Satellite cameras are calibrated before launch in detail and in general, but it cannot be guaranteed that the geometry is not changing during launch and caused by thermal influence of the sun in the orbit. Modem satellite imaging systems are based on CCD-line sensors. Because of the required high sampling rate the length of used CCD-lines is limited. For reaching a sufficient swath width, some CCD-lines are combined to a longer virtual CCD-line. The images generated by the individual CCD-lines do overlap slightly and so they can be shifted in x- and y-direction in relation to a chosen reference image just based on tie points. For the alignment and difference in scale, control points are required. The resulting virtual image has only negligible errors in areas with very large difference in height caused by the difference in the location of the projection centers. Color images can be related to the joint panchromatic scenes just based on tie points. Pan-sharpened images may show only small color shifts in very mountainous areas and for moving objects. The direct sensor orientation has to be calibrated based on control points. Discrepancies in horizontal shift can only be separated from attitude discrepancies with a good three-dimensional control point distribution. For such a calibration a program based on geometric reconstruction of the sensor orientation is required. The approximations by 3D-affine transformation or direct linear transformation (DL n cannot be used. These methods do have also disadvantages for standard sensor orientation. The image orientation by geometric reconstruction can be improved by self calibration with additional parameters for the analysis and compensation of remaining systematic effects for example caused by a not linear CCD-line. The determined sensor geometry can be used for the generation? of rational polynomial coefficients, describing the sensor geometry by relations of polynomials of the ground coordinates X, Y and Z.
최근 전자산업계에 새롭게 널리 생산되는 마이크로 전자부품들은 왜곡이 최소화된 정밀한 외관 형상을 갖도록 제조되고 관리되지만, 측정 대상의 표면이 가시광 영역에서 광산란되는 특징을 가짐으로 인해, 기존의 피죠나 마이켈슨 형태의 비교간섭법으로는 고정밀의 삼차원 형상측정이 용이하지 아니하였다. 본 논문에서는 광섬유를 이용한 새로운 개념의 점회절 간섭계를 제안하고, 이를 광산란 거친표면의 대표적인 제품인 칩패키지와 실리콘 웨이퍼의 삼차원 형상 측정에 적용하였다. 측정결과 66 mm 측정영역에서 측정 형상오차 PV(peak-to-valley value) 5.6 $\mu\textrm{m}$, 분산값($\sigma$) 1.5 $\mu\textrm{m}$를 획득함으로써 기존의 비교 간섭 측정법에 비해 더욱 향상된 측정 정밀도를 획득하였다.
본 논문에서는 김포국제공항 주변지역을 프랏터(flutter) 장애 분석 대상지역으로 선정하여 프랏터 장애를 분석하였다. 프랏터 장애 분석을 위해 김포국제공항 주변 25지점에 대한 현장 측정을 실시하고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 프랏터 장애 분석 함수로서 직접파 수신 전계강도, 송 수신점 안테나 높이, 송신점 ERP, 송신주파수, 항공기의 반사계수, 송 수신점 좌표 등을 고려하였다. 결과로부터, 항공기 운항에 따른 프랏터 장애는 항공기의 항로 주변지역에서 심각하게 나타났고 항공기의 고도가 낮을 때(항공기 고도 : 40~240m) 주로 발생하였다. 또한, 프랏터 장애는 항공기와 방송 송신점 간의 거리, 앙각 및 항공기의 반사계수에 따라 장애 정도가 달라짐을 알 수 있었다.
