A visual sensor consisted of polygonal mirror, laser, and CCD camera was proposed to measure the distance to the weld joint for recognizing the joint shape. To scan the laser beam of the sensor onto an object, 8-facet polygonal mirror was used as the rotating mirror. By locating the laser and the camera at axi-symmetrical positions around the mirror, the synchronized-scan condition could be satisfied even when the mirror was set to rotate through one direction continuously, which could remove the inertia effect of the conventional oscillating-mirror methods. The mathematical modelling of the proposed sensor with the optical triangulation method made it possible to derive the relation between the position of an image on the camera and the one of a laser light on the object. Through the geometrical simulation of the proposed sensor with the principal of reflection and virtual image, the optical path of a laser light could be predicted. The position and direction of the CCD camera were determined based on the Scheimpflug's condition to fit the focus of any image reflected from an object within the field of view. The results of modelling and simulation revealed that the proposed visual sensor could be used to recognize the weld joint and its vicinity located within the range of the field of view and the resolution. (Received February 19, 2003)
본 연구에서는 에지 성분의 추출을 보다 섬세하게 처리함으로써 이미지 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 고전적인 보간을 응용한 ESII(Edge Sensitive Image Interpolation)으로 보간 커널 식에서 고정된 매개 변수를 사용하지 않고 주변 화소 값으로부터 적절한 정보를 얻어내서 매 화소마다 매개변수를 변화시킨다. LSE(Least Square Error)를 이용하여 CME(Camera Modelling Error)를 최소화 하도록 보간 할 화소 값을 결정함으로써 이미지를 복원하며, 기존 방법에 비교하여 객관적, 주관적 화질이 우수함을 실험, 제시하였으며 또한 영상을 1차원 정보로 분리하여 고려한 결과 계산상의 복잡도를 줄이는 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 현재 고해상도 위성 영상을 촬영하는 대부분의 카메라인 pushbroom형태 의 선형 CCD카메라의 기하학적 모델 및 좌표변환 과정을 제안한다. 제안되는 모델은 원시 영상 자표계로 부터 지도 좌표계까지의 정함수 변환 뿐아니라 반대 방향의 역함수 변환도 포함한다. 실제로 resampling의 용이성이나 구현의 효율성을 감안할 때 역함수 변환이 사용되어야 하지만, pushbroom형태의 영상일 경우 그 촛점의 위치가 시간에 따라 변화하므로 역함수 변환 함수가 단 순한 수학적 형태로 성립될 수 없다. 따라서 이 논문에서는 반복 연산과 수렴을 통한 역함수 변 환의 유도를 제안한다. 제안되는 기하학적 모델은 모든 선형 CCD 위성영상에 적용될 수 있으나 본 논문에서는 유도의 편이성을 위해 현재 비행모델을 제작 중이며 1998년 후반에 발사 예정인 우리별 3호의 고해상도 카메라 영상에 촛점을 맞추었다.
Pushbroom위성 영상의 카메라 모델링을 위한 대표적 방법들을 구현하고 성능을 분석하였다. 구현된 모델들은 벡터 진행 모델, Gugan and Dowman(GD)의 모델, 상용 소프트웨어의 근간을 이루는 Orun and Natarajan(ON)의 모델, Direct Linear Transformation(DLT)모델이다. 서울/경기지역 의 SPOT 영상에 대해 지상기준점의 수를 1개에서 23개까지 변화하면서 카메라 모델을 수립하였다. 지상기준점이 6개 미만인 경우에는 벡터 진행 모델이 최고 2.7픽셀의 정확도를 보인 반면 이외의 모델들은 사용할 수 없다. 6개 이상인 경우에는 ON모델이 최고 1픽셀의 정확도로 가장 우수한 성능을 보인다. 이때 벡터 진행 모델은 최고 1.5픽셀의 정확도를 갖는다. GD모델은 모델 변수간의 상관관계로 인하여 대부분의 경우 모델 수립에 실패하였다. DLT모델의 정확도는 특정 지상기준점의 포함여부에 따라 1∼4픽셀 사이에서 진동한다. 모델링의 부산물로서 벡터 진행 모델은 위성궤도 추정에 응용할 수 있는 장점이 있다 향후 연구 과제로는 위에서 열거한 정확도로부터 지상기준점에 내재한 오차 제거, 벡터 진행 모델의 성능 향상 등이 있다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.252-256
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1998
Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.
지금까지 3차원 지리 공간 구성을 위해서는 2D 지리 데이터로부터 수작업으로 건물의 프레임을 만들고 단면 영상을 붙여서 건물을 모델링하였다. 본 논문에서는 지도 데이터의 표준으로 사용되고 있는 수치지도와 임의의 위치에서 입력된 건물의 영상을 이용하여 3D 지리공간을 자동으로 구성하는 지리 모델링 시스템을 제안한다. 먼저 OpenGL을 이용하여 가상공간에 지형을 TIN과 DEM 방법으로 형상화한다. 건물을 모델링하기 위해 임의의 위치에서 카메라로 입력한 건물 영상으로부터 건물의 단면 영상을 추출하고, 검출된 수직선으로부터 카메라의 위치를 자동으로 추정하고, 건물의 높이를 계산하고, 얻어진 단면영상과 texture 맵핑을 하여 실제 공간에 가까운 3D 지리공간을 자동적으로 구성한다. 제안한 방법을 실제 지역에 적용하여 제안한 지리 모델링 시스템의 효율성을 보인다.
Calibration is a prerequisite procedure for employing a camera as a 3D sensor in an automated machines like robots. As accurate sensing is possible only when the vision sensor is calibrated accurately, many different approaches and models have been proposed for increasing calibration accuracy. Particularly an important factor which greatly affects the calibration accuracy is the nonlinearity in the mapping between 3D world and corresponding 2D image. In this paper GMDH algorithm is used to learn the nonlinearity without physical modelling. The technique proposed can be effective in various situations where the levels of noises and characteristics of nonlinear distortion are different. In simulations and an experiment, the proposed technique showed good and reliable results.
The assembly of camera lens modules fur the mobile phone has not been automated so far. They are still assembled manually because of high precision of all parts and hard-to-recognize lens by vision camera. In addition, the very short life cycle of the camera phone lens requires flexible and intelligent automation. This study proposes a fast and accurate identification system of the parts by distributing the camera for 4 degree of freedom assembly robot system. Single or multi-cameras can be installed according to the part's image capture and processing mode. It has an agile structure which enables adaptation with the minimal job change. The framework is proposed and the experimental result is shown to prove the effectiveness.
Kim, Se-Hoon;Choi, Seung-Joon;Kim, Sung-Jin;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1458-1463
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2004
Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.
3차원 영상이 유발하는 입체 시각 피로를 이해하기 위해서는 이미 제작된 콘텐츠가 유발하는 시각피로 뿐 아니라 영상이 생성되는 촬영 시점에 영상을 결정하는 카메라 파라미터가 시각피로에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 카메라 파라미터인 회전 오차, 촬영 거리, 수렴 조건이 입체 시각 피로에 미치는 영향을 검증하고 모형화 하였다. 연구 결과 회전 오차, 촬영 거리, 수렴 조건이 모두 입체 시각 피로에 영향을 미치며 특히 카메라 오정렬 관련 파라미터인 회전 오차는 상대적으로 낮은 화면 시차에서 입체 시각 피로에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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