It is necessary to improve the exactness and adaptation of the working environment for the intelligent robot system. The vision sensor have been studied for a long time at this points. However, it has many processes and difficulties for the real usages. This paper proposes a visual servoing in the virtual environment to support OLP(Off-Line-Programming) path compensation and supplement the problem of complexity of the old kinematical calibration. Initial robot path could be compensated by pixel differences between real and virtual image. This method removes the varies calibrations and 3D reconstruction process in real working space. To show the validity of the proposed approach, virtual space servoing with stereo camera is carried out with WTK and openGL library for a KUKA-6R manipulator and updated real robot path.
In the conventional remote monitoring system, a user in front of a computer monitor can acquire only 2 dimensional visual information in a passive way. Thus, even thoght the user finds an interesting object from the video image, helshe can hardly acquire additional information on the object such as name. 311 shape, etc. In this paper, an active monitoring system that shows additional information on the selected object is proposed. The active remote monitoring system can calculate the 3D position of the object that is selected in the video images. Then, using the 3D position of the object, other information on the object can be retrieved from the database and shown on the screen. To calculate the 3D position of the object, 2 CCD cameras that can be tilted and panned using 3 stepping motors are used. The algorithm of 3D position calculation and the result of experiments are explained.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.57-63
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2004
various applications is presented. It is based on rapid-prototyping of transparent model for flow visualization and on the use of refractive index matching that enables efficient and clear visualization of the flow inside the model. The model is immersed in the index-matching fluid in a glass tank so that any displacement and rotation of the model in the tank have no influence on the optical setup for image acquisition to be made through a glass wall. This can facilitate greatly the camera calibration for stereo PIV and 3-D PTV. As the flow model is generated directly from 3-D surface data, no laborious preparation of the flow model is needed. This approach for seamless linking of model generation and PIV measurement is applicable to various flow measurements in automobile, ship building, fluid machinery, turbine, electrical appliances, heat exchanger, electronic cooling, bio-engineering and so on.
Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
각종 시설물들의 건설로 인해 형성된 사면은 붕괴의 위험성을 앉고 있기 때문에 사면의 현장에 대한 정보를 수집하기 위한 기존의 조사 방법들은 조사기간의 장기화, 계측장비에 대한 비용 및 접근성 등의 문제점이 제기되고 있으며, 이는 자료 수집의 한계점으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 어느 위치에서든지 줌렌즈를 사용하여 영상을 취득할 수 있도록 하기 위하여 줌렌즈를 초점거리별로 검정하여 자유로이 줌을 사용할 수 있도록 하였다. 초점 거리별 검정 데이터 값은 DB(Date Base)화하여 여러 종류의 카메라나 또는 다른 렌즈를 사용하여 측정을 하더라도 자동으로 촬영한 초점거리의 카메라 검정데이터 값과 카메라정보를 불러오도록 Image Loader 시스템을 개발하였다. 또한, 취득한 대상물의 입체영상으로부터 3차원 공간영상정보를 구축함으로써 사면측량 및 조사에 효율적인 기초 자료로 제공하고자 하며, 사람이 접근할 수 없는 위험사면에 대한 정확한 측량방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 가정용 비디오 게임에 사용 가능한 고속의 저가형 모션캡쳐, 시스템에 사용되는 전 방향 특성을 갖는 IR 능동 마커의 개발을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에서 모션캡쳐를 응용한 시스템 및 컨텐츠들이 많이 선보기고 있으며, 인기를 모으고 있는 추세이다. 이러한 흐름에 맞추어 우리는 이미 저가이면서 속도가 빠른 PSD(Position Sensitive Detector) 센서를 이용만 스테레오 비젼 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템(Stereo vision based PSD motion capture system)과 광량 보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템(Intensity Calibration based single PSD motion capture system) 그리고 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템(Two active markers at fixed distance based single PSD motion capture system)등을 소개한 바 있다. 본 논문에서 제안하는 전방향 특성을 갖는 IR 능동 마커는 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템에 적용하여 보다 정밀한 3차원 좌표 측정을 할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 동일 특성을 갖는 마커를 제작하고 평가하여 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템에 적합한 마커의 제작 방법을 제안하였다.
Hsu, Ting Y.;Pham, Quang V.;Chao, Wei C.;Yang, Yuan S.
Smart Structures and Systems
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제25권5호
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pp.531-541
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2020
This paper demonstrates the possibility of evaluating the safety of a building right after an earthquake using consumer-grade surveillance cameras installed in the building. Two cameras are used in each story to extract the time history of interstory drift during the earthquake based on camera calibration, stereo triangulation, and image template matching techniques. The interstory drift of several markers on the rigid floor are used to estimate the motion of the geometric center using the least square approach, then the horizontal interstory drift of any location on the floor can be estimated. A shaking table collapse test of a steel building was conducted to verify the proposed approach. The results indicate that the accuracy of the interstory drift measured by the cameras is high enough to estimate the damage state of the building based on the fragility curve of the interstory drift ratio. On the other hand, the interstory drift measured by an accelerometer tends to underestimate the damage state when residual interstory drift occurs because the low frequency content of the displacement signal is eliminated when high-pass filtering is employed for baseline correction.
이 논문은 스테레오 영상을 이용하여 응급상황을 인식하기 위하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사람의 다양한 동작에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 3차원 정보를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 두 대의 카메라 영상에서 각각 배경을 생성한 다음에 배경 영상과 입력 영상의 차이를 이용하여 움직임 객체를 추출하였다. 그리고 움직임 객체를 포함하는 사각형을 생성한 다음 두 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 3차원 정보를 추출하였다. 3차원 공간상에서의 사각형의 너비와 높이의 변화량과 사각형 중심점 위치의 변화량 각각에 대하여 동작 인식률을 실험하였다. 실험 결과 너비와 높이의 특징 값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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