이 논문에서는 한국형 GPS 정밀궤도 결정 기술 개발을 위한 기반 연구로써 항법위성의 기준궤도 추정을 위한 스크립트를 개발하고 성능을 분석하였다. 이를 위해 JPL Flinn AC의 자료처리 전략을 적용하였으며, GIPSY-OASIS를 이용하여 리눅스기반 스크립트를 개발하였다. 추정된 기준궤도의 정확도 분석을 위해 국제 데이터센터에서 제공되고 있는 정밀궤도력과 비교하였다. 그 결과 추정된 기준궤도와 정밀궤도력 간 위성좌표가 거의 동일한 경향을 보였으며, 분석 시작 및 종료 시점에서 일부 위성의 오차가 비교적 큰 것으로 나타났으나 대부분의 위성이 ±2 cm 범위에서 수렴하는 것으로 나타났다. 두 궤도력 간 평균오차는 모든 방향으로 1 cm 이하로 나타났으며, 표준편차 역시 1 cm 수준으로 나타나 기준궤도 추정성능이 우수한 것을 알 수 있었다.
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
The analysis of cow body parameters is important to provide some useful information fur cow management and cow evaluation. Present methods give many stresses to cows because they are invasive and constrain cow postures during measurement of body parameters. This study was conducted to develop the stereo vision system fur non-invasive analysis of cow body features. Body feature parameters of 16 heads at two farms(A, B) were measured using scales and nineteen stereo images of them with walking postures were captured under outdoor illumination. In this study, the camera calibration and inverse perspective transformation technique was established fer the stereo vision system. Two calibration results were presented for farm A and fm B, respectively because setup distances from camera to cow were 510 cm at farm A and 630cm at farm B. Calibration error values fer the stereo vision system were within 2 cm for farm A and less than 4.9 cm for farm B. Eleven feature points of cow body were extracted on stereo images interactively and five assistant points were determined by computer program. 3D world coordinates for these 15 points were calculated by computer program and also used for calculation of cow body parameters such as withers height. pelvic arch height. body length. slope body length. chest depth and chest width. Measured errors for body parameters were less than 10% for most cows. For a few cow. measured errors for slope body length and chest width were more than 10% due to searching errors fer their feature points at inside-body positions. Equation for chest girth estimated by chest depth and chest width was presented. Maximum of estimated error fur chest girth was within 10% of real values and mean value of estimated error was 8.2cm. The analysis of cow body parameters using stereo vision system were successful although body shape on the binocular stereo image was distorted due to cow movements.
표면거칠기가 큰 가공면의 표면형상을 비접촉 고속 측정 하기 위해 고안된 점광원 절대간섭계는 점광원의 위치가 시스템 변수로 정의된다. 시스템 오차인 점광원의 위치 오차가 측정 결과에 미치는 영향을 분석하며, 이를 보정하기 위해 CCD 카메라를 이용한 보정법을 제안한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 기준면을 측정하여 측정 정밀도의 향상을 확인하며, 이를 거친 표면형상의 특징을 가진 칩모듈 측정에 적용하였다. 측정 결과 기존의 촉침식 측정기와 $50mm{\time}50mm$의 영역에서 $9.8{\mu}m$의 측정 차이를 보임을 확인하였다.
경운기 시뮬레이터 운전자가 가상환경에서 교육에 몰입할 수 있도록 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 증강 현실 기술을 구현하였다. 3D 카메라 입력 장치로부터 초당 30 frame 이상 속도로 경운기 모의 운전 장치의 영상을 획득한다. 획득된 현실 영상을 크로마키 처리하여 가상 현실과 결합하였다. RGB 영상의 HSI 변환 실험결과 색상 최대값 0.52, 최소값 0.153, 채도 최대값 0.57, 최소값 0.16, 명도 최대값 1, 최소값 0.12이 크로마키 처리를 위해 최적값이었다. 본 연구에서는 키패드를 이용하여 크로마키 처리된 현실 영상의 위치를 전 후 상 하 좌 우를 버튼으로 조정하여 초기 결합위치를 조정할 수 있고 최종 조정된 값은 저장하여 유지 관리되도록 하였다. 이를 토대로 초당 30프레임 이상의 속도로 가상현실과 크로마키 처리 영상을 결합한 증강현실 구현이 가능함을 보였다.
LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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