일반적으로 사용하고 있는 X-선 검색장치는 대상물의 단면 정보만을 제공하고 있기에 검색 대상체를 식별에 어려움이 있어 이에 대한 개선이 요구되어 왔다. 스테레오 X-ray 시스템은 기존의 검색장치에 라인센서를 추가하여 검색 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공함으로써 검색 효율을 높이도록 고안되었다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치의 검색 속도를 향상시키기 위하여 정밀제어를 위한 제어부를 설계하고 이를 통해 이동체와 검색기의 스캔 속도를 동기화 하고 대상체의 검색 속도를 개선하였다. 본 연구의 결과는 대형 화물 스캔 장치 및 고속화물 스캔 장치 개발을 위해 활용될 수 있다.
본 논문에서는 로봇의 3차원 작업을 위한 센서로 사용된 스테레오 카메라의 위치 결정 문제를 다룬다. 공통의 기준선상에 평행한 시선을 가지도록 설치된 스테레오 카메라의 모델이 주어진 후, 보정에 사용된 제어점들의 불확실성에 둔감하고 로봇의 반복정밀도를 고려한 오차 조건을 만족시킬 수 있도록 센서의 계측거리가 결정된다. 두 카메라간의 간격은 3차원 위치 오차와 스테레오 영상좌표 오차와의 관계를 고려하여 이들이 최소화될 수 있도록 결정하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 기법들과는 달리 3차원의 문제를 피계측체의 모델링 과정이나 복잡한 제한조건 없이 접근함으로써 일반적이며, 모의실험을 통하여 유용함을 확인할 수 있었다.
A Process of 3-D Particle image velocimetry, called here, as '3-D volume PIV' was developed for the full-field measurement of 3-D complex flows. The present method includes the coordinate transformation from image to camera, calibration of camera by a calibrator based on the collinear equation, stereo matching of particles by the approximation of the epipolar lines, accurate calculation of 3-D particle positions, identification of velocity vectors by 3-D cross-correlation equation, removal of error vectors by a statistical method followed by a continuity equation criterior, and finally 3-D animation as the post processing. In principle, as two frame images only are necessary for the single instantaneous analysis 3-D flow field, more effective vectors are obtainable contrary to the previous multi-frame vector algorithm. An Experimental system was also used for the application of the proposed method. Three analog CCD camera and a Halogen lamp illumination were adopted to capture the wake flow behind a bluff obstacle. Among 200 effective particle s in two consecutive frames, 170 vectors were obtained averagely in the present study.
In this paper we will deal with a calibration method for low cost motion capture system using psd(position sensitive detection) optical sensor. To measure the incident direction of the light from LED emitted marker, the PSD is used the output current ratio on the electrode of PSD is proportional with the incident position of the light focused by lens. In order to defect the direction of the light, the current output is converted into digital voltage value by opamp circuits peak detector and AD converter with the digital value the incident position is measured. Unfortunately, due to the non-linearly problem of the circuit poor position accuracy is shown. To overcome such problems, we compensated the non-linearly by using least-square fitting method. After compensated the non-linearly in the circuit, the system showed more enhanced position accuracy.
It is necessary to calibrate measurement systems to enhance its measurement accuracy. The visual sensing system that is presented in our previous work has to be calibrated, too. It is a multiple mirror system for three-dimensional measurement, which is composed of a camera and a series of mirrors. It is important to calibrate the positions and orientations of the mirrors relative to the camera because they have direct influence on the relationship between the image plane and the task space. This paper presents the calibration method for the visual sensing system. To confirm the measurement performance of the implemented system. its measurement accuracy in measuring the locations in three-dimensional space is investigated. A series of experiments for measuring the locations of the circle-shaped marks are performed. Experimental results show that the sensing system can be effectively used for three-dimensional measurement.
안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 폐기물 매립 시설은 필요하며 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 스테레오 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud)를 얻을 수 있었으며 이것을 물체의 체적 계산 알고리즘의 입력으로 선택하였다, 비균일 삼각 격자 기반 메싱(non-uniform triangular meshing) 방법에 기초한 두 개의 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 입증하였다. 제시된 알고리즘은 쓰레기 매립의 체적 계산 뿐 만이 아니라 삼차원 객체의 일반적인 체적 계산을 위한 알고리즘으로도 사용될 수 있다.
로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
본 논문은 두 대의 카메라로 찍은 영상을 이용하여 사물의 3D 정보를 계산하는 스테레오 매칭(Stereo Matching) 기법의 전처리 과정에 관한 연구이다. 본 논문에서는 카메라 내부의 왜곡 및 두 카메라간의 정렬 문제로 인해 생긴 영상의 수직시차(vertical parallax)를 제거하기 위한 실시간 편위교정(Rectification) 하드웨어 설계 구조를 제안한다. 이를 위한 사전 단계로 J.Y Bouguet이 설계한 Matlab 툴박스를 이용해 영상의 보정 매개변수(calibration parameter)를 구한 후 Heikkila 와 Silven의 알고리즘을 기반으로 하여 편위교정 하드웨어를 설계하였다. 이때 결과 이미지의 정밀도를 높이기 위하여 Xilinx의 Core 생성기를 이용해 부동소수점 연산기를 생성하여 사용하였으며, 이를 통하여 룩업 테이블(Look-Up Table) 등을 사용하여 설계된 타 편위교정 하드웨어에 비해 높은 정밀도를 가지면서도 실시간으로 작동하는 편위교정 하드웨어를 설계할 수 있음을 확인하였다.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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