Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.
컴퓨터 그래픽스 적용분야에서 표현되는 모습들은 현실 세계의 모습을 기반으로 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서는 사실적인 3D(Dimension) 모델 또는 가상 환경을 구축하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 3D 디스플레이의 발전과 보급으로 인해 사용자들이 입체감 있는 3차원 가상현실을 손쉽게 접할 수 있게 됨에 따라 가상현실 콘텐츠에 대한 수요가 증가되고 있다. 본 논문은 소실점 위치에 따른 깊이지도 생성 기법을 이용하여 3D 파노라마 시스템을 제안했다. 3D 파노라마는 사용자에게 마치 촬영 장소에 서서 주위를 살펴보는 것과 같은 입체감 있는 효과가 나타난다. 또한, 3D 파노라마 시스템은 넓은 영역에 대해 근거리의 사물과 원거리의 배경에 대한 자유로운 시점과 변함없는 고화질의 사진과 같은 현실감 있는 3차원 입체영상이 제공된다.
2019 발생한 COVID-19로 인하여 전 세계 사람들의 여가 활동이 제한되면서 건강관리를 위해 홈 트레이닝에 많은 관심을 기울이고 있다. 뿐만 아니라 최근 컴퓨팅 기술의 발전에 따라 사람의 행동을 눈으로 직접 판단했던 작업을 컴퓨터가 키포인트 탐지를 통해 인간의 행동을 이해하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문은 Azure Kinect를 이용하여 촬영한 RGB 이미지와 Depth 이미지를 이용하여 3D 키포인트를 추정한다. RGB 이미지는 2D 키포인트 탐지기를 이용하여 2차원 공간에서의 좌표를 탐지한다. 앞서 탐지한 2D 좌표를 Depth 이미지에 투영하여 추출한 3D 키포인트의 깊이 값을 이용하여 3D 키포인트 탐지에 대한 연구 개발하였다.
본 논문에서는 인물, 배, 풍경 등으로 구성되는 한국 고전화의 3D 입체 Tour-Into-Picture를 제안한다. 기존의 TIP 기법은 2D 영상 또는 동영상을 제공하는 것과는 달리, 제안하는 TIP는 3차원 입체 콘텐츠를 제공한다. 따라서 한 장의 영상 내부를 항해하면서 입체로 시청할 수 있는 특징이 있다. 제안 방법은 첫째 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 생성한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 투영 영상들을 획득한다. 마지막으로 전경객체에서 발생하는 카드보드효과를 감소시키기 위하여 템플릿 및 로스 텍스처 필터 기반 깊이맵 생성을 새로이 제안한다. 제안 방법을 조선시대의 작품인 신윤복의 '단오풍정'과 김홍도의 '무이귀도'에 적용하였고, 입체 애니메이션으로 제작되어 보다 실감 있는 콘텐츠를 제공한다.
본 논문에서는 능동형 센서를 이용하여 실사 객체에 대한 깊이 정보 및 칼라 정보를 획득하고 획득된 데이터를 이용하여 3D 객체를 생성하였다. 길이 정보를 획득하는 방법은 능동형 센서 모듈을 내장한 $Zcam^{TM}$ 카메라를 이용하였다. <중략>세 번째, 세부 파라미터를 조절하여 깊이 정보의 왜곡을 보정하고 보정된 깊이 정보를 이용하여 3D 메쉬 모델을 생성한 후, 서로 인접한 외곽 점들을 연결하여 완전한 객체 메쉬 모델을 만든다. 최종적으로, 완성된 객체 메쉬 모델에 칼라 영상 데이터의 칼라 값을 적용해 매핑 처리를 수행함으로써 3D 객체를 생성하였다. 실험을 통해 능동형 센서가 장착된 카메라로 획득한 데이터만으로 3D 객체를 생성할 수 있다는 가능성을 제시하였으며, 3차원 전용 스캐너를 이용한 것보다 데이터 획득이 간편하고 용이함을 알 수 있었다.
This paper presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we performed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) method and OpenGL. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.
컴퓨터 그래픽 모델로부터 3차원 정보를 쉽게 추출할 수 있기 때문에, 일반적으로 3차원 컴퓨터 그래픽 모델이 디지털 홀로그래피에 사용되고 있다. 본 논문에서는 depth 카메라를 이용하여 실사로부터 3차원 정보 추출하였고 이를 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. Depth 카메라에서 획득된 2차원 실사 영상 및 실물에 대한 깊이 영상은 디지털 홀로그램 생성을 위한 3차원 정보(point cloud) 추출에 사용되었다. 추출된 3차원 정보는 고속 디지털 홀로그램 생성 알고리즘인 코히어런트 홀로그래픽 스테레오그램 방식을 사용하여 홀로그램을 생성하였고, 생성된 디지털 홀로그램은 프라넬(Fresnel) 기반 복원 알고리즘에 의해 복원하였다. 본 방법에 의해 실사에 대한 고속 디지털 홀로그램 생성이 가능함을 제시하였으며, 생성된 디지털 홀로그램으로부터 프라넬 홀로그램의 복원 영상과 같이 선명한 복원 영상을 얻을 수 있었다.
외부 광원여부에 상관없이 3D정보를 수신할 수 있는 Microsoft의 3D 모션 센서인 키넥트의 Depth frame을 사용하여 물체의 움직임 영역을 감지할 수 있는 방법을 연구하였다. 센서로부터 수신되는 Depth 정보 중 주로 물체의 경계면에 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 픽셀의 x, y좌표에 대한 블러링 기법과 z좌표에 대한 주파수 필터를 적용하였다. 또한 인접 픽셀들의 변화량에 따른 군집화 필터를 적용함으로서 움직이는 물체 영역을 추출할 수 있었고 필터 설정에 따라 기준이상의 빠른 움직임을 감지할 수 있도록 하여 이동형 로봇에 응용할 수 있도록 하였다. 특히 IR 카메라에 의하여 만들어지는 Depth frame을 이용함으로써 주야간 모두 제약 없이 사용할 수 있다. 또한 직진 방향으로 움직이는 물체에 대해서도 입체적으로 감지할 수 있어 무인 로봇영역에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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