Three-diemnsional bead profile was measured using the biprism stereo vision sensor in GMAW, which consists of an optical filter, biprism and CCD camera. Since single CCD camera is used, this system has various advantages over the conventional stereo vision system using two cameras such as finding the corresponding points along the horizontal scanline. In this wort, the biprism stereo vision sensor was designed for the GMAW, and the linear calibration method was proposed to determine the prism and camera parameters. Image processing techniques were employed to find the corresponding point along the pool boundary. The ism-intensity contour corresponding to the pool boundary was found in the pixel order and the filter-based matching algorithm was used to refine the corresponding points in the subpixel order. Predicted bead dimensions were in broad agreements with the measured results under the conditions of spray mode and humping bead.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3721-3737
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2015
3D reconstruction based on binocular data is significant to machine vision. In our method, we propose a new and high efficiency 3D reconstruction approach by using a consumer camera aiming to: 1) address the configuration problem of dual camera in the binocular reconstruction system; 2) address stereo matching can hardly be done well problem in both time computing and precision. The kernel feature is firstly proposed in calibration stage to rectify the epipolar. Then, we segment the objects in the camera into background and foreground, for which system obtains the disparity by different method: local window matching and kernel feature-based matching. Extensive experiments demonstrate our proposed algorithm represents accurate 3D model.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.4
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pp.207-213
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2018
This paper investigates applicability of Microsoft $Kinect^{(R)}$, RGB-depth camera, to implement a 3D image and spatial information for sensing a target. The relationship between the image of the Kinect camera and the pixel coordinate system is formulated. The calibration of the camera provides the depth and RGB information of the target. The intrinsic parameters are calculated through a checker board experiment and focal length, principal point, and distortion coefficient are obtained. The extrinsic parameters regarding the relationship between the two Kinect cameras consist of rotational matrix and translational vector. The spatial images of 2D projection space are converted to a 3D images, resulting on spatial information on the basis of the depth and RGB information. The measurement is verified through comparison with the length and location of the 2D images of the target structure.
An algorithm is developed for augmenting a real video with virtual graphics objects without computing Euclidean information. Real motion of the camera is obtained in affine space by a direct linear method using image matches. Then, virtual camera is provided by determining the locations of four basis points in two input images as initialization process. The four pairs of 2D location and its 3D affine coordinates provide Euclidean orthographic projection camera through the whole video sequence. Our method has the capability of generating views of objects shaded by virtual light sources, because we can make use of all the functions of the graphics library written on the basis of Euclidean geometry. Our novel formulation and experimental results with real video sequences are presented.
Roll to roll (R2R) system, known as 'web processing', is the process of producing these electronic devices on a roll of flexible plastic. With the need of improved performance and productivity in R2R industry, effective control and on-line supervision for web quality is essential. In this report, we present a system for on-line measurement of wrinkles, one of defects incurring due to compressive stresses developed in the web. This system is able to capture an image generated when a well defined line shape laser beam passes through a transparent web. The system calculates 3D shape information, including the height of the wrinkle on the web, and displays the images for the shape information of the web in real time. By using area scan camera and machine vision laser, this system takes more advantages of setting up as a simple and low cost system compared to the line scan camera systems that widely used in web manufacturing. Specific calibration method and analysis on the achievable accuracy will be discussed.
The KOMPSAT-2 satellite is a push-broom system with MSC (Multi Spectral Camera) which contains a panchromatic band and four multi-spectral bands covering the spectral range from 450nm to 900nm. The PAN band is composed of six CCD array with 2528 pixels. And the MS band has one CCD array with 3792 pixels. Raw imagery generated from a push-broom sensor contains vertical streaks caused by variability in detector response, variability in lens falloff, pixel area, output amplifiers and especially electrical gain and offset. Relative radiometric calibration is necessary to account for the detector-to-detector non-uniformity in this raw imagery. Non-uniformity correction (NUC) is that the process of performing on-board relative correction of gain and offset for each pixel to improve data compressibility and to reduce banding and streaking from aggregation or re-sampling in the imagery. A relative gain and offset are calculated for each detector using scenes from uniform target area such as a large desert, forest, sea. In the NUC of KOMPSAT-2, The NUC table for each pixel are divided as HF NUC (high frequency NUC) and LF NUC (low frequency NUC) to apply to few restricted facts in the operating system ofKOMPSAT-2. This work presents the algorithm and process of NUC table generation and shows the imagery to compare with and without calibration.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.659-663
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2009
In this paper, we propose a rectification method that can convert ray space data obtained by controlled camera array to ideal data. Here, Ideal data is obtained by getting longitudinal and transversal epipolar line between cameras vertical and horizontal. However it is actually difficult to arrange cameras strictly because we arrange cameras by hand. As conventional method, we have use camera-calibration method. But if we use this method there are some errors on the output image. When we generate arbitrary viewpoint images this error is critical problem. We focus attention on ideal trajectory of characteristic point. And to minimize the error directly we parallelize the real one. And we showed usefulness of proposed technique. Then using the proposed technique, we were successful reducing the error to less than 0.5 pixels.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.3
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pp.108-115
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2006
In this paper, a recognition algorithm of the straight line components of lane markings and an obstacle in the travelling lane region is proposed. This algorithm also involve the pitching error correction algorithm due to traveling vehicle's fluctuation. In order to reduce their error a practical road image modelling algorithm using V.F. model and camera calibration procedure are suggested to adapt the geometric variations. It is obtained the 3D world coordinate data by the 2D road images. In experimental test, we showed that this algorithm is available to recognize lane markings and an obstacle in the traveling lane.
Kim, Kyung-Jin;Park, Byung-Seo;Kang, Ji-Won;Kim, Jin-Kyum;Kim, Woo-Suk;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.7
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pp.1095-1106
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2020
In this paper, we propose an algorithm that extracts a high-precision 3D skeleton using a model generated using a distributed RGB-D camera. When information about a 3D model is extracted through a distributed RGB-D camera, if the information of the 3D model is used, a skeleton with higher precision can be obtained. In this paper, in order to improve the precision of the 2D skeleton, we find the conditions to obtain the 2D skeleton well using the PCA. Through this, high-quality 2D skeletons are obtained, and high-precision 3D skeletons are extracted by combining the information of the 2D skeletons. Even though this process goes through, the generated skeleton may have errors, so we propose an algorithm that removes these errors by using the information of the 3D model. We were able to extract very high accuracy skeletons using the proposed method.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.6
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pp.537-546
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2019
The paper actualizes the twin camera module system that is portable and very useful for the production of 3D contents. The suggested twin camera module system is a system to be able to display the 3D image after converting the inputted image from 2D stereo camera. To evaluate the performance of the twin camera module suggested in this paper, I assessed the correction of Rotation and Tilt created depending on the visual difference between the left and right stereoscopic image shot by the left and right lenses by using the Test Platform. In addition, I verified the efficiency of the twin camera module system through verifying Depth Error of 3D stereoscopic image by means of Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm. I think that if the user utilizes the suggested twin camera module system in displaying the image to the external after converting the shot image into the 3D stereoscopic image and the preparation image, it is possible to display the image in a matched way with an output device fit respectively for different 3D image production methods and if the user utilizes the system in displaying the created image in the form of the 3D stereoscopic image and the preparation image via different channels, it is possible to produce 3D image contents easily and conveniently with applying to lots of products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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