전자제품의 생산량이 증가함에 따라 생산기계의 구조 때문에 불량품을 많아진다. 본 연구에서의 스마트폰 렌즈는 생산하는 과정에서 기계에서 발생하는 진동 때문에 깨지는 확률이 많다. 스마트폰 렌즈의 연구 모델에서는 가이드레일에 장착된 Robot의 질량에 따라서 Robot에 여러 가지 하중을 작용하여 진동해석을 하였다. 본 연구에서의 해석결과는 조립 자동화에 의한 스마트폰 렌즈의 생산기계 시스템에 대한 안전설계와 개발에 필요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
In the conventional AF lens actuating system the VCM actuator is used. However due to the actuating mechanism, the VCM actuator has disadvantage in miniaturizing which is essential to the actuator for the mobile device. Therefore novel type actuator is required and the one of the candidate is actuator using electoractive polymer (EAP). The EAP actuator is one of the attractive smart materials that is light and can be easily fabricated with low cost. This paper proposes an AF lens actuator for mobile phone using dielectric elastomer. The proposed actuator was designed and analyzed using finite element method. The designed actuator is verified by experiment and the position control algorithm is applied.
본 연구의 목적은 기업체의 임직원이나 협력사 직원들이 스마트폰 카메라를 이용해 기업의 제품 도면이나 기밀유지가 보장되어야 하는 제품 개발 시 진행되었던 업무 내용이 저장된 문서 등을 스마트폰 카메라로 촬영하여 외부로 유출하는 것을 사전에 차단하고자 한다. 본 연구에서는 허가된 사용자에 대한 사진 촬영과 기업체 내부에서만 촬영된 데이터를 공유할 수 있게 하는 인원 출입 권한과 연계한 스마트폰 카메라 제어시스템을 제안한다. 이를 위해 기업체에 상주하는 임직원, 협력사 직원들과 방문객들의 스마트폰 제어 프로그램(MCS : Mobile Camera Control System) 대한 설치현황을 개발하여 출입이 허가된 지역에서 설치된 스마트폰 제어 프로그램 작동여부를 실험 및 분석한다. 또한, 방문객들이 기업체 방문 시 스마트폰 카메라를 통한 사진 촬영의 방지효과와 스마트폰 카메라 렌즈부분에 부착하는 봉인 스티커 비용의 절감효과가 나타났다.
이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.
Smart phone에 실장되는 카메라 모듈은 Focus 동작에 따라 2가지 타입이 있다. AF(Auto focus) camera module과 FF(Fixed focus) camera module 2가지 타입이다. AF Camera module은 Lens의 위치를 이동하여 자동으로 초점을 맞추는 방식이며, FF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태로 초점을 맞추는 방식이다. EDOF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태에서 AF 모듈처럼 EDOF 알고리즘을 사용하여 초점을 맞추는 기술을 적용한 모듈이다. 본 논문에서는 이러한 EDOF camera module의 해상도 최적화를 구현한다.
The injection molding analysis of VCM (Voice Coil Motor) housing for smart phone cameras were performed. We conducted the analysis in terms of injection molding pressure, the formation of weld lines, flow marks, and flow patterns. The goal of the analysis was targeted for the prediction of the optimal gate locations. Because the quality of VCM housing is strongly dependent on the precise control of the camera lens by its nature, we focused on the lens guiding lanes in the VCM housing. We first calculated the maximum injection molding pressure in terms of the filled volumes. The injection molding pressure were calculated within 146MPa at about 90% volume filled. We also investigated the possibility of the occurrence of design-related defects such flow marks, weld lines. Filling patterns regarding the design of the gate locations were delineated to find the weld lines. Throughout the simulations, the final deformations of the lens guiding lanes for the VCM housing were calculated. The deformations distribute ranging from $0.5{\mu}m$ to $2.50{\mu}m$, which were used to find the optimal design of the gates.
Precision injection mold is an essential element in order to manufacture small and precision plastic lenses used for phone camera. There are many critical factors to meet the requested specifications of high quality plastic lenses. One of the main issues to realize high quality is minimizing decenter value, which becomes more critical as pixel numbers increases. This study suggests the method to minimize decenter value by modifying ejecting structure of the mold. Decenter value of injection-molded lens decreased to 1 ${\mu}m$ level from 5 ${\mu}m$ by applying suggested ejecting method. Also, we also developed BIS (Built-in Sensor) based smart mold system, which has pressure and temperature sensors inside of the mold. Pressure and temperature profiles from cavities are obtained and can be used for deduction of optimal injection molding condition, filling imbalance evaluation, status monitoring of injection molding and prediction of lens quality.
The advent of a fourth industrial revolution, built on advances in digital technology, has coincided with studies using various unmanned aerial vehicles (UAVs) being performed worldwide. However, the accuracy of different sensors and their suitability for particular research studies are factors that need to be carefully evaluated. In this study, we evaluated UAV photogrammetry using smart technology. To assess the performance of digital photogrammetry, the accuracy of common procedures for generating orthomosaic images and digital surface models (DSMs) using terrestrial laser scanning (TLS) techniques was measured. Two different type of non-surveying camera(Smartphone camera, fisheye camera) were attached to UAV platform. For fisheye camera, lens distortion was corrected by considering characteristics of lens. Accuracy of orthoimage and DSM generated were comparatively analyzed using aerial and TLS data. Accuracy comparison analysis proceeded as follows. First, we used Ortho mosaic image to compare the check point with a certain area. In addition, vertical errors of camera DSM were compared and analyzed based on TLS. In this study, we propose and evaluate the feasibility of UAV photogrammetry which can acquire 3 - D spatial information at low cost in a construction site.
스캐너 대신 카메라를 이용하여 문서의 사본 영상을 촬영하면 촬영 각도에 따라 기하학적 왜곡이 발생하거나 그림자가 생길 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영한 문서 영상으로부터 왜곡을 보정하고 그림자 영향을 제거한 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 제안하였다. 카메라 렌즈의 방사 왜곡으로 인해 휘어진 테두리를 펴거나 촬영 각도에 따라 유입된 문서 외부 영역을 제거하기 위한 기하학적 보정을 위해 2차 미분 필터 기반의 문서 테두리 검출 방안을 마련하였다. 그리고 적응적 이진화 방법으로 그림자를 제거한 흑백 문서 영상을 생성하였다. 제안한 왜곡 보정 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 스마트 폰 카메라로 촬영한 문서 영상들을 대상으로 실험한 결과 우수한 처리 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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