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[마찰차] 2. 홈마찰차

이번에는 홈마찰차에 대해 알아보겠습니다. 1. 개요 마찰차에 의해 큰 동력을 전달시키려고 하는 경우에는 이전 포스트에서 알 수 있듯이 마찰력을 늘려야합니다. 하지만, 밀어붙이는 힘 P를 접촉선 상의 허용 응력 q가 초과할 때까지 증가시킬 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 홈마찰차는 홈을 이용하여 마찰 면적을 넓혀 마찰력과 전달동력을 증가시킵니다. [출처] http://c.doowon.ac.kr/book/MDesign/%EB%A7%88%EC%B0%B0%EC%B0%A8 /%EB%A7%88%EC%B0%B0%EC%B0%A8.htm 2. 홈마찰차 이전 포스트(평마찰차)의 기본적인 원리는 동일하여 생략하며, 평마찰차와 다른 부분을 아래에서 설명하겠습니다. (1) 마찰계수 V홈의 각도가 2α인 홈마찰차에 ..

[마찰차] 1. 개요 및 평마찰차

이번에는 마찰차의 기초사항과 평마찰차에 대해 알아보겠습니다. 이 내용은 앞으로 설명할 다양한 마찰차에 대해서도 기본원리는 동일하게 적용됩니다. 1. 용어 [출처] terms.naver.com/entry.naver?docId=411882&cid=42327&categoryId=42327 마찰차 : 2개의 바퀴를 접촉시켜 마찰력을 이용하여 동력을 전달시키는 장치 원동차(축) : 외부에 동력을 받아 전달시키는 바퀴(축) 종동차(축) : 원동차의 힘으로 움직이는 바퀴(축) 2개의 바퀴는 구름 접촉(rolling contact)을 하여 접촉선 위의 2 바퀴의 표면속도는 같습니다. 2. 적용 전달해야 할 힘이 크지 않고 정확한 속도비가 중요하지 않은 경우 회전 속도가 커서 일반 기어를 사용할 수 없는 경우 양 축 사..

[VScode] VScode로 SSH를 통해 원격서버 접속하기

VScode로 SSH를 통해 원격서버 접속하기 이번에는 visual studio code로 SSH를 통해 원격서버에 접속하여 remote 방법을 알아보겠습니다. 0. VScode 설치 https://code.visualstudio.com/download Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. Download Visual Studio Code to experience a redefined code editor, optimized for building and debugging modern..

Development/VScode 2021.04.30

[Dashing] 0. ROS 2 Dashing 개요 및 설치

이번 시간에는 [ROS2 Tutorial 따라하기]에 대한 overview에 대해 이야기 해보겠습니다. 1. ROS 2 버전 선택 ROS의 버전마다 요구되는 운영체제(OS) 버전이 다릅니다. 각 버전에 대한 운영체제는 아래의 링크를 통해 확인할 수 있습니다. https://jstar0525.tistory.com/44 [ROS 2] ROS 2 Distributions과 Supported Platforms 이번에는 ROS 2 distribution과 그에 대한 Supported Paltforms을 정리해보겠습니다. 0. Overview What is a Distribution? ROS distribution이란 버전화된 ROS packages의 모음입니다. Linux distributions (e.g... ..

[Linux] UID, GID

이번에는 Linux의 UID, GID에 대해 간단히 알아보겠습니다. 1. UID UID는 user identifier, user ID를 뜻합니다. 유닉스 계열에서의 사용사 식별 번호로 수퍼유저(root)의 UID는 0입니다. 2. GID GID는 group identifier, group ID를 뜻합니다. 유닉스 계열의 그룹 식별 번호로 수퍼유저(root)의 그룹 GID는 0입니다. 3. 확인하기 UID와 GID는 아래의 명령으로 확인할 수 있습니다. $ cat /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash newuser:x:1000:1000::/home/newuser:/bin/bash ...(생략) $ cat /etc/group root:x:0: newuser:x:100..

Development/Linux 2021.04.23

Median filtering (python 구현)

Median filtering 머신비전, 영상처리 분야의 Median filtering에 대해 알아보겠습니다. 0. Overview Median filtering은 window(filter)가 이미지를 지나가면서 Median값(중간값)을 새로운 픽셀 값을 return하며 수정된 이미지를 갖습니다. Median filtering은 이미지의 노이즈를 없애는데 사용됩니다. 1. python 구현 간단한 알고리즘이므로 바로 구현해보겠습니다. 사용한 라이브러리입니다. 입력으로 image와 filter size와 stride(filter가 한 번에 몇 pixel 움직이는지)를 주면 result를 return합니다. 원본 이미지에 노이즈가 포함되어 있었을 때와 결과를 비교하여 필터 사이즈가 커질수록 노이즈는 많이 없..

Histogram equalization (python 구현)

Histogram equalization 머신비전, 영상처리 분야의 Histogram equalization 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 0. Overview Historgram equalization은 이전 글인 contrast stretching과 비슷하게 명암대비를 변경하여 이미지를 더욱 육안으로 확인하기 쉽도록 합니다. Histogram equalization의 경우에는 intensity가 집중되어 있는 곳을 stretching 하고, 반대로, intensity가 집중되지 않은 곳은 압축시켜 최종적으로, histogram을 equalization 하게 만듭니다. [출처] en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization 1. 원리 아래의 그림과 같이 [p_0, p..

Contrast stretching (python 구현)

Contrast stretching 머신비전, 영상처리 분야의 Contrast stretching 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 0. Overview Contrast stretching은 말 그대로 명암대비를 스트레칭해주는 것입니다. 이미지에서 특정한 밝기 값들이 모여있으면 유관으로 판별하기 쉽지 않습니다. 그래서 특정 부분의 명암 영역을 rebalance 하여 이미지가 분명하게 보일 수 있게 하는 것이 목표입니다. 위의 첫 번째 그림은 이미지에 대해서 x축은 밝기 값인 히스토그램입니다. 그림과 같이 특정 영역(100~255)을 두 번째 그림처럼 0~255 영역으로 stretching 해주면 됩니다. 1. python 구현 프로그램에 사용한 라이브러리입니다. 이미지와 관심 영역에 대한 파라미터를 넣어주..

Distance transform (python 구현)

Distance transform 머신비전, 영상처리 분야에서 Distance transform 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 0.Overview Distance transform은 아래와 같이 다양하게 불립니다. the distance function, chamfering algorithm or chamfering Distnace transform은 아래의 그림들과 같이 바이너리 이미지의 subset에 대해서 각 픽셀이 어느 정도 떨어져 있는지를 알려줍니다. 아래 그림의 binary image의 subset은 0입니다. 따라서 변환 결과를 보면, subset이 아닌 곳(binary image에서 1이었던 곳)이 바로 subset에 대해 어느 정도 떨어져 있는지 알려주는 것입니다. [출처] https:..

Connected-component labeling (python 구현)

Connected-component labeling 머신비전, 영상처리 분야에서 Connected-component labeling 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 0. Overview Connected-component labeling은 아래와 같이 여러 가지로 불립니다. Connected-component labeling (CCL), connected-component analysis (CCA), blob extraction, region labeling, blob discovery, region extraction [출처] en.wikipedia.org/wiki/Connected-component_labeling Connected-component labeling은 아래의 그림처럼 기존의 바이너리 ..

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