본 연구에서는 물체의 길이론 측정하기 위한 영상 처리 방법으로 하나의 이미지 프레임으로는 처리하기 힘든 큰 물체를 두 개의 프레임으로 분할하여 처리함으로써 정밀한 측정을 할 수 있는 길이 측정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 분할 측정 방식은 이진수로 인코딩되어 있는 눈금 코드 블록을 이용하여 그 차이를 계산하여 상대적으로 측정되어 물체의 크기에 상관없이 정확한 측정이 가능한 방식으로, 공장자동화 시스템의 제품 검사 공정에 효과적으로 사용됨을 보인다.
CAFFE 모델을 이용하여 클래스의 특정 종의 수량 측정하는 방법과 스테레오 비전을 이용하여 물체의 길이와 너비를 측정하는 방법을 제안한다. 물체의 너비를 구하는 방법은 좌측 센서와 우측 센서의 대상의 좌표 값을 비교하여 센서부터 물체까지의 거리를 계산한다. 그 후 거리와 영상 속의 대상의 길이를 구해 물체의 실제 길이의 근사 값을 계산한다.
3차원 초음파 센싱에 의해 획득한 데이터로부터 물체의 부피를 자동으로 측정하고 분류적재 관리하는 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현한다. 부피측정은 3개의 초음파 센서에서 획득한 데이터에서 높이와 폭은 물체가 컨베이어를 통과할 때 3 값을 기준 값과 비교하여 측정하고 길이는 물체가 처음 감지된 시점부터 범위를 벗어날 때까지의 시간을 물체의 이동속도에 대입하여 측정한다. 또한 센서의 온도 변화에 속도가 변하기 때문에 환경에 따라 보정하고 물체가 정방향이 아닐 경우 센싱값을 평균하여 오차를 줄인다. 실험은 직육면체를 기준하였으며 포장된 물류를 크기별로 분류하고 창고 및 이동체에 적재 할 경우 실용적으로 활용가능성을 높인다.
본 논문에서는 GB-SAR의 간섭기법을 이용하여 물체의 변위 측정에 대한 정밀도를 조사하였으며, 또한 대기보정을 거친 후 정밀도의 변화에 대해서 확인하였다. GB-SAR 시스템에서 안테나는 중심주파수 5.3 GHz, 밴드 폭 600 MHz인 C밴드 안테나를 사용하였고, 신호의 증폭을 위해 마이크로파 앰프를, 다편파 측정 및 분석을 위하여 스위치를 장착하였다. 레일의 총 길이는 5 m, 이동간격은 5 cm, 최대 관측 거리는 약 200 m이다. 변위 측정에 사용된 이동산란체는 trihedral corner reflector로서, 시스템 전방 약 160 m에 위치하며 시스템 방향으로 1 mm에서 40 mm 전진시켰다. 이동산란체의 실제 변위와 GB-SAR 시스템의 위상변화로 관측된 변위의 상관계수는 편파에 따라 0.9995에서 0.9996으로 나타났다. 마이크로파의 전파과정에서 거리와 습도에 따른 지연 효과를 고려하기 위하여 대기보정식을 구하였으며, 이를 이동산란체의 위상에 적용한 결과 상관계수는 0.9997에서 0.9999의 값을 나타냈고 40 mm 이동시 오차가 1 mm 이내를 나타냄으로서 대기보정을 통한 결과가 더 높은 정밀도를 나타냄을 확인하였다.
