In this paper presents an accurate AFM used that is free from the Z-directional distortion of a servo actuator is described. Two mathematical correction methods by the in-situ self-calibrationare employed in this AFM. One is the method by the integration, and the other is the method by inverse function of the calibration curve. The in situ self-calibration method by the integration, the derivative of the calibration curve function of the PZT actuator is calculated from the profile measurement data sets which are obtained by repeating measurements after a small Z-directional shift. Input displacement at each sampling point is approximately estimated first by using a straight calibration line. The derivative is integrated with reference to the approximate input to obtain the approximate calibration curve. Then the approximation of the input value of each sampling point is improved using the obtained calibration curve. Next the integral of the derivative is improved using the newly estimated input values. As a result of repeating these improving process, the calibration curve converges to the correct one, and the distortion of the AFM image can be corrected. In the in situ self-calibration through evaluating the inverse function of the calibration curve, the profile measurement data sets were used during the data processing technique. Principles and experimental results of the two methods are presented.
Camera Calibration should certain)y be achieved to take an accurate measurement using image system. Calibration is to prove the relation between an measurement object and camera and to estimate twelve internal and external parameters. In this paper, we suggest that an algorithm should estimate the external parameters from the road image and use a vanishing point's character from parallel straight lines in a space. also, we use Hough Transform to estimate an accurate vanishing point. Hough Transform has one of the advantages which is an application for each road environment. we assume a variety of environments to prove the usability of a suggested algorithm and show simulation results with a computer.
In general, camera calibration has to be gone ahead necessarily to estimate a position and an orientation of the object exactly using a camera. Autonomous land system in order to run a vehicle autonomously needs a camera calibration method appling a camera and various road environment. Camera calibration is to prescribe the confrontation relation between third dimension space and the image plane. It means to find camera calibration parameters. Camera calibration parameters using the paved road and the unpaved road are estimated. The proposed algorithm has been detected through the image processing after obtaining the paved road and the unpaved road. There is able to detect easily edges because the road lanes exist in the raved road. Image processing method is two. One is a method on the paved road. Image is segmentalized using open, dilation, and erosion. The other is a method on the unpaved road. Edges are detected using blur and sharpening. So it has been made use of Hough transformation in order to detect the correct straight line because it has less error than least-square method. In addition to, this thesis has been used vanishing point' principle. an algorithm suggests camera calibration method using Hough transformation and vanishing point. When the algorithm was applied, the result of focal length was about 10.7[mm] and RMS errors of rotation were 0.10913 and 0.11476 ranges. these have the stabilized ranges comparatively. This shows that this algorithm can be applied to camera calibration on the raved and unpaved road.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.71-74
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2006
Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS) is planned to be launched onto Geostationary Earth Orbit in 2008. The meteorological imager (MI) is one of COMS payloads and has 5 spectral channels to monitor meteorological phenomenon around the Korean peninsular intensively and of Asian-side full Earth disk periodically. The MI has on-board radiometric calibration capabilities called 'blackbody calibration' for infrared channels and 'space look' for infrared/visible channels, and radiometric response stability monitoring device called 'albedo monitor' for visible channel. Additionally the MI has on-board function called 'electrical calibration' for the check of imaging path electronics of both infrared and visible channels. The characterization of MI performance is performed to provide the pre-launch radiometric calibration data which will be used for in-orbit radiometric calibration with the on-board calibration outputs. The radiometric calibration of the COMS MI is introduced in the view point of instrument side in terms of in-orbit calibration devices and capabilities as well as the pre-launch calibration activities and expected outputs.
