This paper proposes a profilometry system for precise surface contouring of 3D objects using a direc- tionally magnified image of a laser light stripe. The resolution of this system can be improved several times comparad with that of conventional systems without loss of spatial resolution and depth of measurement. A pair of cylindrical lens(a convex lens and a concave lens) are used for a directionally magnified image of a laser light stripe maintaining the same focal plane. Also, image processing procedures for image reconstruc- tions are described.
Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
The objective of camera calibration is to determine the internal optical characteristics of camera and 3D position and orientation of camera with respect to the real world. Calibration procedure applicable to general purpose cameras and lenses. The general method to revise the accuracy rate of calibration is using mathematical distortion of lens. The effective og calibration show big difference in proportion to distortion of camera lens. In this paper, we propose the method which calibration distortion model by using neural network. The neural network model implicity contains all the distortion model. We can predict the high accuracy of calibration method proposed in this paper. Neural network can set properly the distortion model which has difficulty to estimate exactly in general method. The performance of the proposed neural network approach is compared with the well-known Tsai's two stage method in terms of calibration errors. The results show that the proposed approach gives much more stable and acceptabke calibration error over Tsai's two stage method regardless of camera resolution and camera angle.
Pipe inspection has a great importance to ensure safety for the nuclear power plant. In this paper, we designed visual inspection module for the tube internal, which diameter is 15${\sim}$20mm. And we made inspection module which consisted of CCD camera and light. And the relation between image and real world coordinate is established. Image processing is performed to calculate mapping parameter and analyze the size of defect. For the calculation of mapping parameter, experiment is performed using grid type test pattern. Acquired image is processed to extract image coordinate. Edge detection, thresholding, median filtering and morphology filtering is applied to extract grid pattern. Extracted image coordinate is used to calculate image to real world mapping. Lens distortion was considered and corrected to get exact data. Coordinate transformation data is provided for the users to recognize easily. Experiment was performed using grid type test pattern, we extracted lens distortion parameter and real coordinate of defect point. Radial distortion of lens was corrected but tangential distortion was not considered. As continuum to this study, the tangential distortion of lens is considered and improvement of analy zing technique for the tube internal be explored continuously.
본 연구에서는 기존 LED 보안등의 LED 광원 직진성에 의한 눈부심 현상을 개선하고, 조도 균제도를 높게 유지하며, 회전 대칭이 아닌 편축으로 긴 배광 분포를 가지도록 하여 LED 보안등 간에 생기는 광 공핍현상을 해결할 수 있는 보안등용 LED 2차 렌즈를 개발하였다. 개발 광학계는 보안등용 조명 기준에 만족하도록 설계하였으며, 렌즈의 형태는 단일 렌즈로 조명 설계 및 해석 프로그램을 이용한 설계와 분석을 통해 최적화를 하였다. Mock-up을 제작하여 실제 측정을 통해 조도 측정 데이터와 조도 균제도 데이터를 확보하였다.
Compact Camera Module(CCM) is widely used in PDA, Celluar phone and PC web camera. With the greatly increasing use for mobile applications, there has been a considerable demands for high speed production of CCM. The major burden of production of CCM is assembly of lens module onto CCD or CMOS packaged circuit board. After module is assembled, the CCM is inspected. In this paper, we developed the image capture board for CCM and the imaging processing algorithm to inspect the defects in captured image of assembled CCMs. The performances of the developed inspection system and its algorithm are tested on samples of 10000 CCMs. Experimental results reveal that the proposed system can focus the lens of CCM within 5s and we can recognize various types of defect of CCM modules with good accuracy and high speed.
본 논문은 DSP보드에 캠코더의 NTSC 카메라로부터 획득한 칼라영상에서 휘도성분만을 추출한 후 비교적 간단한 영상 처리를 하여 카메라 렌즈의 초점 조절에 필요한 정보를 추출하여 자동으로 초점이 조절되는 시스템을 구현 하였다. 초점이 정확한 물체는 경계선이 뚜렷하다는 점을 이용하여 영상을 미분한 후 실험적으로 구한 초점조절에 유효한 값의 합이 증가하는 쪽으로 렌즈를 조절함으로서 영상에 적합한 초점을 얻을 수 있었다. 또한 잡음 성분에 해당하는 미분 값이 큰 값은 제외함으로서 보다 정착한 초점 값을 얻을 수 있었다.
자동초점이란 영상을 획득하는 시스템에서 고정된 촬상면에 자동으로 초점이 맺히도록 렌즈를 구동시키는 방식으로 컴퓨터비전과 카메라 등에서 매우 중요하게 사용된다. 소형 카메라의 경우 자동초점에서 렌즈구동부인 actuator의 기술은 대량생산이 이용이하고, 위치센서가 불필요하며, 회로구성이 용이한 VCM방식이 널리 사용되고 있으며, 구동의 안정성에 비해 크기와 소음이 큰 스테핑모터 방식, 크기는 가장 작지만 납 함유문제 및 습도 취약성을 갖는 피에조 방식이 있다. 그 외에 액체렌즈방식이 있는데, 소형 구조에 저전력의 장점이 있지만 화질 및 신뢰성 검증 그리고 고압이 필요한 특징을 가지는 구조도 있다. 본 논문에서 5Mpixel급 이미지 센서를 통해 획득한 영상의 선예도를 이용하여 VCM의 actuator처럼 액체렌지를 제어할 수 있는 제어 시스템을 두 가지를 구현하여 자동으로 초점을 맞추는 기능을 구현 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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