치과 방사선 발생장치 중 파노라마는 구강악안면의 넓은 해부학적 구조물을 관찰할 수 있으나, 길이나 각도, 형태의 왜곡이 일어날 수 있다. CBCT는 3차원적 영상진단을 할 수 있으며, 해부학적 구조물 사이의 중첩과 간섭에 의한 오차가 현저히 적은 영상을 얻을 수가 있으나, 시간이 길어 피사체의 움직임에 의해 상의 질이 저하될 수 있고 구강 내에 금속 같은 방사선 불투과성 물체가 존재하면 그 물체를 중심으로 방사상으로 방사선 불투과성 선이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 파노라마와 CBCT로 측정된 사랑니 길이와 실제 발치된 치아를 비교하여 치아의 왜곡을 분석함으로써 파노라마와 CBCT의 정확도를 분석하고, 치과 치료시 해부학적으로 유용한 정보를 얻고자 한다. 실험결과 파노라마와 Digital Vernier Caliper의 오차는 크게는 110.7%, 작게는 103.9%로 평균적으로 파노라마가 평균 7.3%로 확대됨을 알 수 있었다. CBCT와 Digital Vernier Caliper에서 측정된 사랑니의 길이는 오차범위 1.3%로 나타났고, 파노라마와 Digital Vernier Caliper에서 측정된 사랑니의 길이는 오차범위 7.3%를 나타냄으로써 CBCT가 파노라마보다 약 6% 정확한 영상을 나타냄을 알 수 있었다. CBCT가 파노라마보다 정확한 영상을 나타냄을 확인할 수 있었지만 CBCT는 파노라마보다 검사비용이 비싸고 피폭선량 또한 많아서 검사 시 적절한 방법을 찾아야 할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 발광 다이오드(LED)의 조도를 기반으로 삼각측량법을 사용한 위치 계측 시스템을 제안한다. 세 개의 LED는 가상공간의 천장에 위치하고 각각의 고정 좌표는 모니터링 프로그램에 입력하여, 조도 값과 길이의 관계식을 통해 각각 LED로부터 조도 센서까지의 길이를 도출하였다. 도출된 길이를 바탕으로 삼각측량법을 사용해 가상공간의 물체 위치 정보를 검출하였다. 삼각측량법으로 도출된 길이의 오차를 최소화하기 위해 최소자승식을 이용하여 오차를 최대한으로 줄였다. 기존의 가시광통신(VLC)을 이용한 실내 위치 측정시스템과는 달리, 제안된 시스템은 송신기와 수신기 사이의 동기화가 필요치 않으므로 시스템을 간결하게 구성할 수 있다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 수직 자계를 이용한 배관 내 자성체를 측정하는 시스템을 개발하였다. 자성체 면적 변화에 따른 측정 신호의 정밀도를 높이기 위해 배관 내 자기장의 크기 및 균일도를 고려한 설계 및 해석을 하였다. 인가 자기장의 크기는 반도체 소자의 노이즈 레벨($0.4{\sim}0.6$[G])보다 크고, 대상물체의 1% 면적 변화에 따른 ${\Delta}B$의 민감도를 고려하였으며, 코어의 형상 및 길이를 변화에 따른 배관 내 자기장의 크기와 균일도를 유한요소법을 이용하여 해석하였다.
차량의 차종 분류는 요금소에서의 요금 징수, 교통 통계의 수집, 교통 예측 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 대부분의 차종 분류 기준이 직간접적으로 차량의 전장에 그 기능의 일부를 의존하고 있어 신뢰성이 높은 차량의 전장 자동 측정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 고가의 측정 장비를 대신할 수 있도록 상대적으로 저렴한 레이저 거리계와 이를 회전시켜 측정 대상 차량을 여러 방면으로 측정할 수 있는 회전 구동부를 제작하여 차량의 전장 측정 장치를 구성하였다. 구현된 시스템은 공간상의 한 점과 레이저 거리계 사이의 거리를 구면좌표계 상의 좌표로 나타내며 레이저 거리계의 거리 측정 값과 회전 구동부의 회전량을 이용하여, 구면좌표계 상의 좌표를 얻는다. 얻은 좌표를 이용하여 측정하는 물체의 수평 단면 윤곽선을 얻은 후, 수평 방향 회전각에 대한 변화율을 구하고, 그 부호를 저장한 후, 제곱을 취하여 레이더 타겟 검지에 쓰이는 일정오경보율 쓰레시홀딩 기법을 사용하여 배경과 물체 사이의 경계를 구했다. 구한 경계를 이용하여 삼각비 측량 방법을 통해 차량의 전장을 산출하였고 그 결과가 실제 전장과 크게 다르지 않음을 확인하였다.
이 논문은 단일 영상(single image)이며 흑백영상인 KVR-1000카메라 시스템 위성영상(공간해상도 2m)으로 부터 건축물의 그림자 길이를 측정하여 대상물체의 높이를 획득하는 방법을 제시하였다. 대상물체에 의해 생긴 그림자의 명암도(intensity)를 이용하여 그림자영역을 추출하고 그 길이를 재어 건물 높이 값을 계산하였다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 방법을 사용하였다. 첫 번째 방법은 정비례 방정식을 이용하여 이미 알고 있는 건물 높이로부터 미지의 건물 높이를 계산하는 것이고 두 번째 방법은 태양고도각과 그림자 길이로부터 건물 높이 값을 직접 계산하는 것이다. 그 결과 첫 번째 방법을 이용한 경우 RMS 오차는 1.70m 이었고 두 번째 방법을 사용한 경우는 그 오차가 1.75m였다. 화소재배열(resampling)을 하여 재 계산된 그림자 길이를 사용했을 때는 각각 1.17m 및 1.16m로 현저히 줄었다. 한판 경사지에 생긴 그림자 길이의 보정은 단일영상만으로는 할 수 없으며 이로 인한 건물 높이 값의 오차는 본 대상지역에서 ±250m로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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