지 않았다는 기억이 ㅠㅠ.. 조정하는 사람의 문제도 있겠지만, PID 셋팅과 자세제어 알고리즘이 그리 좋지 않았다는 기억... 원래 계획은 추가적으로 이런저런 센서들(초음파, 카메라..) 등등 달아서 자율주행 시켜 보려고 했었는데, 여의치가 않아 접고, 가져 놀만큼 놀아서, CC3D로 바꾸어 볼 생각입니다. 그래서 얼마전에 알리바바에서 CC3D 를 하나 주문 해드렜지요~~배송하는데 3주나 걸렸네요.... 흠... 배송비 무료에 싸닌깐........ 짜잔.... 드려 왔네요..... 셋팅하는 방법들이야 구글링하면 많은 관계로,,, 만들면서 어려운점들 조심해야 할부분들을 올릴

Canny Edge와 Hough Transform을 이용한 차선 검출(5)

Canny Edge와 Hough Transform을 이용한 차선 검출(5)

느린번개|2017년 12월 28일

한동안 회사 업무에 바빠서 글을 올리는 게 늦었네요.앞으로는 한 주에 하나 정도는 꾸준히 글을 올리도록 노력하겠습니다. 지난 시간에 계속 이어서 이번 시간에 도전할 이미지는 아래와 같습니다. 만만하게 생각한 이미지였는데 의외로 복병이 많은 이미지입니다.미리 말씀드리면 아래의 3가지 수정 포인트가 존재합니다. 1. 무한루프에 빠지는 문제 2. Threshold 조정 3. 소실점을 이용한 차선 검출 로직 구현 아직 우리 알고리즘이 완전하지 않기 때문에 그렇겠지요.오늘은 1번 2번 문제만 해결하고 수정이 살짝 까다로운 3번 문제의 해결책은 다음 글에서 설명하도록 하겠습니다. 먼저 테스트 이미지가 계속 늘고 있는데 이미지의 이름이 하드코딩 되어 있어서 이미지를 바꿀 때마다 매번 소스를 수정하고 다시

차량번호판 인식 #6

차량번호판 인식 #6

느린번개|2017년 12월 19일

차량번호판 인식 #5 에서 찾은 두개의 merge image에서 사람은 어느쪽이 번호인지 알 수 있지만 OpenCV로는 알수 없기 때문에 2개를 모두 OCR에 넣는 것을 택했습니다. OCR 에 넣기전에 먼저 OCR LIB 및 Tranning Data가 필요로 합니다.먼저 Tesseract-OCR을 설치를 해야 하는데요.. 소스를 받아서 컴파일 해도 되고, 설치파일을 다운로드 하는 방법이 있습니다.저 같은 경우는 아래 blog를 참고로 하여 설치를 하였습니다. tesseract-ocr 3.02 설치방법 train 하기 위해서 jTessBoxEditor 를 사용하였으며, 아래 blog를 참조 하였습니다. jTessBoxEditor 사용법 학습은 아래 blog를 참조 하시면 됩니다 tesse

차량번호판 인식 #5

차량번호판 인식 #5

느린번개|2017년 12월 18일

차량번호판 인식 #4 에서 문자집합들이 중복적으로 만들어지는 문제들이 있었습니다.이문제를 해결하기 위해서 여러가지 방법들이 있겠지만...중복적으로 가지는 집합들을 merge 하는 방법을 택했습니다.어떤 문자집합이 번호판를 가지고 있는지 코드상으로 판단할수 있는 방법이 없기 때문입니다. 즉, 조건을 가지는 합집합 필터를 만들었습니다. 2차 필터로 구한 문자의 집합은 아래의 파란 사각형들입니다. 로그를 보면 7개를 찾은것을 알 수 있고, 문자집합들만 짤라 보았습니다. 보시면, 번호판의 숫자가 포함되지 않는것을 볼 수 있습니다. 테스트 이미지마다 조금씩 다른데 70%정도는 번호판이 모두 들어갈것 입니다..^^딱 봐도 2개의 그룹으로 줄일 수 있을거라는 생각이 드네요...Merge 는 아래와 같이 꼭지