• 한국정밀공학회지
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• 제20권9호
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• pp.197-204
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• 2003

This study proposes a method to reduce errors in scanning object and registration using a laser scanner. The method consists of 3 stages. First, there is an error induced by the difference of the distance between the probe and the object. It is possible to reduce the error by planning a scanning strategy: object setting, scan path. Second, the scan data of the tooling ball affects calculating the tooling ball center. A z-direction compensation is given to calculate more accurate registration points. Third, three points are used to determine a coordinate transformation on each frame. The maximum error usually lies on the third tooling ball in the conventional merging method. LSM (Least Square Method) is applied to a coordinate transformation to reduce the registration error.

• 한국기계가공학회지
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• 제3권4호
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• pp.7-12
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• 2004

Inspection and analysis are essential process to determine whether a completed product is in given specification or not. Analysis of products with very complicated shape is difficult to carry out direct comparison between inspected coordinate and designed coordinates. So process called as matching or registrations is needed to solve this problem. By defining error between two coordinates and minimizing the error, registration is done. Registration consists of translation, rotation and scale transformations. Error must be defined to express feature of inspected product. In this paper, registration algorithm is developed to determine pose of sub-frame at assembly with body of automobile by defining error between two coordinates considering geometric feature of sub-frame.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7855-7862
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• 2015

지적도면정보는 필지단위로 소재지, 지번, 지목, 경계 등의 일정한 사항을 지적측량 등에 의해 등록함으로써 생성된다. 그러나 전산화된 지적도면정보는 경계점좌표가 소수점 3자리인 mm 단위의 등록과 소수점 2자리인 cm 단위로 이원화되어 등록되고 있어 지적행정과 지적측량에 혼란을 초래하고 있다. 본 연구에서는 지적도면정보의 좌표등록과 면적산정에 대한 문제점 분석을 통하여 지적도면정보 좌표등록의 소수점 자리수 통일방안을 제시하고자 하였다. 소수점 자리수에 의한 면적의 변화량을 실험한 결과 토지이동으로 인한 면적의 변동과 미세폴리곤의 발생은 좌표의 등록을 소수점 2자리의 등록을 소수점 3자리로 변경한다면 해결이 가능함을 제시할 수 있었고, 이를 위해 제도적으로 소수점 3자리까지 등록할 수 있도록 법을 개정하여 운용하여야 함을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권10호
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• pp.107-113
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• 2005

This paper presents a method to reduce errors in registration, which is used in transformation coordinate system of the multiple measuring data. In general, the ICP algorithms and feature-based approaches are used for registration. In order to measure wrap-around object, it is necessary to change the scanning direction or set-up of the object. A fixture is made to reduce registration errors caused by inaccurate center point of tooling balls, providing the more accurate registration method. And, the motorized fixture controls rotation and tilting to get precise the measuring data and registration. The proposed motorized fixture and registration method have advantages in accurate registration and precise measurement, compared with the conventional methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.652-658
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• 2021

3D 스캐너를 이용하여 점군을 획득 시 각각의 고유한 좌표를 기준으로 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하고 이 과정을 정합이라고 한다. 정합 과정은 한 번의 수행으로 만족할만한 결과를 얻기 힘들며 여러 차례 반복하여 정합 정밀도를 높인다. 정합의 정밀도를 판단하는 기준은 중요한 요소이다. 기존에 정합의 정밀도를 파악하는 방법은 경우에 따라 판단 기준이 모호할 수 있으며, 점군 데이터의 특성에 따라 매번 다른 결과가 나올 수 있는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 정합의 정밀도는 좀 더 정확하게 계산하기 위하여 정합에서 사용하는 대응점이 아닌 전체 점군에 대해서 점군의 평균 거리 값을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법을 사용할 경우 기존의 방법에 비하여 좀 더 확실하게 정합의 정밀도를 파악할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.333-340
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• 2008

지상라이다에 의한 건물 실내 모델링을 구축하고 정확도를 분석하기 위해 제원이 다른 2개의 지상라이다를 실험지역에 적용하였다. 본 연구는 실내 공간 모델링을 위해 스캐닝 된 점군 단위에 대하여 3차원 정합 시 다량의 기준점 획득이 어려운 환경 하에서 (1) 점군 단위별 구조물 좌표계로 변환하여 처리한 경과와 (2) 점 군간 상호 정합 후 기준점에 의한 일괄 좌표변환 결과와의 편차를 비교하였다. 실험결과, 제원에 다르더라도 공통적으로 점군 정합 후 일괄처리 결과가 점군 단위별 변환 후 정합한 방법보다 오차의 크기, 분포가 적게 나타나고 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.799-806
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• 2021

정합은 고유 좌표를 가지고 있는 점군을 전역 좌표로 변환하는 과정이다. 지역 정합은 계산 시간이 오래 걸리고 대략적인 위치를 맞춘 후 정밀 정합을 수행하고, 전역 정합은 정합에 이용할 대응점을 계산하고 한 번에 정합하기 때문에 일반적으로 지역 정합법에 비해 속도가 빠르고, 초기 위치에도 상관이 없다. 전역 정합 방법 중 고속 전역 정합법은 성능이 우수하여 많이 사용하는 방법 중 하나이다. 하지만 정합 정밀도와 속도를 높이기 위해서는 많은 매개변수가 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 매개변수들을 분석하고 실험하여 실제 정합 시 유효하게 작용하는 매개변수를 제안한다. 제안한 결과는 고속 전역 정합법을 활용해야 하는 경우 방향 설정에 도움이 될 것이다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.8-15
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• 2022

In this paper, we proposed the method of virtual reality-based surgical navigation to reproduce the pre-planned position and angle of the pedicle screw in spinal fusion surgery. The goal of the proposed method is to quantitatively save the surgical plan by applying a virtual guide coordinate system and reproduce it in the surgical process through virtual reality. In the surgical planning step, the insertion position and angle of the pedicle screw are planned and stored based on the virtual guide coordinate system. To implement the virtual reality-based surgical navigation, a vision tracking system is applied to set the patient coordinate system and paired point-based patient-to-image registration is performed. In the surgical navigation step, the surgical plan is reproduced by quantitatively visualizing the pre-planned insertion position and angle of the pedicle screw using a virtual guide coordinate system. We conducted phantom experiment to verify the error between the surgical plan and the surgical navigation, the experimental result showed that target registration error was average 1.47 ± 0.64 mm when using the proposed method. We believe that our method can be used to accurately reproduce a pre-established surgical plan in spinal fusion surgery.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.118-125
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• 2016

본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.