This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
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.
최근 비약적인 기술발전을 통해 8,000만 화소급 디지털 카메라가 등장했으며, 비측량용 디지털 카메라가 사진 측량 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 항공사진과 지상기준점을 이용하여 렌즈 캘리브레이션을 수행하였다. 항공사진은 35mm 렌즈가 장착된 CMOS 2,110만 화소급 비측량용 디지털 카메라를 헬리콥터에 설치하여 취득하였고, 지상기준점은 1:1,000 도화원도에서 선점하였다. 그 결과 렌즈에 대한 초점거리, PPA, 방사왜곡계수를 계산할 수 있었다. 또한 렌즈 캘리브레이션 전후에 항공삼각측량을 수행하여 지상기준점의 평균제곱근오차와 최대 잔차를 비교하였으며, 캘리브레이션 후 정확도가 매우 큰 폭으로 향상됨을 알 수 있었다.
적외선 열화상 방식을 사용하여 초음속 풍동모델 표면온도를 측정하였다. 표면온도를 정량적으로 파악하기 위해 적외선 카메라 감지신호의 흑체 보정, 카메라와 렌즈의 불완전한 평형 등으로 야기되는 왜곡 보정, 그리고 모델표면 시야각에 따른 방사율 보정을 수행하였다. 본 연구를 통해 적외선 카메라를 이용한 표면온도측정의 왜곡보정 기술을 확보하였으며, 공력특성 실험을 통해 통상적으로 사용되는 이차원 시험모델 사용시 정성적일 뿐만 아니라 정량적인 계측을 위해서는 왜곡보정이 고려되어야 함을 입증하였다.
Camera calibration is an important and fundamental procedure for the application of a vision sensor to 3D problems. Recently many camera calibration methods have been proposed particularly in the area of robot vision. However, the reliability of data used in calibration has been seldomly considered in spite of its importance. In addition, a camera model can not guarantee good results consistently in various conditions. This paper proposes methods to overcome such uncertainty problems of data and camera models as we often encounter them in practical camera calibration steps. By the use of the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, few data having excessive magnitudes of errors are excluded. Artificial neural networks combined in a two-step structure are trained to compensate for the result by a calibration method of a particular model in a given condition. The proposed methods are useful because they can be employed additionally to most existing camera calibration techniques if needed. We applied them to a linear camera calibration method and could get improved results.
본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡에 의한 화상을 보정하고, 로봇 좌표를 인식하기 위해 사용하는 패치의 변경에 의한 로봇의 위치 및 각도오차를 줄여 축구로봇 시스템의 성능 개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 그리고 렌즈의 왜곡 중 기하학적인 왜곡을 보정하여 로봇의 위치오차를 줄여 실시간 환경인 축구로봇 시스템에 적용한다. 로봇의 인식과 로봇의 좌표 및 방향을 판별하기 위하여 사용하는 패치는 그 모양에 따라 로봇이 가지게 되는 위치오차와 각도오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 개선한 로봇패치에 따른 로봇의 위치 및 각도 오차를 줄이는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
For camera calibration, this paper describes two steps to camera constants and camera parameters. The former is the radial distortion of lens, image center and focal length etc.. The latter is translation, rotation etc.. Camera calibration use tsai's algorithm. In this paper, the solutions are introduced into overdetermined system as matching points that are acquired from two CCD and measured object depth information.
This paper presents a camera calibration method using several images for three dimensional measurement applications such as stereo systems, mobile robots, and visual inspection systems in factories. Conventional calibration methods that use single image suffer from errors related to reference point extraction in image, lens distortion, and numerical analysis of nonlinear optimization. The camera parameter values obtained from images of same camera is not same even though we use same calibration method. The camera parameters that are obtained from several images of different view for a calibration target is usaully not same with large error values and we can not assume a special probabilistic distribution when we estimate the parameter values. In this paper, the median value of camera parameters from several images is used to improve estimation of the camera values in an iterative step with nonlinear optimization. The proposed method is proved by experiments using real images.
This paper presents a wafer pre-alignment system which is improved using the image of the entire wafer area. In the previous method, image acquisition for wafer takes about 80% of total pre-alignment time. The proposed system uses only one image of entire wafer area via a high-resolution CMOS camera, and so image acquisition accounts for nearly 1% of total process time. The larger FOV(field of view) to use the image of the entire wafer area worsen camera lens distortion. A camera calibration using high order polynomials is used for accurate lens distortion correction. And template matching is used to find a correct notch's position. The performance of the proposed system was demonstrated by experiments of wafer center alignment and notch alignment.
이 논문에서는 스마트폰을 사용한 비디오 투과식 증강현실에서 왜곡 보정과 시야각 조정을 다룬다. 삼성 기어 VR이나 구글의 카드보드와 같은 스마트폰을 사용한 HMD(Head Mounted Display)에서는 일반적으로 렌즈로 인해서 영상이 왜곡되어 렌더링이 된다. 특히나 스마트폰을 사용한 증강현실에서는 스마트폰의 카메라와 HMD의 렌즈로 인해서 발생하는 왜곡이 합해져서 보다 복잡한 형태의 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 사용자에게 시각적인 인지나 인식 기능에 부조화를 야기하게 된다. 유리와 같은 투명 디스플레이를 궁극적인 형태의 HMD라고 생각하면 최대한 이런 왜곡을 없애서 투명한 것과 같은 효과를 주어야 한다. 이 논문에서는 스마트폰 기반 비디오 투과식 증강현실 방식에서 왜곡을 보정하고 시야각을 조정하여 투명에 가까운 효과를 주는 방법을 제시한다. 논문에서 왜곡 보정 및 시야각 조정 모듈을 개발하고 이에 대한 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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