When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.
In this research, the pH sensor was developed using CNT nanosheet with Nafion coating for the advanced medical sensor such as a blood gas analyzer. The CNT nanosheet was formed by dielectrophoresis and water-meniscus between cantilever-type electrodes. Then, the process of the heat annealing and the Nafion coating was conducted for reducing contact resistance and giving proton selectivity respectively. We measured the response of the pH sensor as the electrolyte-gated CNT-nanosheet field effect transistor. The sensor showed a linear current ratio in a similar range of the normal blood pH. A calibration method for decreasing of the response variation among sensors has also been introduced. Coefficient of variance of the pH sensor was decreased by applying the calibration method. A linear relation between the calibrated response of the sensors and pH variance was also obtained. Finally, the pH sensor with a high resolution was fabricated and we verify the feasibility of the sensor by applying the calibration method.
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
The paper presents the advanced radiometric calibration method, called the lRCM (Iterative Radiometric Calibration Method), in order to avoid an operational constraint (solar source) for calibration. The IRCM assumes that an optical instrument is equipped with a filter assembly which consists of same band filters with different transmission ratios. Given all the noise sources (including the artificial one caused by the filters) of an image sensor, the noncentral ${\chi}^2$ distribution of the output result is induced by the approach of a noise PDF (Power Density Function). Finally, the radiometric calibration problem is transformed into equating two independent relations for the image sensor gains through the specified distribution.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.177-180
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2001
This paper describes the calibration method and the evaluation method of relative expanded uncertainty for a multi-axis force/moment sensor. This sensor should be calibrated to be use in the industry. Now, the confidence of the calibration result is expressed with interference error. But it is no inaccurate, because an interference error, besides, a reproducibility error of the sensor, a error of this six-axis force/moment sensor calibrator, and so on. Thus, in order to accurately evaluate the relative expanded uncertainty of it, the concept of the uncertainty should be induced, and these errors must be contained in the relative expanded uncertainty. In this paper, the calibration method is exhibited and the evaluation method of the relative expanded uncertainty is also exhibited. And, a six-axis force/moment sensor was calibrated and the relative expanded uncertainty was evaluated.
Kim, Yu-Geon;Choi, Hun-Il;Ryu, Young-Kee;Oh, Choon-Suk
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.10b
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pp.603-605
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2005
In this paper, we deal with a calibration method for low cost motion capture sensor using PSD (Position Sensitive Detection). The PSD sensor is employed to measure the direction of incident light from moving markers attached to motion body. To calibrate the PSD optical module, a conventional camera calibration algorithm introduced by Tsai. The 3-dimensional positions of the markers are measured by using stereo camera geometry. From the experimental results, the low cost motion capture sensor can be used in a real time system.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.6
no.4
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pp.361-366
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2003
Most sensor array signal processing methods for multiple source localization require knowledge of the correct shape of array(the correct positions of sensors that consist array), because sensor position uncertainty can severely degrade the performance of array signal processing. In particular, it is assumed that the correct positions of the sensors are known, but the known positions may not represent the true sensor positions. Various algorithms have been proposed for 2-D sensor array shape calibration in far field environment. However, they are not available in near field. In this paper, 3-D sensor array shape calibration algorithm is proposed, which is available in near field.
In this paper, we propose a hybrid sensor calibration scheme for mobile crowdsensing applications. As the number of newly produced mobile devices containing embedded sensors continues to rise, the potential to use mobile devices as a sensor data source increases. However, because mobile device sensors are generally of a lower performance and cost than dedicated sensors, sensor calibration is crucial. To enable more accurate measurements of natural phenomena through the use of mobile device sensors, we propose a hybrid sensor calibration scheme for such sensors; the scheme makes use of mobile device sensors and existing sensing infrastructure, such as weather stations, to obtain dense data. Simulation results show that the proposed scheme supports low mean square errors. As a practical application of our proposed scheme, we built a temperature map of a city using six mobile phone sensors and six reference sensors. Thanks to the mobility of the sensors and the proposed scheme, our map presents more detailed information than infrastructure-based measurements.
Radiometric calibration of optical image data is necessary to convert raw digital number (DN) value of each pixel into a physically meaningful measurement (radiance). To extract rather quantitative information regarding biophysical characteristics of the earth surface materials, radiometric calibration is often essential procedure. A sensor detects the radiation of sunlight interacted atmospheric constituents. Therefore, the amount of the energy reaching at the sensor is quite different from the initial amount reflected from the surface. To achieve the target reflectance after atmospheric correct, an initial step is to convert DN value to at-sensor radiance. A linear model, the simplest radiometric model, is applied to averaged spectral radiance for this conversion. This study purposes to analyze the sensitivity of several factors affecting on radiance for carrying out absolute radiometric calibration of panchromatic images from KOMPSAT2 launched at July, 2006. MODTRAN is used to calculate radiance at sensor and reflectance of target is measured by a portable spectro-radiometer at the same time the satellite is passing the target for the radiometric calibration. As using different contents of materials composing of atmosphere, the differences of radiance are investigated. Because the spectral sensitivity of panchromatic images of KOMPSAT2 ranges from 500 to 900 nm, the materials causing scattering in visible range are mainly considered to analyze the sensitivity. According to the verified sensitivity, direct measurement can be recommenced for absolute radiometric calibration.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.8
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pp.73-85
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1995
The sensor system to measure the distance precisely from the center of the sensor system to the obstacle is needed to recognize the surrounding environments, and the sensor system is to be calibrated thoroughly to get the range information exactly. This study covers the calibration of the active range sensor which consists of camera and laser slit emitting device, and provides the equations to get the 3D range data. This can be possible by obtaining the extrinsic parameters of laser slit emitting device through image processing the slits measured during the constant distance intervals and the intrinsic parameters from the calibration of camera. The 3D range data equation derived from the simple geometric assumptions is proved to be applicable to the general cases using the calibration parameters. Also the exact 3D range data were obtained to the object from the real experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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