• 제목/요약/키워드: 정합보정

검색결과 247건 처리시간 0.027초

소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 치수 측정 (O-ring Size Measurement Based on a Small Machine Vision Inspection Equipment)

  • 정유수;박길흠
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제19권4호
    • /
    • pp.41-52
    • /
    • 2014
  • 본 논문은 O링의 치수 측정에 있어 고가의 대 중형 머신비전 장비를 대체할 수 있는 소형 머신 비전 검사 장비에 기반한 O링 부품 내 외경 측정 알고리즘을 제안한다. 백라이트 조명하에 하나의 CCD 카메라를 이용하여 측정 평면으로 부터 영상을 획득하는 소형 머신 비전 검사장비에 의해 획득된 영상을 제안한 영상처리 기법 알고리즘을 이용하여 O링의 외경 및 내경치수를 측정한다. 치수 측정의 정확도를 높이기 위해 렌즈계 왜곡 보정과 원근 왜곡 보정을 소프트웨어적 기법으로 보정 하였고 O링 형상을 고려하여 타원정합 모델을 적용하였으며 보다 타원 정합의 신뢰성을 높이기 위해 RANSAC알고리즘을 적용하였다.

조건부 엔트로피와 3차원 볼륨 렌더링기법을 이용한 의료영상의 정합과 가시화 (Registration and Visualization of Medical Image Using Conditional Entropy and 3D Volume Rendering)

  • 김선월;조완현
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.277-286
    • /
    • 2009
  • 영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다.

시차공간영상을 이용한 스테레오 영상 정합에 관한 연구 (A Study on Stereo Matching Algorithm using Disparity Space Image)

  • 이종민;김대현;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제41권6호
    • /
    • pp.9-18
    • /
    • 2004
  • 본 논문에서 우리는 시차공간영상 (disparity space image)을 이용한 새로운 스테레오 정합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 실측 제어점 대신 영상 안에서 특징점을 추출하여 정합영역을 설정하였고, 간단한 비용행렬을 정의하였다. 그리고 정합 속도를 증가시키기 위해 화소 단위의 정합을 이용하였다. 화소 단위의 정합은 정합 속도는 향상시키지만, 주변 영역을 이용하지 않기 때문에 정합의 정확성이 낮아진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시차공간영상의 특성을 이용하여 정합경로를 확대시켜서 주변 영역을 최대한 이용하였다. 또한, 현재 위치에서 이전과 이후의 시차공간영상을 체적화하여 전후의 시차공간영상을 이용함으로써 정합의 정확도를 더욱 향상시키는 정합 보정 모듈을 추가하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 제안된 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

머신비전검사를 위한 기하학적 특징 기반 지능 패턴 정합 (Intelligent Pattern Matching Based on Geometric Features for Machine Vision Inspection)

  • 문순환;김경범;김태훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제6권6호
    • /
    • pp.1-8
    • /
    • 2006
  • 본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.

  • PDF

드론 기반 표면영상유속계의 실용적 적용을 위한 자동 표정점 설치와 검증 (Automatic Installation and Verification of Ground Control Points for Practical Application of Drone-based Surface Image Velocimeter)

  • 황정근;류권규;배인혁;이한승
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
    • /
    • pp.69-69
    • /
    • 2017
  • 최근 여러 분야에서 드론에 대한 관심도가 높아짐에 따라, 하천분야에서도 다양한 연구에 드론이 활용하고 있다. 드론관련 기술의 발전으로 GPS와 같은 첨단 기술이 탑재되어 사용자에게 여러가지 정보를 제공하며, 조작 또한 간단하여 누구나 쉽게 활용할 수 있다. 그리고 무엇보다도 사람이 접근하기 힘든 지역을 쉽게 촬영할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 드론을 기반으로 표면영상유속측정법을 적용시켜 하천의 표면유속을 효율적으로 측정하는 것이다. 표면영상유속측정법은 카메라로 촬영된 영상을 이용하여 표면유속을 도출하기 때문에 촬영된 영상이 무엇보다도 중요하다. 하지만 드론으로 촬영된 영상들은 아무리 정지비행을 잘하더라도 필연적으로 영상에 흔들림이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 흔들린 영상에 대하여 형태 정합법에 의해 보정을 하였으며, 이는 가장 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 형태 정합법에 의한 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 기존의 표면영상유속측정법에서는 표정점을 설치한 후 각 표정점마다 측량을 실시하여 좌표를 측정하였다. 이는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터와 같이 이상적인 실험을 진행할 수 있는 환경에서는 문제가 없다. 하지만 실제 하천에서 표면유속측정 시 하천의 폭, 주변 환경 등의 영향으로 측량작업에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Arduino와 GPS센서를 이용하여 표정점을 구성하였다. Arduino와 GPS 센서를 이용하면 각 표정점들의 좌표를 노트북에서 실시간으로 자동으로 확인할 수 있다. GPS 센서의 측정 오차에 따라 관측 오차가 다소 존재하지만, 실제 측량을 할 때와는 비교할 수 없을 정도로 신속하게 표정점의 좌표를 구할 수 있다. 이를 바탕으로 실험 하천에 대해 적용한 결과 기존의 방법에 비하여 간편하고 빠르게 표면유속측정을 수행할 수 있었으며, 표면유속측정값 또한 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

