Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.2
s.95
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pp.164-175
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1999
If the camera plane is nearly parallel to the calibration board on which objects are defined, most of existing calibration approaches such as Tsai's radial-alignment-constraint method cannot be applied. Recently, for such an ill-conditioned case, Zhuang & Wu suggested the linear two-stage calibration algorithm assuming that the exact values of focal length and scale factor are known a priori. In this paper, we developed an iterative two-stage algorithm starts with initial guess fo the two parameters to determine the value of the others using Zhuang & Wu's method. In the second stage, the two parameters are locally optimized. This process is repeated until any improvement cannot be expected any more. The performance comparison between Zhuang & Wu's method and our algorithm shows the superiority of ours. Also included are the computational results for the effects of the distribution and the number of calibration points on the calibration performance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.2
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pp.56-68
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1994
The objective of camera calibration is to determine the internal optical characteristics of camera and the three-dimensional position and orientation of camera with respect to the real world. Calibration procedure for computer vision should be automatical, accurate and applicable to general purpose cameras and lenses. In this paper, we present camera calibration method which meets the above requirements. The algorithm is based on the two-stage method which takes into account lens distortion in the second stage. In this paper, the overdetermined nonlinear system is established in terms of the constraints to all directions and our calibration algorithm is proposed which is constructed by using Marquardt iterations and our calibration algorithm is proposed which is constructed by using Marquardt iteration method in solving nonlinear equations. Experimental results indicate that lens distortion should be taken into consideration for the calibration of the general-purpose lens. With 24 calibration points acquired out of 512$\times$512 image, the proposed algorithm came up with average error of less than 1 pixel and showed a higher accuracy over the conventional two-stage method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.12
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pp.1001-1008
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2001
This paper presents a new camera calibration algorithm for ill-conditioned cases in which the camera plane is nearly parallel to a set of non-coplanar calibration boards. for the ill-conditioned case, most of existing calibration approaches such as Tsais radial-alignment-constraint method cannot be applied. Recently, for the ill-conditioned coplanar calibration Lee&Lee[16] proposed an iterative algorithm based on the least square method. The non-coplanar calibration algorithm presented in this paper is an iterative two-stage procedure with extends the previous coplanar calibration algorithm. Through the first stage, camera, position and orientation parameters as well as one radial distortion factor are determined optimally for a given data of the scale factor and the focal length. In the second stage, the scale factor and the focal length are locally optimized. This process is repeated until any improvement cannot be expected any more Computational results are provided to show the performance of the algorithm developed.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1262-1262
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2001
The rice plant is one of the important staple crops in Korea. The high yield with low cost in rice is required the soil fertility and the development of new precise method of fertilizer application by nutritional diagnosis. Now, in Korea, the nitrogen application system for the rice plant is composed of the basal fertilization, fertilization at tillering stage and fertilization at panicle stage, which the nitrogen fertilization at panicle stage amount to about 30 percent in the total amount. Thus, this experiment carried out to the development of the system that can measure the nitrogen content in the rice plant at panicle stage rapidly with the near infrared spectroscopy, and to predict the appropriate quantity of the nitrogen fertilization at panicle stage based on calibration model for test of nitrogen content in rice plant. The samples were collected from 48 varieties in 4 regions which are mainly cultivated in the southern part of Korea. And then, it collected by classifying into the leaf, the whole plant and the stem since 7 days before the nitrogen fertilization at panicle stage. The ranges of the nitrogen contents were 1.6∼4.0%, 1.7∼3.0% and 1.4∼2.7% in the leaf, the whole plant and the stem, respectively. In the calibration models created by each part of the plant under the Multiple Linear Regression(MLR) method, the calibration model for the leaf recorded the relatively high accuracy. The mutual crossing test on unknown samples were carried out using Partial Least Square(PLS) calibration model. That is, the nitrogen content in the stem was tested by calibration model made by the leaf model and that of stem was tested by calibration model made by whole plant sample. When unknown leaf sample was tested by calibration model made by all sample that collected from each part in rice plant such as leaf, stem and whole plant, it recorded the highest accuracy. As a result, to test the nitrogen content in the rice plant at panicle stage, the nitrogen content in the leaf shall be tested by the calibration model composed of the leaf, the stem and the whole plant. In future, to estimated the amount of nitrogen fertilization at panicle stage for rice plant , it will be calculated based on regression model between rice yield and nitrogen content of leaf measured by calibration model made by mixed sample including leaf, stem and whole plant.
Kim, Ki-Hyun;Park, Sang-Hyun;Kim, Dong-Min;Jang, Sang-Don
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.3
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pp.50-57
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2010
A high precision air bearing stage has been developed and calibrated. This linear-motor driven stage was designed to transport a glass or wafer with the X and Y following errors in nanometer regime. To achieve this level of precision, bar type mirrors were adopted for real time ${\Delta}X$ and ${\Delta}Y$ laser measurement and feedback control. With the laser wavelength variation and instability being kept minimized through strict environment control, the orthogonality of this type of control system becomes purely dependent upon the surface flatness, distortion, and assembly of the bar mirrors. Compensations for the bar mirror distortions and assembly have been performed using the self-calibration method. As a result, the orthogonality error of the stage was successfully decreased from $0.04^{\circ}$ to 2.48 arcsec.
A vision sensor should be calibrated prior to infer a Euclidian shape reconstruction. A point to point calibration. also referred to as a hard calibration, estimates calibration parameters by means of a set of 3D to 2D point pairs. We proposed a new method for determining a set of 3D to 2D pairs for the structured light hard calibration. It is simply determined based on epipolar geometry between camera image plane and projector plane, and a projector calibrating grid pattern. The projector calibration is divided two stages; world 3D data acquisition Stage and corresponding 2D data acquisition stage. After 3D data points are derived using cross ratio, corresponding 2D point in the projector plane can be determined by the fundamental matrix and horizontal grid ID of a projector calibrating pattern. Euclidian reconstruction can be achieved by linear triangulation. and experimental results from simulation are presented.
The objective of camera calibration is to determine the internal optical characteristics of camera and 3D position and orientation of camera with respect to the real world. Calibration procedure applicable to general purpose cameras and lenses. The general method to revise the accuracy rate of calibration is using mathematical distortion of lens. The effective og calibration show big difference in proportion to distortion of camera lens. In this paper, we propose the method which calibration distortion model by using neural network. The neural network model implicity contains all the distortion model. We can predict the high accuracy of calibration method proposed in this paper. Neural network can set properly the distortion model which has difficulty to estimate exactly in general method. The performance of the proposed neural network approach is compared with the well-known Tsai's two stage method in terms of calibration errors. The results show that the proposed approach gives much more stable and acceptabke calibration error over Tsai's two stage method regardless of camera resolution and camera angle.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.3
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pp.100-109
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2022
In this study, calibration technology that increases the alignment accuracy in large flexible flat panels was studied. For precise of calibration, a systematization of the calibration algorithm was established, and a calibration correction technique was studied to revise calibration errors. A coordinate systems of camera and UVW stage was established to get the global position of the mark, and equations for translational and rotational calibration were systematically derived based on geometrical analysis. Correction process for the calibration data was carried, and alignment experiments were performed sequentially in cases of the presence or absence of calibration-correction. Alignment results of both calibration correction and non-calibration correction showed accuracy performance less than 1㎛. On the other hand, the standard deviation in calibration-correction is smaller than non-calibration correction. Therefore, calibration correction showed improvement of the alignment repeatability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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