Most important step for the color matching in scanner is the color coordinate transformation from the scanner RGB space to device independent uniform color space. A variety of color calibration technologies have been developed for input device. Linear or nonlinear matrices have been conveniently applied to correct the color filter\`s mismatch with color matching function in scanners. The color matching accuracy is expected to be further improved when the nonlinear matrices are optimized into subdivided smaller color spaces than in single matrix of the entire color space. This article proposed the scanner calibration method using subspace division regression analysis and it were compared with conventional method.
본 연구에서는 시각센서를 이용하여 CAD데이터와 측정치와의 오차를 실시간으로 판정하여 다양한 형태의 불량검사 및 부품분류를 할 수 있는 2D 측정용 Machine Vision System을 개발하였다. 또한, 본 시스템은 품질검사 및 수율 관리를 하여 제품의 품질을 향상시킬 수 있도록 하기 위한 품질관리 제어시스템이다. 이를 위하여, 고성능 카메라와 서브픽셀, 레이블링, 켈리브레이션등의 최첨단 영상처리 기술을 개발하여 고속 온-라인 상에서 가공물의 치수를 정확하게 측정(10 ${\mu}m$ 단위)할 수 있도록 하였다.
Accurate calibration matching for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. The camera calibration is a necessary procedure for stereo vision-based depth computation. Intra and extra parameters should be obtain to determine the relation between image and world coordination through experiment. One difficulty is in camera alignment for parallel installation: placing two CCD arrays in a plane. No effective methods for such alignment have been presented before. Some amount of depth error caused from such non-parallel installation of cameras is inevitable. If the pixel distance parameter which is one of Intra parameter is calibrated with known points, such error can be compensated in some amount and showed the variable experiments for accurate effects.
컴퓨터 환경의 급속한 발전과 더불어 게임 산업도 발전하고 있다. 또한 보다 현실감 있는 컴퓨터 게임 환경과 인터페이스에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 이를 위한 환경으로는 증강현실과 가상현실이 있으며, 사용하는 인터페이스로는 사이버글러브, 데이터글러브, 전자펜, 마커 등과 같은 하드웨어 장비가 있다. 이러한 장비를 이용하면 현실감이 떨어지고 사용자에게 많은 경제적 부담감을 주며, 복잡한 기술이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문은 추가적인 장비의 도움 없이 손만을 사용하여 실감형 오델로 게임을 할 수 있는 기술과 방법을 제안한다. 우리는 손을 찾기 위하여 스킨 칼라 모델을 사용하고, 원하는 위치에 돌을 놓기 위하여 손의 좌표와 마커 좌표간의 켈리브레이션을 수행하여 좌표변환을 하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 오델로 게임뿐만 아니라 다른 증강현실 보드게임에 적용될 때 사용자에게 보다 현실감 있는 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
가. 젖소분을 이용하여 관행사육과 상자사육방식을 비교한 결과 단위면적당 3,000g(15${\times}$15${\times}$30,cm)으로 관행방식과 차이가 없었다. 나. 지렁이의 수직분포는 15cm이상에 대부분 분포하고 있었으나 관행방식은 0 ${\sim}$ 10cm에서 고르게 분포되어 있었으나 상자사육에서는 0 ${\sim}$ 5cm에 70%이상이 분포되어 기계화 채취에 적합한 것으로 판단되었다. 다. 분변토 분리 및 배출시험을 위하여 로드셀을 켈리브레이션 하였으며 이때 출력전압(v)과 중량과의 회귀관계는 Y = 0.004X + 1.0995로 나타났다. 라. 분변토 분리 및 배출 시험을 한 결과 축분처리상자를 개량전에는 분리 및 배출장치의 압축력이 평균 1.2kg/cm$^{2}$, 1.4kg/cm$^{2}$로 나타났으며 축분처리상자의 배출구를 1cm 높이고 폭을 10cm 줄여 개량후 배출장치의 압축력이 평균 0.6kg/cm$^{2}$, 0.5kg/cm$^{2}$로 압축력을 50%, 64%절감 시킬 수 있었다.
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
본 논문에서는 인간이 환경에 대한 상황을 직접적으로 파악할 수 있는 시각 정보를 제공하기 위해 다중 카메라를 이용한 사용자 시각기반 어라운드 뷰를 개발하였다. 4대의 하향식 경사 카메라를 통하여 영상을 획득하고 켈리브레이션한다. 렌즈의 왜곡을 보정하고 호모그라피 행렬을 계산하여 지표면과 수평이 되는 관점으로 영상을 변환한다. 그 결과 사용자에게 종합적 상황정보 획득이 용이하도록 정보화하기 위한 위성 영상 관점의 정보를 획득할 수 있다. 그리고 4대의 카메라를 동시에 사용하기 위한 하드웨어적 한계를 극복하고자 영상처리가 가능한 임베디드 카메라 모듈을 개발하였다. 사용자-로봇 상호작용을 위해 버튼 및 조이스틱과 같은 기계적 입력장치를 사용하지 않고 사용자의 자연스러운 제스처를 통하여 제어 명령을 입력할 수 있는 터치 패드를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축하였다. 개발한 시스템은 시 공간적 한계를 극복하고 원격에서 로봇의 상황정보를 획득하여 사용자 친화적인 로봇제어를 할 수 있다. 위의 내용들을 검증하기 위하여 같은 상황 환경에서의 기존의 시스템과 비교 실험을 진행하였고 실험 결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 검증하였다.
본 논문은 사람의 움직임에 따라 다양한 형태의 몸동작이 발생하고 이러한 몸동작을 이용해 헬스케어정보로 사용될 수 있도록 몸동작 인식 시스템을 제안하였다. 몸동작 인식 시스템은 입력된 영상으로부터 몸동작의 특징 정보를 추출하여 학습에 필요한 데이터로 사용된다. 학습과정을 거처 다양한 몸동작 데이터베이스를 만들고 이를 이용해 몸동작 인식을 수행한다. 본 논문에서 사용된 스테레오 영상 정보는 두 대의 카메라로부터 입력된 영상에서 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 사각형 영역을 생성한다. 각각의 사각형 정보를 이용해 켈리브레이션 과정을 거쳐 3차원 특징값을 얻을 수 있다. 학습과 인식에 필요한 알고리즘으로 HMM이 사용 되었고 HTK를 이용해 구현 하였다. 실험에 사용된 특징 정보는 몸동작에 따른 사각형의 너비와 높이의 변화량, 사각형 중심점 위치의 변화량 등 2가지 특징값을 이용해 각각 실험 하였다. 실험 결과 사각형의 너비와 높이의 특징값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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