KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2414-2433
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2019
The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
현재 디지털 카메라가 적외선 카메라로 예술과 법과학 분야에서 활용 되고 있다. 하지만 디지털 카메라는 촬영이나 광원과 같은 기본적인 이론에 대한 이해가 필요하다는 단점이 있기 때문에 본 논문에서는 적외선 평판 스캐너를 개발하였다. 적외선 카메라의 개발 과정은 다음과 같다. 첫 번째, 가시광선용 형광램프를 적외선 LED로 교체하였다. 두 번째, 완전한 적외선 평판 스캐너를 위하여 유리판 위해 810nm이상 투과가 가능한 롱 패스 필터를 장착하였다. 적외선 디지털 카메라는 촬영을 할 경우 매번 적외선 광원을 조사(Irradiation)해 주어야 하는 번거로움과 가시광선 과 다른 적외선의 특성으로 인하여 생기는 초점문제 그리고 직접 컴퓨터로 옮겨야 하는 작업들이 여전히 존재한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서 개발한 적외선 평판 스캐너는 적외선 광원을 개별적으로 조사할 필요가 없으며, 최소 2mm 이상 되는 피사계 심도로 인하여 초점 문제가 없다. 또한 적외선 평판 스캐너는 일반 평판 스캐너와 마찬가지로 12800dpi의 고해상도를 만들어 낼 수 있다는 것 역시 장점으로 작용한다. 본 논문에서 개발한 적외선 평판 스캐너가 많은 분야에서 활용되기를 기대한다.
고해상도 인공위성용 망원경의 조립 및 평가를 위해서는 평행빔 만들어주는 시준장치가 꼭 필요하다. 전통적으로 큰 직경의 시준장치로는 비축포물면 거울을 많이 사용하여 왔다. 하지만, 평가대상망원경의 초점거리가 긴 경우 비축포물면은 보다 긴 초점거리를 가져야 하고 공기의 유동효과를 효과적으로 제어하지 못할 경우, 정확한 평가가 이루어지기 어려운 단점이 있다. 이에 비해 Cassegrain 형태 시준장치는 빔을 꺾어 사용하므로, 초점거리에 비해 적은 공간을 차지하고 공기의 유동효과도 상당히 줄일 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 직경 300 mm 인공위성 망원경을 측정하기 위해 직경 450 mm 의 Cassegrain 형태 시준장치를 설계하고 제작한 과정을 설명한다. 주경 및 부경을 제작한 후 시준장치를 구성한 결과 최종 파면수차는 0.07λ(λ=633 nm)로 diffraction limited 성능을 보였다.
본 논문은 카메라로 찍은 투사 사영(Perspective Projection)의 한 영상으로부터 물체의 크기와 위치를 계산하기 위해서 3 개의 소실 점만을 사용해서 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 투사 사영의 영상으로부터 초점 거리(Focal Length), 회전 행렬(Rotation Matrix) 등의 정보들 없이 3개의 소실 점만을 가지고 계산하는 방법이다. 물체는 꼭지점(vertices)의 좌표가 크기 벡터 v 의 선형 함수로서 표현할 수 있는 다각형으로써 모델이 된다는 것을 가정한다. 이 재구성의 입력은 영상에서 특징 점과 모델에서 특징 점 사이 대응점의 집합으로 표현할 수 있다. 이 매개 변수 모델의 각각 크기를 최적화하기 위해서, 재구성의 최적화는 동일하게 매개 변수 공간을 샘플링에 의한 최적화기에 대하여 다중 시작점(multiple starting points)을 발생하는 다중 시작(multi-start) 방법을 가지는 표준 비선형 최적화 기법을 효과적으로 해결할 수가 있다.
측정용 사진기는 정교한 소형 구조물의 해석시 최소 촬영거리에 따른 초근접 촬영에 어려움이 있으므로 초점거리 조절이 자유로와 초근접 촬영이 가능한 비측정용 사진기를 이용하는 것이 바람직하다. 또한 많은 시간과 노력을 요하는 기준점측량의 난제가 해결된다면 보다 신속한 초근접 사진해석이 가능할 것이다. 본 연구는 정오차 보정이 이루어진 비측정용 사진기로 소형 피사체를 초근접 촬영하고 번들조정기법에 의해 해석한 후, 오차의 특성을 다양하게 분석하므로써 비측정용 사진기의 효용성을 제시하고, 자체 기준점측량 기법을 도입, 기준점측량의 문제를 효율적으로 해결하기 위한 것이다. 연구결과 비측정용 사진기에 의한 초근접 사진해석의 우월성과 자체 기준점측량기법의 적용가능성이 입증되었으므로 소형구조물을 비롯한 첨단부품의 정밀해석에 그 응용이 가능할 것으로 기대된다.
