In this paper presents an accurate AFM used that is free from the Z-directional distortion of a servo actuator is described. Two mathematical correction methods by the in-situ self-calibrationare employed in this AFM. One is the method by the integration, and the other is the method by inverse function of the calibration curve. The in situ self-calibration method by the integration, the derivative of the calibration curve function of the PZT actuator is calculated from the profile measurement data sets which are obtained by repeating measurements after a small Z-directional shift. Input displacement at each sampling point is approximately estimated first by using a straight calibration line. The derivative is integrated with reference to the approximate input to obtain the approximate calibration curve. Then the approximation of the input value of each sampling point is improved using the obtained calibration curve. Next the integral of the derivative is improved using the newly estimated input values. As a result of repeating these improving process, the calibration curve converges to the correct one, and the distortion of the AFM image can be corrected. In the in situ self-calibration through evaluating the inverse function of the calibration curve, the profile measurement data sets were used during the data processing technique. Principles and experimental results of the two methods are presented.
GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.
천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.
A method for calibrating a laser profiling system for seafloor micro-topography measurements is described. The system consists of a digital camera and an arrangement of six red lasers that are mounted as a unit on a remotely operated vehicle (ROV). The lasers project as parallel planes onto the seafloor, creating profiles of the local topography that are interpreted from the digital camera image. The goal of the calibration was to determine the plane equations for the six lasers relative to the camera. This was accomplished in two stages. First, distortions in the digital image were corrected using an interpolation method based on a virtual pinhole camera model. Then, the laser planes were determined according to their intersections with a calibration target. The position and orientation of the target were obtained by a registration process. The selection of the target shape and size was found to be critical to a successful calibration at sea, due to the limitations in the manoeuvrability of the ROV.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권2호
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pp.116-116
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1996
This paper is concerned with a method for calibrating five-hole probes of both angle-tube and prismatic geometries to measure local total and static pressures and the magnitude and direction of the mean velocity vector. Descriptions of the calibration technique, the typical calibration data, and an accompanying discussion of the interpolation procedure are included. The flow properties are determined explicitly from measured probe pressures using calibration data. Flow angles are obtained within the deviation angle of 1.0 degree and dynamic pressures within 0.03 with 95% certainty. The variations in the calibration data due to Reynolds number are also discussed. For the range of Reynolds number employed, no effect was detected on the pitch, yaw and total pressure coefficients. However, the static pressure coefficient showed change to cause minor variations in the magnitude of the calculated velocity vector. To account for these variations, average correction factors need to be incorporated into the static pressure coefficient.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권2호
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pp.48-56
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1996
This paper is concerned with a method for calibrating five-hole probes of both angle-tube and prismatic geometries to measure local total and static pressures and the magnitude and direction of the mean velocity vector. Descriptions of the calibration technique, the typical calibration data, and an accompanying discussion of the interpolation procedure are included. The flow properties are determined explicitly from measured probe pressures using calibration data. Flow angles are obtained within the deviation angle of 1.0 degree and dynamic pressures within 0.03 with 95% certainty. The variations in the calibration data due to Reynolds number are also discussed. For the range of Reynolds number employed, no effect was detected on the pitch, yaw abd total pressure coefficients. However, the static pressure coefficient showed change to cause minor variations in the magnitude of the calculated velocity vector. To account for these variations, average correction factors need to be incorporated into the static pressure coefficient.
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. The GOCI has been designed to provide multi-spectral data to detect, monitor, quantify, and predict short term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. The target area of GOCI observation covers sea area around the Korean Peninsula. Based on the nonlinear radiometric model, the GOCI calibration method has been derived. The nonlinear radiometric model for GOCI will be validated through ground test. The GOCI radiometric calibration is based on on-board calibration devices; solar diffuser, DAMD (Diffuser Aging Monitoring Device). In this paper, the GOCI radiometric error propagation is analyzed. The radiometric model error due to the dark current nonlinearity is analyzed as a systematic error. Also the offset correction error due to gain/offset instability is considered. The radiometric accuracy depends mainly on the ground characterization accuracies of solar diffuser and DAMD.
This paper presents the characteristics of the dynamic response and calibration technique on a linear variable differential transformer(LVDT). The linear error of the LVDT was proven $\pm$1% in the static calibration and $\pm$0.5% in the dynamic calibration. In this paper, the linearity error generated in the static and dynamic state of the core movement can be eliminated using the correction algorithem of the static and dynamic state derived from the least square linear approximation for the nonlinearity of the curves of direct data fitting and Lagrange polynomials. With the static and dynamic calibration method, the calibration accuracy of the LVDT can be reduced to within $\pm{0.5%.}$.
This paper analyzes the distortion correction of the in the micro DMD(digital micro mirror device) projector system using 0.25 or less optical throwing distance ratio. The distortion of projected image occurs depending on the performance of the optical lens, the installation location of the projection system, and the tilt of the screen. This study analyzed the physical tilt values influencing of the distortion of projected image, removed the tilt distortion of throwing distance ratio optical lens, and adjusted the distortion image by the simulation of calibration displacements. The results of this study demonstrated within 5% TV distortion reference. Moreover, the correction method reduced the pin-distortion correction of projection system.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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