Abstract
This article is concerned with container pose estimation using CCD a camera and a range sensor. In particular, the issues of characteristic point extraction and image noise reduction are described. The Euler-Lagrange equation for gaussian and random noise reduction is introduced. The alternating direction implicit(ADI) method for solving Euler-Lagrange equation based on partial differential equation(PDE) is applied. The vertex points as characteristic points of a container and a spreader are founded using k order curvature calculation algorithm since the golden and the bisection section algorithm can't solve the local minimum and maximum problems. The proposed algorithm in image preprocess is effective in image denoise. Furthermore, this proposed system using a camera and a range sensor is very low price since the previous system can be used without reconstruction.
본 논문은 CCD 카메라와 거리 센서를 사용하여 컨테이너의 자세 측정에 관하여 연구하였다. 특히 특징점을 추출하고 영상의 잡음을 줄이는 방법에 대하여 중점적으로 기술하였다. 가우시안 및 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 Euler-Lagrange 방정식을 소개하였으며 PDE(Partial Differential Equation)를 기초로 한 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위하여 ADI(Alternating Direction Implicit)방법을 적용하였다. 그리고 스프레더와 컨테이너의 특징점을 추출하기 위해서 기존의 황금 분할법과 이분 분할법을 이용한 방법은 지역적 최대 및 최소 값의 경우 정확한 해를 구할 수 없어서 k차 곡률 알고리즘을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 영상의 전처리과정에서 잡음제거에 효과적이며 카메라와 거리센서를 이용한 제안 시스템은 기존시스템의 구조적 변경 없이 사용가능하기 때문에 비용이 저렴한 장점이 있다.