• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.137-148
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• 2004

본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.183-186
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• 2003

A vision sensor should be calibrated prior to infer a Euclidian shape reconstruction. A point to point calibration. also referred to as a hard calibration, estimates calibration parameters by means of a set of 3D to 2D point pairs. We proposed a new method for determining a set of 3D to 2D pairs for the structured light hard calibration. It is simply determined based on epipolar geometry between camera image plane and projector plane, and a projector calibrating grid pattern. The projector calibration is divided two stages; world 3D data acquisition Stage and corresponding 2D data acquisition stage. After 3D data points are derived using cross ratio, corresponding 2D point in the projector plane can be determined by the fundamental matrix and horizontal grid ID of a projector calibrating pattern. Euclidian reconstruction can be achieved by linear triangulation. and experimental results from simulation are presented.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.438-444
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• 2018

Structured light vision system has been widely used in 3D surface profiling. Usually, it is composed of a camera and a laser which projects a line on the target. Calibration is necessary to acquire 3D information using structured light stripe vision system. Conventional calibration algorithms have found the pose of the camera and the equation of the stripe plane of the laser under the same coordinate system of the camera. Therefore, the 3D reconstruction is only possible under the camera frame. In most cases, this is sufficient to fulfill given tasks. However, they require multiple images which are acquired under different poses for calibration. In this paper, we propose a calibration algorithm that could work by using just one shot. Also, proposed algorithm could give 3D reconstruction under both the camera and laser frame. This would be done by using newly designed calibration structure which has multiple vertical planes on the ground plane. The ability to have 3D reconstruction under both the camera and laser frame would give more flexibility for its applications. Also, proposed algorithm gives an improvement in the accuracy of 3D reconstruction.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.968-973
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• 2013

In the transportation industry, especially in the shipbuilding process, 3D surface measurement of large-scale hull pieces is needed for fabrication and assembly. We suggest an efficient method for checking the shape of curved plates under the forming operation with short time by measuring 3D profiles along the multi lines of the target surface. For accurate profile reconstruction, 2D camera calibration and 3D calibration using gauge blocks were performed. The evaluation test shows that the measurement accuracy is within the boundary of tolerance required in the shipbuilding process.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권3호
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• pp.18-27
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• 2010

본 논문에서는 offset self-calibration 기법을 적용한 7-bit 1GSPS folding-interpolation A/D 변환기를 제안한다. 제안하는 A/D 변환기는 folding rate 2, interpolation rate 8의 1+6 구조로 고속 동작에 적합하게 설계되었다. 또한 offset self-calibration 회로를 설계하여 공정 mismatch, 기생 저항, 기생 캐패시턴스 등에 의한 offset-voltage의 변화를 감소시켜 A/D 변환기의 성능 특성을 향상 시켰다. 제안하는 A/D 변환기는 1.2V 65nm 1-poly 6-metal CMOS 공정을 사용하여 설계 되었으며 유효 칩 면적은 $0.87mm^2$, 1.2V 전원전압에서 약 110mW의 전력소모를 나타내었다. 측정 결과 샘플링 주파수 800MHz, 입력 주파수 250MHz에서 39.1dB의 SNDR 특성을 보여주었으며, offset self-calibration 회로를 사용 하지 않은 A/D 변환기에 비해 SNDR이 약 3 dB 향상되었다.

• 한국해양공학회지
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• 제35권3호
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• pp.183-190
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• 2021

Tomographic particle image velocimetry (PIV) is a widely used method that measures a three-dimensional (3D) flow field by reconstructing camera images into voxel images. In 3D measurements, the setting and calibration of the camera's mapping function significantly impact the obtained results. In this study, a camera self-calibration technique is applied to tomographic PIV to reduce the occurrence of errors arising from such functions. The measured 3D particles are superimposed on the image to create a disparity map. Camera self-calibration is performed by reflecting the error of the disparity map to the center value of the particles. Vortex ring synthetic images are generated and the developed algorithm is applied. The optimal result is obtained by applying self-calibration once when the center error is less than 1 pixel and by applying self-calibration 2-3 times when it was more than 1 pixel; the maximum recovery ratio is 96%. Further self-correlation did not improve the results. The algorithm is evaluated by performing an actual rotational flow experiment, and the optimal result was obtained when self-calibration was applied once, as shown in the virtual image result. Therefore, the developed algorithm is expected to be utilized for the performance improvement of 3D flow measurements.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.345-346
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• 2006

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.76-76
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• 2000

The calibration of the robot system with a visual sensor consists of robot, hand-to-eye, and sensor calibration. This paper describe a new technique for computing 3D position and orientation of a 3D sensor system relative to the end effect of a robot manipulator in an eye-on-hand robot configuration. When the 3D coordinates of the feature points at each robot movement and the relative robot motion between two robot movements are known, a homogeneous equation of the form AX : XB is derived. To solve for X uniquely, it is necessary to make two robot arm movements and form a system of two equation of the form: A$_1$X : XB$_1$ and A$_2$X = XB$_2$. A closed-form solution to this system of equations is developed and the constraints for solution existence are described in detail. Test results through a series of simulation show that this technique is simple, efficient, and accurate fur hand/eye calibration.

• 센서학회지
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• 제23권1호
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• pp.66-71
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• 2014

Vision is the most important sensing capability for both men and sensory smart machines, such as intelligent robots. Sensed real 3D world and its 2D camera image can be related mathematically by a process called camera calibration. In this paper, we present a novel linear solution of camera calibration. Unlike most existing linear calibration methods, the proposed technique of this paper can identify camera parameters explicitly. Through the step-by-step procedure of the proposed method, the real physical elements of the perspective projection transformation matrix between 3D points and the corresponding 2D image points can be identified. This explicit solution will be useful for many practical 3D sensing applications including robotics. We verified the proposed method by using various cameras of different conditions.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.309-314
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• 2014

물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.