The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
This paper proposes an algorithm for precise detection of corner points on a coplanar checkerboard in order to perform stereo camera calibration using a single frame. Considering the conditions of automobile production lines where a stereo camera is attached to the windshield of a vehicle, this research focuses on a coplanar calibration methodology. To obtain the accurate values of the stereo camera parameters using the calibration methodology, precise localization of a large number of feature points on a calibration target image should be ensured. To realize this demand, the idea with respect to a checkerboard pattern design and the use of a Homography matrix are provided. The calibration result obtained by the proposed method is also verified by comparing the depth information from stereo matching and a laser scanner.
Nonpoint source pollutants from agriculture are identified as one of the main causes of water quality degradation in the United States. The Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) was used to simulate runoff, nitrogen, and sediment loads from an urbanizing watershed; the Polecat Creek watershed located in Virginia. Model parameters related to hydrology and water quality were calibrated and validated using observed hydrologic and water quality data collected at the watershed outlet and at several sub-watershed outlets. A comparison of measured and simulated monthly runoff at the outlet of the watershed resulted in a correlation coefficient of 0.94 for the calibration period and 0.74 for the validation period. The annual observed and simulated sediment loads for the calibration period were 220.9 kg/ha and 201.5 kg/ha, respectively. The differences for annual nitrate nitrogen ($NO_3$) loads between the observed and simulated values at the outlet of the watershed were 5.1% and 42.1% for the calibration and validation periods, respectively. The corresponding values for total Kjeldahl nitrogen (TKN) were 60.9% and 40.7%, respectively. Based on the simulation results, the calibrated HSPF input parameters were considered to adequately represent the Polecat Creek watershed.
본 논문은 이상호와 이길성(1995)에 의해서 제안된 LRCS(Linear Reservoir and Channel System) 강우-유출 모형의 기본 이론을 소개하였고, 모형의 민감도 분석 및 보정과정에서 나타나는 목적함수에 따른 모형 출력의 변화를 파악하고자 하였다. 보정시 매개변수 영향성 분석을 위한 "hat" 행렬과 영향성 척도의 사용을 제안하였고, 매개변수 추정시 오차 전파에 따른 모형 출력의 변화 정도 및 모형 예측치 분산과 매개변수 변화에 따른 모형 출력의 민감도와의 관련성을 조사하였다. 민감도계수와 hi의 대각 요소와 Di 값의 분석으로 매개변수 추정치의 정확성을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.
한국전기전자재료학회 2006년도 영호남 합동 학술대회 및 춘계학술대회 논문집 센서 박막 기술교육
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pp.125-129
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2006
The analysis of the depth measurement system with multi-sensors (laser, camera, mirror) has been done and the parameter calibration technique has been proposed. In the proposed depth measurement system, the laser beam is reflected to the object by the rotating mirror and again the position of the laser beam is observed through the same mirror by the camera. The depth of the object pointed by the laser beam is computed depending on the pixel position on the CCD. There involved several number of internal and external parameters such as inter-pixel distance, focal length, position and orientation of the system components in the depth measurement error. In this paper, it is shown through the error sensitivity analysis of the parameters that the most important parameters in the sense of error sources are the angle of the laser beam and the inter pixel distance.
The lattice-spring-based synthetic rock mass model (LS-SRM) technique has been extensively employed in large open-pit mining and underground projects in the last decade. Since the LS-SRM requires a complex and time-consuming calibration process, a robust approach was developed using the Response Surface Methodology (RSM) to optimize the calibration procedure. For this purpose, numerical models were designed using the Box-Behnken Design technique, and numerical simulations were performed under uniaxial and triaxial stress states. The model input parameters represented the models' micro-mechanical (lattice) properties and the macro-scale properties, including uniaxial compressive strength (UCS), elastic modulus, cohesion, and friction angle constitute the output parameters of the model. The results from RSM models indicate that the lattice UCS and lattice friction angle are the most influential parameters on the macro-scale UCS of the specimen. Moreover, lattice UCS and elastic modulus mainly control macro-scale cohesion. Lattice friction angle (flat joint fiction angle) and lattice elastic modulus affect the macro-scale friction angle. Model validation was performed using physical laboratory experiment results, ranging from weak to hard rock. The results indicated that the RSM model could be employed to calibrate LS-SRM numerical models without a trial-and-error process.
Yoon, Changwook;Chen, Bichen;Ye, Xiaoning;Fan, Jun
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권4호
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pp.543-551
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2017
SOL (Short, Open and Load) calibration based on iterative error sensitivity is proposed in this paper. With advanced SOL calibration, unknown parasitic parameters at on-chip terminations are accurately estimated up to 20 GHz. Artificial terminations are designed on printed circuit board (PCB) to experiment the proposed method. On-chip SHORT, OPEN and LOAD fabricated inside silicon shows the accuracy of proposed calibration method through the comparison with known fixture S-parameter after de-embedding.
Kim, Bong-Hwan;Kim, Jang-Lyul;Chang, Si-Young;Cho, Gyu-Seong
Journal of Radiation Protection and Research
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제26권3호
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pp.243-248
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2001
Neutron reference fields of Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) for calibrating neutron measuring devices to be used in radiation workplace monitoring consist of two kinds of neutron spectra, the direct and the scattered neutron fields, which are produced by using radionuclide neutron sources, 252Cf and 241AmBe sources. Necessary parameters for calibration such as the anisotropy factor of each neutron source and the room-scattered fraction of some neutron surveymeters in the KAERI calibration facility were determined by calculation or measurement. Spectral measurement of scattered neutron fields were performed at each reference calibration point using a Bonner Multi-sphere Spectrometer (BMS) and the dosimetric quantities for calibration also estimated from the neutron energy spectra which were unfolded using the BUNKI code.
Vision is the most important sensing capability for both men and sensory smart machines, such as intelligent robots. Sensed real 3D world and its 2D camera image can be related mathematically by a process called camera calibration. In this paper, we present a novel linear solution of camera calibration. Unlike most existing linear calibration methods, the proposed technique of this paper can identify camera parameters explicitly. Through the step-by-step procedure of the proposed method, the real physical elements of the perspective projection transformation matrix between 3D points and the corresponding 2D image points can be identified. This explicit solution will be useful for many practical 3D sensing applications including robotics. We verified the proposed method by using various cameras of different conditions.
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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