본 논문에서 우리는 기존의 2차원 비전검사 시스템에 적용시킬 수 있는 1대의 카메라를 이용한 3차원 비전검사 알고리즘을 제안한다. 부품의 패턴 데이터베이스를 보유하여 이를 토대로 회전되어진 물체의 형태를 예측 가능하다면 충분히 하나의 이미지로 3차원 비전검사가 가능하다. 우리는 제안된 알고리즘에 3차원 데이터베이스, 2차원 기하학적 패턴매칭 그리고 회전변환 이론을 사용하였으며, 그 결과 물체의 회전각도를 예측함으로써, 각도가 틀어진 물체의 검사 가능성이나 전반적인 물체의 인식 등을 해결하였다. 또한 우리는 알고리즘을 전형적인 IC와 커패시터에 적용시켰으며 기존의 2차원 비전검사 및 3차원비전 알고리즘인 특징공간궤적 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 2단 가변 밸브 리프트 모듈의 조립불량 검사를 수행하기 위하여, 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템을 개발하였다. 측정방식은 레이저 비전 센서 모듈을 이용하여 삼각 측량법의 원리에 기초하여 3차원 점군집(point cloud) 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 밸브 위치의 높이 차이를 계산하였다. 본 논문에서는 먼저, 측정 시스템의 구성과 제안된 높이 측정 알고리즘을 설명하였다. 그리고, 레이저 비전 기반의 3차원 측정을 위한 실험장치를 구성하였다. 마지막으로, 실험장치의 정확성과 반복성을 검증하기 위해서, 2단 가변 밸브 리프트 모듈에서의 래쉬조정기 및 밸브간의 고저 차이를 측정하는 실험들을 여러 번 수행하였다. 실험 수행결과, 제안된 레이저 비전 기반의 높이 측정 시스템은 2단 가변밸브 리프트 모듈 조립 검사에 대한 높은 정확성, 반복성 및 안정성을 확보하고 있음을 확인할 수 있었다.
카메라 영상을 이용한 3차원 객체 추적 기술은 증강현실 응용 분야를 위한 핵심 기술이다. 영상 분류, 객체 검출, 영상 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 CNN(Convolutional Neural Network)의 인상적인 성공에 자극 받아, 3D 객체 추적을 위한 최근의 연구는 딥러닝(deep learning)을 활용하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적 방법들을 살펴본다. 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적을 위한 주요 방법들을 설명하고, 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로중심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
본 논문에서는 무인 크레인 시스템 구축을 위하여 산업현장에서 가장 일반적으로 사용되어지는 slab와 coil의 형상 판별 및 3차원 위치 좌표를 산업현장의 환경에 구애받지 않고 정확하게 추출할 수 있는 통합 비전 시스템을 개발하였다. 기존의 비전 시스템은 산업현장의 환경에 영향을 받기 때문에 정확한 물체의 형상 팔별 및 위치 데이터를 추출 할 수 없는 경우가 빈번히 발생하였다. 이러한 단점들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 레이저 스캐너와 CCD 카메라를 정합하여 slab와 coil의 형상을 판별하고 3차원 위치좌표를 추출하는 통합 비전 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 통합 비전 시스템은 무인 크레인 시스템 구축에 상당한 도움이 될 것으로 기대 된다.
최근 들어서 휴머노이드 로봇을 비롯한 로봇에 대하여 관심이 증대되고 있다. 이에 따라, 외모를 닮은 로봇 뿐 만 아니라, 사람과 상호 작용을 할 수 있는 로봇 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이러한 상호 작용을 위한 효율적이고, 가장 자연스러운 방법 중의 하나가 비전을 기반으로 한 제스처 인식이다. 제스처를 인식하는데 있어서 가장 중요한 것은 손의 모양과 움직임을 인식하는3차원 제스처 인식이다. 본 논문에서는 3차원 손 제스처를 인식하기 위하여3차원 손 모델 추정 방법과 명령형 제스처 인식 시스템을 소개하고, 수화, 지화 등으로의 확장성을 위한 프레임워크를 제안한다.
인간은 의사 표현을 위해 음성언어 뿐 아니라 몸짓 언어(body languages)를 많이 사용한다 이 몸짓 언어 중 대표적인 것은, 물론 손과 팔의 사용이다. 따라서 인간 팔의 운동 해석은 인간과 기계의 상호 작용(human-computer interaction)에 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 이러한 견지에서 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 컴퓨터비전을 이용한 인간팔의 3차원 자세 추정 방법을 제안하다. 먼저 팔의 운동이 대부분 회전 관절(revolute-joint)에 의해 이루어진다는 점에 착안하여, 컴퓨터 비전 시스템을 활용한 회전 관절의 3차원 운동 해석 기법을 제안한다. 이를 위해 회전 관절의 기구학적 모델링 기법(kinematic modeling techniques)과 컴퓨터 비전의 경사 투영 모델(perspective projection model)을 결합한다. 다음으로, 회전 관절의 3차원 운동해석 기법을 컴퓨터 비전을 이용한 인간 팔의 3차원 자세 추정 문제에 웅용한다. 그 기본 발상은 회전 관절의 3차원 운동 복원 알고리즘을 인간 팔의 각 관절에 순서 데로 적용하는 것이다. 본 알고리즘은 특히 유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)과 가상현실(virtual reality)를 위한 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction)이라는 응용을 목표로, 고수준의 정확도를 갖는 폐쇄구조 형태(closed-form)의 해를 구하는데 주력한다.
3차원 영상의 촬영 및 재생은 마치 우리에게 카메라와 텔레비전의 존재가 지극히 당연한 것처럼 낯설지 않은 주제가 되었다. 3차원 영화에 대한 시장의 본격적인 반응이 시작된 지도 거의 10년이 돼가고, 최근 몇 년 사이에는 가상/증강현실에 관한 기술이 빠르게 대중화되고 있다. 이런 흐름 속에서 3차원 광정보처리 기술 개발의 다음 행선지는 어디인지, 그리고 그 다음은 어디인지를 심사숙고하고 관련 연구를 착실히 수행해 나갈 필요가 있다. 1장에서는 3차원 광정보 취득 및 재생 기술의 근황, 2장에서는 차세대로 불릴 만한 기술들을 서술한다. 그리고 3장 이후로는 여러가지 기술 중, 궁극의 3차원 정보 처리로 일컬어지는 홀로그래피 기술에 대해 서술한다.
작업환경 주변의 사물(target object)을 자동으로 인식하고 그 결과를 효과적으로 모델링하는 기술은 작업 품질, 생산성 등 개발 장비의 성능(performance)에도 지대한 영향을 미치게 되므로 이는 건설자동화 장비를 개발함에 있어 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이다. 현재 국내에서는 2006년부터 지능형 굴삭 로봇(intelligent robotic excavator)의 개발을 위하여 토공 작업환경을 대상으로 스테레오 비전을 활용하여 굴삭 로봇 주변 영역의 지반형상을 3차원으로 모델링하기 위한 기술을 개발하고 있다. 본 연구의 목적은 실제 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하는 과정에서 필연적으로 발생되는 스테레오 매칭 노이즈를 효과적으로 제거하기 위하여 다양한 토공작업 환경 요소가 포함된 스테레오 영상을 수집하고 토공 작업 환경의 3차원 모델링에 적합한 노이즈 제거 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 디지털 영상처리 기술은 토공 작업환경을 대상으로 주변을 자동 인식하고 추출하고자 하는 관심의 대상을 3차원으로 모델링해야 하는 굴삭기 이외의 자동화 장비 개발에 있어서도 응용성이 매우 클 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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