This paper describes a coordinate measuring technique based on optical triangulation using the two images. To overcome the defect of structured light system which measures coordinate point by point, light source is replaced by CCD camera. Pixels in CCD camera were considered as virtual light source. The overall geometry including two camera images is modeled. Using this geometry, the formula for calculating 3D coordinate of specified point is derived. In a word, the ray from a virtual light source was reflected on measuring point and the corresponding image point was made on the other image. Through the simulation result, validation of formula is verified. This method enables to acquire multiple points detection by photographing.
In electric railway, image monitoring using high speed camera provides reliable, timely information of wear and geometry status, important in taking decisions for overhead contact wire maintenance. The contribution of this research is the development of a simple real-time monitoring system for use in measurement subsystem of contact wire and geometry of overhead contact wire in electric railway. The system has been consists of a high speed CMOS camera with resolution $1024{\times}1280$ pixels, line type laser source and PC-based image acquisition system with PCI Express slot. Vision acquisition software have been used in application programming interface for image acquisition, display, and storage with a frequency of sampling of 500 acquisitions per second.
In this paper we deal with visual servoing that can control a robot arm with a camera using information of images only, without estimating 3D position and rotation of the robot arm. Here it is assumed that the robot arm is calibrated and the camera is uncalibrated. Here we consider two coordinate systems, the world coordinate system and the camera coordinate one and we use a pinhole camera model as the camera one. First of all, the essential notion can be show, that is, epipolar geometry, epipole, epipolar equation, and epipolar constrain. And these plays an important role in designing visual servoing in the later chapters. Statement of the problem is giver. Provided two a priori...
This paper proposes the range and velocity of the object estimation method using a moving camera. Structure and motion (SaM) estimation is to estimate the Euclidean geometry of the object as well as the relative motion between the camera and object. Unlike the previous works, the proposed estimation method can relax the camera and object motion constraints. To this end, we arrange the dynamics of moving camera-moving object relative motion model in an appropriate form such that the nonlinear observer can be employed for the SaM estimation. Through both simulations and experiments we have confirmed the validity of the proposed estimation algorithm.
In this paper we deal with visual servoing that can control a robot arm with a camera using information of images only, without estimating 3D position and rotation of the robot arm. Here it is assumed that the robot arm is calibrated and the camera is uncalibrated. We use a pinhole camera model as the camera one. The essential notion can be show, that is, epipolar geometry, epipole, epipolar equation, and epipolar constrain. These play an important role in designing visual servoing. For easy understanding of the proposed method we first show a design in case of the calibrated camera. The design is constructed by 4 steps and the directional motion of the robot arm is fixed only to a constant direction. This means that an estimated epipole denotes the direction, to which the robot arm translates in 3D space, on the image plane.
비디오 영상으로부터 카메라의 움직임과 3차인 구조를 복원하는 기술은 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 비교정(un calibrated) 동영상을 해석하기 위해서는 대상 영상의 정보만을 이용하는 카메라의 자동 보정(auto-calibration)기술이 필수적이다. 그러나 비디오 상의 많은 프레임에 안정적으로 이를 적용하려면 기존의 자동 보정기술은 무기조정(bundle adjustment) 또는 비선형 최적화 등의 매우 복잡한 과정이 요구된다. 본 논문에서는 최적화 과정 없이도 정확하게 대상 카메라의 궤적과 3차원 구조를 복원하는 새로운 방법이 제안된다. 첫 번째 단계에서 대상 시퀀스에서 카메라 궤적의 해석에 적절한 키프레임(key-frame)을 선택하여 전체 연산 시간을 줄이며, 두 번째 과정에서 보다 정확한 카메라 자동 보정을 하기 위해 이미 추출된 키프레임 가운데 적대 2차 원추곡면(absolute quadric)의 추정을 통해 오차가 많이 포함된 키프레임을 제거한다. 가상 및 실사영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 다양한 실사 영상을 대상으로 가상의 3차원 모델을 합성한 결과도 제시하였다.
본 논문에서는 색상과 깊이 카메라로 구성된 복합형 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 구성하는 방법을 제안한다. 복합형 카메라 시스템은 3차원 영상 구성에 대하여 각 카메라가 갖는 단점을 상호 보완할 수 있다. 3차원 영상 구성에 앞서 개별적인 카메라의 내부변수 및 외부변수를 추출하며 이를 이용하여 영상 정합에 필요한 두 카메라 사이의 관계를 얻는다. 또한, 깊이 카메라의 출력과 거리 관계를 실험적으로 유도하며 정합된 영상에 대하여 좌표 변환을 통해 3차원 영상을 구성한다. 제안된 기법을 구현하기 위해 마이크로소프트사의 복합형 카메라를 이용하며 실험을 수행하며 3차원 영상 및 실제 측정치와의 비교 결과를 제시함으로써 성능을 검증한다.
One of the significant subject in the automatic arc welding is to establish control system of the welding parameters for controlling bead geometry as a criterion to evaluate the quality of arc welding. This paper proposes an inference algorithm for bead geometry in CMA Welding using Neuro-Fuzzy algorithm. The characteristic welding parameters are measured by the circuit composed of hall sensor, voltage divider tachometer, etc. and then the bead geometry of each weld pool is calculated and detected by an image processing with CCD camera and a measuring with microscope. The relationships between the characteristic welding parameters and the bead geometry have been arranged empirically. From the result of experiments, membership functions and fuzzy rules are tuned and determined by the learning of neural network, and then the relationship between actual bead geometry and inferred bead geometry are concluded by fuzzy logic controller. In the applied inference system of bead geometry using Neuro-Fuzzy algorithm, the inference error percent is within -5%∼+4% in case of bead width, -10%∼+10% in bead height, -5%∼+6% in bead area, -10%∼+10% in penetration. Use of the Neuro-Fuzzy algorithm allows the CMA Welding system to evaluate the quality in bead geometry in real time as the welding parameters change.
The robotic arc welding is widely employed in the fabrication industry fer increasing productivity and enhancing product quality by its high processing speed, accuracy and repeatability. Basically, the bead geometry plays an important role in determining the mechanical properties of the weld. So that it is very important to select the process variables for obtaining optimal bead geometry. In this paper, the possibilities of the Infrared camera in sensing and control of the bead geometry in the automated welding process are presented. Both bead width and thermal images from infrared thermography are effected by process parameters. Bead width and isotherm radii can be expressed in terms of process parameters(welding current and welding speed) using mathematical equations obtained by empirical analysis using infrared camera. A linear relationship exists between the isothermal radii producted during the welding process and bead width.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.518-523
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2002
Nowadays the Rational Function Model (RFM), an abstract sensor model, is substituting physical sensor models for highly complicated imaging geometry. But RFM is algorithm to be required many Ground Control Points (GCP). In case of RFM of the third order, At least forty GCP are required far RFM generation. The purpose of this study is to research more efficient algorithm on GCP and accurate algorithm similar to RFM. The Polynomial Camera Model is relatively accurate and requires a little GCP in comparisons of RFM. This paper introduces how to generate Polynomial Camera Model and fundamental algorithms for construction of 3-D topographic data using the Polynomial Camera Model information in the Kompsat stereo pair and describes how to generate the 3-D ground coordinates by manual matching. Finally we tried to extract height information for the whole image area with the stereo matching technique based on the correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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