본 논문에서는 로봇이 작업을 계획하기 위해 필요한 3차원 작업 공간을 세 가지의 컨텍스트(context)들을 이해함으로써 빠르게 모델링하는 새로운 기법을 소개 하고 있다. 로봇이 사람과 비슷한 속도와 정확도로 작업 공간을 이해하고 모델링하는 것에 초점을 두고 있으며 이를 위해 작업 공간상의 특징적인 세 가지의 컨텍스트(작업공간의 간략화를 위한 전체 공간상의 평면특징, 데이터베이스에 미리 정의된 물체 그리고 로봇의 주어진 작업에 따라 다양한 상세함을 갖는 그 외의 장애물)를 정의하였고, 그것들을 빠르게 이해함으로써 어떻게 3차원 작업 공간을 형성하는지 설명하고 있다. 본 논문에서 3 차원 정보를 갖는 scale invariant feature transformation(SIFT)를 stereo-sis SIFT 로 간주했으며 이를 이용하여 위에서 언급한 컨텍스트들을 이해하였고 다양한 카메라의 위치로부터 얻어지는 여러 개의 장면들을 정합하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성도 검증하였다.
In this paper, we suggest a new camera capturing and synthesizing algorithm with the multi-captured left and right images for the better comfortable feeling of 3D depth and also propose 3D image capturing hardware system based on the this new algorithm. We also suggest the simple control algorithm for the calibration of camera capture system with zooming function based on a performance index measure which is used as feedback information for the stabilization of focusing control problem. We also comment on the theoretical mapping theory concerning projection under the assumption that human is sitting 50cm in front of and watching the 3D LCD screen for the captured image based on the modeling of pinhole Camera. We choose 9 segmentations and propose the method to find optimal alignment and focusing based on the measure of alignment and sharpness and propose the synthesizing fusion with the optimized 9 segmentation images for the best 3D depth feeling.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.65-74
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2019
3D file formats typically include OBJ (Wavefront file format), STL (STereoLithography), and FBX (Filmbox). Each format has limitations depending on its configuration and usage, and supported formats are different depending on the software application. glTF helps uniform integration of 3D file formats and allows for more efficient transmission of large 3D geometry files by organizing them in a binary format. This paper presents explanation on OBJ, FBX, and STL which are major examples of existing 3D file formats. It also explains the concept and characteristics of glTF and compares its performance with other 3D file formats on the web. The loading time and packets of each 3D file format are measured according to the web browser environment by means of Google Chrome, Firefox and Microsoft Edge. Experimental results show that glTF is the most efficient and that it exhibits the best performance. As to STL, relatively excessive traffic was observed. This study is expected to contribute to reducing rendering time on the web as 3D file formats are used.
본 논문에서는 SLA 방식의 3D 프린터 사출방식과 사무용 레이저 프린터의 LSU(Laser Scanning Unit)를 융합한 폴리곤 미러 스캐닝 방식의 3D프린터에 대해 핵심이 되는 기능인 기구부 동작에 따른 테스트를 시행하였다. 이러한 테스트는 레이저 동작 및 제어가 가능한지 확인하였으며 아울러 레이저 모듈과 폴리곤 미러를 사용하여 X축에 일정한 점이 출력됨을 확인하였다. 그리고 레이저를 고정된 F-theta 렌즈에 입사한 후 보정된 빔의 출력을 확인하고 보정된 빔을 반사 거울에 맞춰 Z축 상판에 초점이 맞춰지는지를 확인하였다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.229-232
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2005
In this paper, an image-based "approach-align -grasp" visual servo control design is proposed for the problem of object grasping, which is based on the binocular stand-alone system. The basic idea consists of considering a vision system as a specific sensor dedicated a task and included in a control servo loop, and we perform automatic grasping follows the classical approach of splitting the task into preparation and execution stages. During the execution stage, once the image-based control modeling is established, the control task can be performed automatically. The proposed visual servoing control scheme ensures the convergence of the image-features to desired trajectories by using the Jacobian matrix, which is proved by the Lyapunov stability theory. And we also stress the importance of projective invariant object/gripper alignment. The alignment between two solids in 3-D projective space can be represented with view-invariant, more precisely; it can be easily mapped into an image set-point without any knowledge about the camera parameters. The main feature of this method is that the accuracy associated with the task to be performed is not affected by discrepancies between the Euclidean setups at preparation and at task execution stages. Then according to the projective alignment, the set point can be computed. The robot gripper will move to the desired position with the image-based control law. In this paper we adopt a constant Jacobian online. Such method describe herein integrate vision system, robotics and automatic control to achieve its goal, it overcomes disadvantages of discrepancies between the different Euclidean setups and proposes control law in binocular-stand vision case. The experimental simulation shows that such image-based approach is effective in performing the precise alignment between the robot end-effector and the object.
위성으로부터 정확한 3차원 위치정보를 계산하기 위하여 영상획득순간의 정확한 센서의 외부표정요소(위치와 자세)를 알고 있어야 한다. 이미 정확한 3차원 정보를 알고 있는 지상기준점을 이용하여 센서의 외부표정요소를 결정하는 엄밀법은 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있는 최선의 방법 중 하나이다. 엄밀법에 의하여 센서 모델링을 할 때 지상기준점의 영상좌표 관측작업이 선행되어야한다. 본 연구에서는 지상기준점 영상패치 및 보조점 정합에 의해 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정확도는 수작업으로 관측한 값과 자동 계산된 영상좌표의 결과를 비교분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 SPOT위성영상3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 모노 카메라로 입력받은 영상에서 실시간으로 전경과 배경을 분리하여 배경을 자연스럽게 대체 하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 대부분 단일 색상의 배경을 이용하여 전경 색에 대한 제약이 있거나, 깊이 정보를 추출을 위한 스테레오 카메라와 같은 장치에 대한 제약이 있거나, 제한적인 전경의 모양 모델을 이용하여 분리할 수 있는 전경의 모양에 대한 제약이 있었다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 웹캠과 같은 고정된 모노 카메라를 이용하여 실시간으로 전경 분리가 가능한 전경 분리 방법을 제안한다. 또한, 전경 분리의 성능 향상을 위하여 통영상의 시간적인 특징 정보를 이용한 시간적 전경 확률 모델을 제안한다. 또한 분리된 전경과 새로운 배경의 자연스러운 합성을 위한 알파 매트를 이용한 경계선 영역 처리방법과 간단한 후 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제의 화상통신에서 개인의 사적인 정보가 포함된 배경을 자연스럽게 대체시켜 개인의 사생활을 보호할 수 있다.
최근 제조 분야의 미래 유망기술이자, 막대한 파급효과를 유발할 것으로 예상되는 3D 프린터에 대한 관심이 급증하고 있으며, 3D 프린터 제품 가격의 하락에 따른 다양한 형태의 제품 보급이 확산되고 있다. 그러나 현재 보급되고 있는 개인용 3D 프린터는 기술적 성능의 한계점에 따라 높은 가공 정밀도를 요구하지 않는 단순한 형태의 사출물 출력에 사용되고 있으며 소비자 만족도가 매우 낮다. 따라서 본 논문에서는 기존 3D 프린터의 한계점을 극복하기 위해 정밀도가 높은 SLA 방식의 3D 프린터 사출방식과 사무용 레이저 프린터의 LSU(Laser Scanning Unit)를 융합한 폴리곤 미러 스캐닝 방식의 3D프린터를 제안하였다. 제안하는 3D프린터는 정밀도와 제조 속도를 개선하여 기존의 보급형 3D프린터를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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