We have proposed a measurement system for measuring a whole shape of an object easily. The proposed system consists of a camera and a cylinder whose inside is coated by a mirror layer. A target object is placed inside the cylinder and an image is captured by the camera from right above. The captured image includes sets of points that are observed from multiple viewpoints: one is observed directly, and others are observed via the mirror. Therefore, the whole shape of the object can be measured using stereo vision in a single shot. This paper shows that a prototype of the proposed system was implemented and an actual object was measured using the prototype. A method based on a pattern matching which uses a value of SSD (Sum of Squared Difference), and a method based on DP (Dynamic Programming) are employed to identify a set of corresponding points in warped captured images.
Continuous research efforts have been made on acquiring location data on construction sites. As a result, GPS and RFID are increasingly employed on the site to track the location of equipment and materials. However, these systems are based on radio frequency technologies which require attaching tags on every target entity. Implementing the systems incurs time and costs for attaching/detaching/managing the tags or sensors. For this reason, efforts are currently being made to track construction entities using only cameras. Vision-based 3D tracking has been presented in a previous research work in which the location of construction manpower, vehicle, and materials were successfully tracked. However, the proposed system is still in its infancy and yet to be implemented on practical applications for two reasons. First, it does not involve entity matching across two views, and thus cannot be used for tracking multiple entities, simultaneously. Second, the use of a checker board in the camera calibration process entails a focus-related problem when the baseline is long and the target entities are located far from the cameras. This paper proposes a vision-based method to track multiple workers simultaneously. An entity matching procedure is added to acquire the matching pairs of the same entities across two views which is necessary for tracking multiple entities. Also, the proposed method simplified the calibration process by avoiding the use of a checkerboard, making it more adequate to the realistic deployment on construction sites.
Binocular-pair images obtained from two cameras can be used to calculate the three-dimensional (3D) world coordinate of a feature point. However, to apply this method, measurement accuracy of binocular vision depends on some structure factors. This paper presents an experimental study of measurement distance, baseline distance, and baseline direction. Their effects on camera reconstruction accuracy are investigated. The testing set for the binocular model consists of a series of feature points in stereo-pair images and corresponding 3D world coordinates. This paper discusses a method to increase the baseline distance of two cameras for enhancing the accuracy of a binocular vision system. Moreover, there is an inflexion point of the value and distribution of measurement errors when the baseline distance is increased. The accuracy benefit from increasing the baseline distance is not obvious, since the baseline distance exceeds 1000 mm in this experiment. Furthermore, it is observed that the direction errors deduced from the set-up are lower when the main measurement direction is similar to the baseline direction.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
This paper deals with an unmanned vehicle system configuration using all terrain vehicle. Many research institutes and university study and develop unmanned vehicle system and control algorithm. Now a day, they try to apply unmanned vehicle to use military device and explore space and deep sea. These unmanned vehicles can help us to work is difficult task and approach. In the previous research of unmanned vehicle in our lab, we used 1/10 scale radio control vehicle and composed the unmanned vehicle system using ultrasonic sensors, CCD camera and kinds of sensor for vehicle's motion control. We designed lane detecting algorithm using vision system and obstacle detecting and avoidance algorithm using ultrasonic sensor and infrared ray sensor. As the system is increased, it is hard to compose the system on the 1/10 scale RC car. So we have to choose a new vehicle is bigger than 1/10 scale RC car but it is smaller than real size vehicle. ATV(all terrain vehicle) and real size vehicle have similar structure and its size is smaller. In this research, we make unmanned vehicle using ATV and explain control theory of each component
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
기존 논문에서 CCD 카메라를 이용해 3차원 데이터를 획득하는 시스템을 소개했었다. 하지만, 정확도에서는 기존에 개발한 다른 PSD 카메라를 이용한 시스템과 큰 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서는 2대의 카메라로 스테레오 기법을 이용하여 3차원 데이터를 획득하는 시스템을 소개하며, 두 카메라의 캘리브레이션에 대해 살펴보며, 3차원 데이터를 획득하는 방법을 소개한다. 3차원 획득의 정확도를 개선하기 위해 여러 가지 방법을 제안과 설험을 했으며, 결과를 통해 상당히 향상되었음을 알 수 있다. 제안된 방법은 왜곡제거, z축 보정 등이며, 각 방법의 비교실험을 통해 얼마나 개선되었는지 살펴본다.
Single-Camera Stereoscopic Vision three-dimensional measurement system has been developed based upon 30-PTV algorithm. The system consists of one camera $(1k\times1k)$ and a host computer. To attain three-dimensional measurements a plate having stereo holes has been installed inside of the lens system. Three-dimensional measurements was successfully attained by adopting the conventional 30-PTV camera calibration methods. As applications of the constructed measurement system, a water droplet mixed with alcohol was constructed on a transparent plastic plate with the contacted fluid diameter 4mm, and the particles motions inside of the droplet have been investigated with the constructed measurement system. The measurement uncertainty of the constructed system was 0.04mm, 0.04mm and 0.09mm for X, Y and Z coordinates.
$\mu$BGA(Ball Grid Array) is growing in response to a great demand for smaller and lighter packages for the use in laptop, mobile phones and other evolving products. However it is not easy to find its defect by human visual due to in very small dimension. From this point of view, we are interested its development of a vision based automated inspection algorithm. For this, first a 2D view of $\mu$BGA is described under a special blue illumination. Second, a notation-invariant 2D inspection algorithm is developed. Finally a 3D inspection algorithm is proposed for the case of stereo vision system. As a simulation result, it is shown that 3D defect not easy to find by 2D algorithm can be detected by the proposed inspection algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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