동공 추적 기술은 스마트 장치와 연계하여 사용자에게 편의를 제공할 수 있는 효율적인 정보 제공 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Pupil-labs에서 제작한 모바일 동공 추적 장치를 사용하여 사용자의 응시점 거리를 측정하고, 정확도와 정밀도를 분석하는 실험 수행결과를 보인다. 이를 기반으로 동공 추적 장치가 측정하는 동공의 응시점 위치와 대상 타겟과의 오차를 비교한다. 모바일 동공 추적 장치도 한 종류의 카메라이기 때문에 사용하기 전에는 반드시 캘리브레이션 작업을 수행해야 한다. 일반적으로 사용하는 2차원 캘리브레이션 방법뿐만 아니라, 3차원 캘리브레이션 수행 방법에 대해 설명한다. 3차원 캘리브레이션은 2차원 캘리브레이션 결과보다 높은 정확도를 갖기 위해임의의 평면을 설정하여 다양한 3차원 공간상에서 캘리브레이션을 수행하는 과정을 의미한다. 3차원 캘리브레이션의 효율성을 보이기 위해 실험결과에 대한 분석 결과를 설명한다. 또한 전반적인 장치의 사용 방법과 장치를 통해 얻을 수 있는 다양한 정보를 소개한다.
탑재체에 따른 위성의 임무가 다양하듯이, 적합한 검보정(Calibration & Validation)을 위한 작업은 탑재체에 따라 특정적인 요소를 가진다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성의 경우에는 전파를 사용하여 물체를 인식하므로, 검보정을 위해서 특정한 형태로 전파를 반사하는 목표물을 지상에 설치하여야 한다. 또한 이 목표물은 설계된 위성궤도에서 지상목표물을 획득할 수 있도록 하여야한다. 상기의 목적을 달성하기 위해서는 우선적으로 검보정을 위한 사이트를 면밀히 분석하여야 한다. 여기에서는 상대방사보정(Relative Radiometric Calibration)과 절대방사 보정(Absolute Radiometric Calibration) 중에서 후자를 위한 반사기의 점표적 설치를 위해 적합한 검보정 사이트에 대한 고찰을 하였다.
In this paper, a novel 5-axis hybrid-kinematic machine tool is introduced and the research results on accuracy improvement of the prototype machine tool are presented. The 5-axis hybrid machine tool is made up of a 3-DOF parallel manipulator and a 2-DOF serial one connected in series. The machine tool maintains high ratio of stiffness to mass due to the parallel structure and high orientation capability due to the serial-type wrist. In order to acquire high accuracy, the methodology of measuring the output shafts by additional sensors instead of using encoder outputs at the motor shafts is proposed. In the kinematic view point, the hybrid manipulator reduces to a serial one, if the passive joints in the U-P serial chain at the center of the parallel manipulator are directly measured by additional sensors. Using the method of successive screw displacements, the kinematic error model is derived. Since a ball-bar is less expensive than a full position measurement device and sufficiently accurate for calibration, the kinematic calibration method of using a ball-bar is presented. The effectiveness of the calibration method has been verified through the simulations. Finally, the calibration experiment shows that the position accuracy of the prototype machine tool has been improved from 153 to $86{\mu}m$.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
측정 및 화학분석에 많이 이용되는 한 점 교정식에 대하여 측정 불확도 표기 지침서(GUM)의 근사법과 Monte-Carlo Simulation에 의해 계산된 각각의 확장불확도를 비교하였다. 이 비교를 위하여 임의의 자료들을 여러 농도 수준에서 정규 분포 또는 t-분포로 가정하여 계산하였다. 나눗셈에 의한 한 점 교정식의 비선형성과 t-분포 형식을 함에 따른 입력량의 과도한 퍼짐으로 인하여, 경우에 따라서, GUM의 근사법으로 계산된 불확도가 Monte-Carlo Simulation에 의해 계산된 것보다 약 50% 이상의 오류가 있다는 것이 확인되었다. 그러나, 검출 하한을 계산하기 위하여 한 점 교정식을 이용하는 경우, 반응량의 표준불확도가 상대적으로 매우 크고 비선형성에 희한 계산 오류가 상대적으로 무시되므로 근사식에 따른 계산 오류가 발생하지 않았다.
In this paper we describe the shape measuring technique and system with a non-contractive sensor, composed of slit-ray projector and solid-state camera. For improving the accuracy and preventing measuring dead point, this sensor part is attached to the end of robot, and each sensing is executed after one step moving. By patching these sensing data, whole measuring data is constructed. The calibration between sensor and world coordinate is implemented through the specific calibration block by transformation matrix method. The result of experiment was satisfactory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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