순목(blinking)에 따른 콘택트 렌즈의 운동을 예측할 수 있는 수학적인 모델과 컴퓨터 수치 해석프로그램을 안검(eyelid)의 가속도, 안검-콘택트 렌즈 사이의 미끄럼 마찰력 등을 고려한 운동(회전) 방정식으로부터 도출하였다. 순목시 안검에 의한 콘택트 렌즈의 운동은 안검이 콘택트 렌즈를 누르는 압력, 순목에 소요되는 시간, 콘택트 렌즈의 직경 등 인자에 영향을 받으며, 프로그램 결과로부터 콘택트 렌즈의 피팅에 중요한 요소인 순목 직후 평형 상태에서 이탈된 콘택트 렌즈의 위치에 대한 예측이 가능하였다. 순목 시간이 짧을수록, 콘택트 렌즈의 직경이 클수록 렌즈의 평형 이탈 거리는 크게 증가하였다. 안검의 압력 증가는 콘택트 렌즈 직경이나 순목 시간에 비해 그 영향은 미미하였다. 순목 후 콘택트 렌즈의 각막위 평형 위치로의 귀환은 순목 시간이 적절한 경우에는 순목 종료 직후의 렌즈 위치에 그다지 영향을 받지 않고 빠르게 이루어지지만 콘택트 렌즈의 직경이 큰 경우에는 렌즈 진동이 급격히 느려지기 때문에 평형 위치로 되돌아오는데 시간이 많이 걸리게 될 것이다. 따라서 직경이 대단히 큰 콘택트 렌즈를 착용한 상태에서 순목 시간이 짧은 경우에는 다음 순목때까지 콘택트 렌즈는 평형 위치에 자리잡지 못하는 결과가 발생하여 순목이 계속됨에 따라 영구 고착 등 현상이 발생할 수도 있을 것이다.
In the injection molding of plastic optical lenses, the molding conditions have critical effects on the quality of the molded lenses. Since there are many molding parameters involved in injection molding process, determination of the molding conditions for lens molding is very important in order to precisely control the surface contours of an optical lens. Therefore this paper presents the application of neural network in suggesting the optimized molding conditions for improving the quality of molded parts based on data of FE Analysis carried out through CAE software, Timon-3D. Suggested model in this paper, which serves to learn from the data of FE Analysis and induce the values for optimized molding conditions. has been implemented for searching the molding conditions without void and with minimized thickness shrinkage at lens center of injection molding optical lens. As the result of this study. we have confirmed that void creation at the inside of lens is primarily determined by mold temperature and thickness shrinkage at center of lens is primarily determined by the parameters such as holding pressure and mold temperature.
일반적으로 실제 사용되는 카메라들은 렌즈 왜곡이 존재하며, 렌즈왜곡의 정도는 카메라의 가격뿐만 아니라 특정 용도에 의해 달라진다. 현재까지의 많은 렌즈 왜곡 보정기법들은 왜곡 변수를 찾기 위해 투영 기하학의 불변량 속성을 기반으로 한 것으로, "물체의 직선은 이미지에서의 직선"이라는 상식에서 출발한다. 하지만, 평행선인 경우 이전의 연구들은 렌즈 왜곡 변수를 결정하는데 제약이 있다. 본 논문에서는 렌즈왜곡 변수를 결정할 때 동시에 평행선 유지를 보증할 수 있는 방법을 제안함으로써, 핀홀 카메라 모델을 이용하여 투영된 이미지와 실제 이미지가 근접한 결과를 얻게 된다. 실제 이미지와 제안된 기법을 사용한 보정이미지를 비교하여 그 효율성을 입증하였다.