  • PDF

딥러닝 기반 OffsetNet 모델을 통한 KOMPSAT 광학 영상 정합 (KOMPSAT Optical Image Registration via Deep-Learning Based OffsetNet Model)

  • 유진우;박채원;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제39권6_3호
    • /
    • pp.1707-1720
    • /
    • 2023
  • 위성 시계열 데이터가 증가함에 따라 원격탐사 자료의 활용도가 높아지고 있다. 시계열 자료를 통한 분석에 있어 영상 간의 상대적인 위치 정확도는 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 이를 보정하기 위한 영상 정합 과정은 필수적으로 선행되어야 한다. 최근에는 기존 알고리즘의 성능을 상회하는 딥러닝 기반 영상 정합 연구의 사례가 증가하고 있다. 딥러닝 기반 정합 모델을 학습하기 위해서는 수 많은 영상 쌍이 필요하다. 또한, 기존 딥러닝 모델의 데이터 간의 상관도 map을 제작하고, 이에 추가적인 연산을 적용하여 정합점을 추출는데 이는 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 영상 정합 모델 학습을 위한 데이터 증강 기법을 구축하여 데이터셋을 제작하였고, 이를 오프셋(offset) 양 자체를 예측하는 정합 모델인 OffsetNet에 적용하여 KOMSAT-2, -3, -3A 영상 정합을 수행하였다. 모델 학습 결과, OffsetNet은 평가 데이터에 대해 높은 정확도로 오프셋 양을 예측하였고, 이를 통해 주영상과 부영상을 효과적으로 정합하였다.

KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상의 영상정합 성공률 향상 방법 (A Method to Improve Matching Success Rate between KOMPSAT-3A Imagery and Aerial Ortho-Images)

  • 신정일;윤완상;박형준;오관영;김태정
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제34권6_1호
    • /
    • pp.893-903
    • /
    • 2018
  • 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.

스테레오 카메라를 이용한 3차원 정보의 가시화 (Visualization of The Three Dimensional Information Using Stereo Camera)

  • 이남호;박순용;이승민
    • 전자공학회논문지SC
    • /
    • 제47권4호
    • /
    • pp.15-20
    • /
    • 2010
  • 스테레오 카메라에 의해 취득된 대상물체의 좌, 우 영상을 이용하여 3차원 형상 정보를 추출하여 가시화 하는 기법 및 주시 각 제어 알고리즘을 적용하여 입체감 있는 영상으로 출력하는 기술에 관한 연구이다. 효율적인 3차원 형상 정보 추출을 위해, 카메라 렌즈의 왜곡 보정 및 에너지 함수를 적용한 정합을 실시하였다. 특히, 다 방향 시차영상에 정합선 최적화 기법을 적용하여 정합 방향에 따른 다방향성 방법과 신뢰확장 방법의 약점을 보완하였다. 정합된 관심영역에 대한 3차원 형상정보를 VRML(virtual reality modeling language)을 사용하여 나타내었고, 주시각 제어를 통하여 입체감 있는 영상을 출력하였다. 이는 관측자에게 보다 향상된 3차원 정보를 제공할 수 있을 것이다.

지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 (Automatic Lung Registration using Local Distance Propagation)

  • 이정진;홍헬렌;신영길
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
    • /
    • 제32권1호
    • /
    • pp.41-49
    • /
    • 2005
  • 본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.

적응적 부분 정합 방법을 이용한 영상 비틀림 방법 (Image warping using an adaptive partial matching method)

  • 임동근;호요성
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제22권12호
    • /
    • pp.2783-2797
    • /
    • 1997
  • 본 논문에서는 가변 탕색 영역을 가진 부분 정합 방법을 적용한 새로운 움식임 추정 방법을 제안한다. 거친 움직임을 추정할 때에 탐색 영역을 고정하지 않고 인접 영상간의 차이(FD; frame difference)에 대한 선호 대 잡음 비(PSNR; peak signal-to-noise ratio)를 사용하여 탕색 영역의 크기를 조정한다. 육각형 정합 벙법은 영상 비틀림에서 미세 보정을 위한 방법 중의 하나인데, 이것은 최적의 영상 화질 개선을 가져오지만 계산량이 많은 것이 단점 이다. 제안된 부분 정합 방법은 육각형 정합 방법에 대하여 영상 화질면에서는 구분할 수 없을 정도이면서도 계산량은 약 50% 이하로 줄었다. 움직임 추정 및 보상 방법의 성능은 어파인 변환과 쌍선형 변환, 그리고 제안한 움직임 추정 알고리듬을 함께 사용하여 계산량, 전송해야 될 비트량, 복원 영상의 화질의 3가지 점을 동시에 고려하여 이전의 방법과 비교하였다. 제안된 방법을 사용하여 복원된 영상의 화질은 기존의 블럭 정합 방법과 비교할 때 월등히 우수하고, 육각형 정합 방법과 비교될 만하였다. 또한 계산량과 부호화에 사용된 비트의 양은 블럭 정합 방법과 이미 개발된 육각형 정합 방법같은 영상 비틀림 방법들보다 싱대적으로 많이 감소하였다.

  • PDF