If the camera plane is nearly parallel to the calibration board on which objects are defined, most of existing calibration approaches such as Tsai's radial-alignment-constraint method cannot be applied. Recently, for such an ill-conditioned case, Zhuang & Wu suggested the linear two-stage calibration algorithm assuming that the exact values of focal length and scale factor are known a priori. In this paper, we developed an iterative two-stage algorithm starts with initial guess fo the two parameters to determine the value of the others using Zhuang & Wu's method. In the second stage, the two parameters are locally optimized. This process is repeated until any improvement cannot be expected any more. The performance comparison between Zhuang & Wu's method and our algorithm shows the superiority of ours. Also included are the computational results for the effects of the distribution and the number of calibration points on the calibration performance.
The objective of camera calibration is to determine the internal optical characteristics of camera and the three-dimensional position and orientation of camera with respect to the real world. Calibration procedure for computer vision should be automatical, accurate and applicable to general purpose cameras and lenses. In this paper, we present camera calibration method which meets the above requirements. The algorithm is based on the two-stage method which takes into account lens distortion in the second stage. In this paper, the overdetermined nonlinear system is established in terms of the constraints to all directions and our calibration algorithm is proposed which is constructed by using Marquardt iterations and our calibration algorithm is proposed which is constructed by using Marquardt iteration method in solving nonlinear equations. Experimental results indicate that lens distortion should be taken into consideration for the calibration of the general-purpose lens. With 24 calibration points acquired out of 512$\times$512 image, the proposed algorithm came up with average error of less than 1 pixel and showed a higher accuracy over the conventional two-stage method.
This paper presents a new camera calibration algorithm for ill-conditioned cases in which the camera plane is nearly parallel to a set of non-coplanar calibration boards. for the ill-conditioned case, most of existing calibration approaches such as Tsais radial-alignment-constraint method cannot be applied. Recently, for the ill-conditioned coplanar calibration Lee&Lee[16] proposed an iterative algorithm based on the least square method. The non-coplanar calibration algorithm presented in this paper is an iterative two-stage procedure with extends the previous coplanar calibration algorithm. Through the first stage, camera, position and orientation parameters as well as one radial distortion factor are determined optimally for a given data of the scale factor and the focal length. In the second stage, the scale factor and the focal length are locally optimized. This process is repeated until any improvement cannot be expected any more Computational results are provided to show the performance of the algorithm developed.
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.
A vision sensor should be calibrated prior to infer a Euclidian shape reconstruction. A point to point calibration. also referred to as a hard calibration, estimates calibration parameters by means of a set of 3D to 2D point pairs. We proposed a new method for determining a set of 3D to 2D pairs for the structured light hard calibration. It is simply determined based on epipolar geometry between camera image plane and projector plane, and a projector calibrating grid pattern. The projector calibration is divided two stages; world 3D data acquisition Stage and corresponding 2D data acquisition stage. After 3D data points are derived using cross ratio, corresponding 2D point in the projector plane can be determined by the fundamental matrix and horizontal grid ID of a projector calibrating pattern. Euclidian reconstruction can be achieved by linear triangulation. and experimental results from simulation are presented.
Dengzhuo Zhang;Min Li;Tongbao Zhu;Lan Qin;Jingcheng Liu;Jun Liu
Smart Structures and Systems
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제32권2호
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pp.101-109
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2023
In order to improve the measurement accuracy of the 6-dimensional accelerometer, the cross coupling compensation method of the accelerometer needs to be studied. In this paper, the non-linear error caused by cross coupling of piezoelectric six-dimensional accelerometer is compensated online. The cross coupling filter is obtained by analyzing the cross coupling principle of a piezoelectric six-dimensional accelerometer. Linear and non-linear fitting methods are designed. A two-level calibration hybrid compensation algorithm is proposed. An experimental prototype of a piezoelectric six-dimensional accelerometer is fabricated. Calibration and test experiments of accelerometer were carried out. The measured results show that the average non-linearity of the proposed algorithm is 2.2628% lower than that of the least square method, the solution time is 0.019382 seconds, and the proposed algorithm can realize the real-time measurement in six dimensions while improving the measurement accuracy. The proposed algorithm combines real-time and high precision. The research results provide theoretical and technical support for the calibration method and online compensation technology of the 6-dimensional accelerometer.
The selection of the temperature sensor in the cryogenic system depends on the temperature range, shape and accuracy. The accuracy of the temperature sensor is essential to improve the reliability of experiment. We have developed the variable temperature cryostat using a two-stage cryocooler. In order to reduce heat load, thermal shield is installed at the first stage with MLI (Multiple layer insulation). We have also developed the sensor holder calibrating more than twenty sensors at the same time for saving time and money. The system can calibrate sensor at variable temperature by controlling electric heater. In this paper, we present design and fabrication of variable temperature cryostat and representative result of Cernox sensor calibration.
In this paper, digital corrction and calibration circuit for a high-resolution CMOS pipelined A/D converter are proposed. The circuits were actually applied to a 12 -bit 4-stage pipelined A/D converter which was implemented in a 0.8${\mu}$m p-well CMOS process. The proposed digital correction logic is based on optimum multiplexer and two nonoverlapping clock phases resulting in a small die area snd a modular pipelined architecture. The propsoed digital calibration logic which consists of calibration control logic, error averaging logic, and memory can effectively perform self-calibration with little modifying analog functional bolcks of a conventional pipelined A/D conveter.
In acquiring the surface information of a part, two types of measuring machines have been used: contact type and non-contact type. Since each measuring device has the pres and cons, an integrated measuring system is proposed to acquire the optimal point data. In order to implement the integrated measuring system, the relationship of coordinate systems between each measuring device should be established. In this paper, a new datum fixture and a calibration method for the multiple-sensor measuring system are proposed. The datum fixture is designed to interface two machines, a CMM and a laser scanner. The position of the datum fixture is calibrated by the axis information off motorized rotation stage which is used for a part setup.
이단추출은 개체와 집락 단수준별 모집단 특성을 함께 추정할 수 있게 해준다. 단위수준별 보조정보가 함께 주어질 때, 단위수준별 정보 및 가중치 구성을 통합적으로 고려한 칼리브레이션 가중치를 산출한다면 단위수준별 특성은 물론 수준간의 다변량적 특성도 적절히 반영할 수 있을 것이다. 본 연구는 Estevao와 Särndal (2006)과 Kim (2019)이 고려한 통합 칼리브레이션 가중치 산출 방법에 대해 살펴보았다. 간단한 모의실험을 통해 기존의 통합 칼리브레이션 가중치 산출방법의 효율성을 비교하였다. 이 중 복합보조정보를 개체화한 후 단일단계의 칼리브리이션 조정으로 가중치를 산출하되 집락가중치가 집락 내 개체가중치 평균이 되도록 정의하는 방법과 단위수준별 보조정보를 이용한 수준별 칼리브레이션 조정을 상호 반복적으로 수행하되 집락가중치가 집락 내 개체가중도치 평균이 되도록 하는 방법이 조정전 가중치의 변동량을 크게 늘리지 않고도 수준간 다변량적 특성을 잘 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 집락과 개체의 상호간 보조정보에 대한 총합추정의 적합도 측면에서 매우 양호하였고, 칼리브레이션 조정에 포함되지 않는 조사특성들의 총합추정에 대한 상대편향 및 상대 평균 제곱근 오차가 작게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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