줌 렌즈를 이용해 피사체를 촬영할 때 카메라 렌즈의 줌, 포커스, 조리개수치와 같은 요소들은 촬영 현장의 상황에 따라 변하게 된다. 특히 줌 조작을 하여 카메라 렌즈의 초점거리를 변화시키면 렌즈의 기하학적 배열은 크게 변하기 때문에 렌즈모델도 그에 따라 변하게 된다. 본 연구에서는 일반적인 카메라의 촬영 조건하에서 줌 조작시 렌즈모델이 어떻게 변하는지를 조사하였다. 이를 위해 포커스와 조리개 등의 요소를 카메라가 임의로 조절하는 상황에서도 모델의 각 요소들을 효과적으로 모델링할 수 있는지를 검토해보았다. 이를 위해 렌즈모델 추정을 위한 이미지를 촬영후 각각의 초점거리별로 자체검정을 실시하여 렌즈모델의 각 변수들을 수집하고 정리하였다. 그리고 수집된 데이터에서 패턴을 찾아 매개변수의 변화 양상이 특정한 패턴을 보이는지 관찰하였다. 그 결과 포커스와 조리개 수치를 통제하지 않는 조건임에도 불구하고 방사왜곡과 관련된 매개변수에서 일정한 패턴이 관찰되었으며 특히 방사왜곡의 2차항의 계수가 뚜렷한 선형성을 가지고 있음이 확인되었다. 이 계수를 모델링하고 촬영시의 초점거리를 알고 있으면 영상 촬영시 줌 조작을 하여도 별도의 자체검정 과정 없이 영상의 왜곡을 상당부분 제거할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, a new condition diagnosis algorithm for the lens injection molding process using various features extracted from cavity pressure, nozzle pressure and screw position signals is developed with the aid of probability neural network (PNN) method. A new feature extraction method is developed for identifying five (5), seven (7) and two (2) critical features from cavity pressure, nozzle pressure and screw position signals, respectively. The node energies extracted from cavity and nozzle pressure signals are also considered based on wavelet packet decomposition (WPD). The PNN method is introduced to build the condition diagnosis model by considering the extracted features and node energies. A series of the lens injection molding experiments are conducted to validate the model, and it is demonstrated that the proposed condition diagnosis model is useful with high diagnosis accuracy.
노안환자를 위한 백내장 수술, 노안교정을 위한 각막절제술, 노안교정용 콘택트렌즈 및 안경착용과 같은 다양한 조건하에서 정확하게 시력과 상질을 형상화하는 정밀 노안 모형안이 필요하다. 노안에 대해 최근에 발표된 임상 자료들을 이용하여 광학적, 해부학적으로 실안에 근접하며, 노안을 위한 새로운 정밀 모형안을 설계하였다. 연령의 증가에 따라 달라지는 안 매개변수들을 각각 4개의 연령대별로 다르게 적용하였다. 새 모형안에는 알파각, 편심동공, 비구면 GRIN 수정체 및 비구면 망막 면을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 모형안들은 노안을 위한 저시력 보정용구, 누진가입도렌즈, 인공수정체 그리고 콘택트렌즈와 같은 시기광학계의 설계는 물론 임상적으로 망막 상의 질을 평가하는데 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.339-344
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2013
This paper presents an automatic focal length estimation method to correct the fisheye lens distortion in a spatially adaptive manner. The proposed method estimates the focal length of the fisheye lens by generating two reference focal lengths. The distorted fisheye lens image is finally corrected using the orthographic projection model. The experimental results showed that the proposed focal length estimation method is more accurate than existing methods in terms of the loss rate.
지금까지 대부분의 렌더링(rendering)에 대한 연구는 빛의 반사(reflection)와 광원과 물체 표면에서의 조명(illumination)에 대한 것이었다. Kolb가 [1]에서 밝힌 것처럼 카메라와 렌즈에 대한 연구는 렌더링 연구에서 중요한 요소임에도 불구하고 연구 결과가 많지 않았다. 본 논문에서는 카메라 렌즈에서의 범프 맵핑과 새로운 렌즈개발을 위한 프레임 워크를 소개한다. 이 프레임 워크는 새로운 렌즈 개발에 쓰일 수 있고, 범프 맵핑은 그림 2,3,4,5에서처럼 어안 렌즈등 여러 다른 렌즈들과 혼합되어 다양한 효과를 거둘 수 있다.
요즈음 개발되는 각종 카메라, 캠코더, CCTV, 복사기 등의 광학계는 줌과 비구면을 이용하여 작으면서도 광각과 망원을 동시에 수용하고 성능도 우수하다. 본 논문에서는 사진기에 이용되는 2군 줌 렌즈계(비구면 사용)와 3군 줌 렌즈계의 성능을 분석, 평가한 것들을 참고로 하여 사진기용 3군 줌 렌즈계도 설계하였다. 설계한 사진기용 줌 렌즈계는 3군으로 하고 비구면을 도입함으로써 성능향상과 소형화를 도모하였다. 설계결과는 광학계 평가 도구인 유한광선수차, MTF, Seidel 수차 계수 등을 이용하여 참고 모델과 비교하였으며 거의 비슷한 수준이 유지됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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