무한물점으로 취급하는 카메라 광학계의 경우, 자동초점(auto-focus) 속도를 빠르게 하기 위해 기존 광학계와 다른 형태로 광학설계를 하게 된다. 이 때문에 군의 개수가 늘어나므로, 기존의 해석적인 방법으로는 궤적 계산이 어렵고, 또한 수치해석적인 방법은 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 군을 스플라인 보간을 한 뒤, 주어진 뒤정점초점거리와 유효초점거리를 만족하도록 1개 또는 2개 군의 이동량을 해석적으로 구해 줌 궤적을 계산하는 해석적인 방법을 제안하고 이를 유도한다. 이 방법은 무한물점용 줌 렌즈 광학계에서 군수의 제한 없이 모든 광학계에 대해 반복적인 계산없이 해석적인 궤적을 구할 수 있으며, 다양한 예제를 통하여 그 효용성을 보였다.
중적외선 결상용 실리콘 렌즈의 변조전달함수(MTF)를 칼날 주사방식으로 측정하는 적외선 MTF 측정장치를 구성하였다. 이를 위하여 반달형 칼날 물체를 사용하여 초점거리 50 mm, F/4인 실리콘 렌즈에 대한 중적외선 파장대인 $3{\sim}5\;{\mu}m$에서의 축상 자오 방향에 대한 MTF를 측정하였다. 이 때 무한 물체를 만들기 위해서 초점거리가 2.545 m인 비축 포물 반사경을 사용하였다. 측정한 MTF는 렌즈의 설계 자료로부터 구한 MTF와 비교한 결과, 7 lp/mm 이하에서 2 % 이내의 MTF 허용오차를 만족하고 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 3군 구성의 줌 광학계에 대해 렌즈모듈의 개념을 이용하여 1차량 및 3차 수차를 고려한 최적의 초기설계와 이로부터 실제 줌 광학계를 설계하는 방법을 제안 하였다. 각각의 렌즈모듈에 적절히 1차량과 3차 수차량을 설정함으로써 줌비 2배(f = 4.3∼8.6 mm)를 갖고, 시스템에서 요구하는 구속조건을 만족시키는 초기설계 줌 광학계를 얻었다. 각 군의 역할에 따라 적절히 선정된 각각의 렌즈군의 초점거리 및 1차량이 렌즈모듈의 값과 같도록 독립적으로 설계한 후, 군사이의 공기간격을 조정하므로써 줌궤적을 일치시켰다. 이러한 과정을 통해 설계된 줌 광학계는 렌즈모듈로 구성된 원래의 초기 설계된 줌 광학계와 동일한 1차 특성을 갖는다. 결과적으로 잔여수차 보정을 통해 후군초점조절방식을 이용하는 컴팩트 디지털 카메라 및 모바일 폰용 줌 렌즈로서 유용한 줌 광학계를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 모델 기반으로 한 장의 사진으로부터 중점 정보를 포함한 선분을 이용하여 물체를 3차원 재구성하는 방법을 제안한다. 미리 정의된 다면체를 원시기하모델로 사용하며 한 장의 영상으로부터 복원을 시도하였다. 미리 정의된 다면체 모델을 원시기하모델로 사용하며 사용자가 원시기하모델(primitive)의 각 대응점(correspondence point)을 사진에 매핑 시키는 것으로서 3차원 재구성이 수행된다. 기존의 모델기반 3차원 재구성은 카메라 파라미터들을 복원하거나 반복(iteration)을 통한 오차최소화 기법을 사용하였다. 하지만 본 논문은 원시기하모델에 포함되어 있는 선분들과 그 선분들의 중점 정보로부터 선분을 3차원 복원하며 복원된 선분들로부터 원시기하모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 이러한 방법은 선분을 복원하는 단계에서 요구되는 최소한의 카메라 파라미터(focal length) 만으로 원시기하모델을 재구성 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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