Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced from out-of$.$plane velocity components using a stereoscopic matching method. Most industrial fluid flows are three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Miniature Stereo-PIV(MSPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some primitive experimental results of the Miniature Stereo-PIV system. The Miniature Stereo-PIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Miniature Stereo-PIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
현재까지 스테레오 시각 분야에서 사용된 카메라 구조는 대부분 두 광축이 평행한 시각 모델이였으나, 본 논문에서는 인간시각체계에 기반한 교차시각 스테레오 카메라 모델을 사용한다. 교차시각에서 획득한 스테레오 영상을 고정점에 대해서 4개의 영역으로 구분한다. 이러한 사분면 형태의 영역 분할 근거를 인간시각체계에서 살펴보고, 타당성을 기하학적으로 입증할 것이다. 그리고 분할된 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 합성 영상 조각들을 형성한 후, 수정된 켑스트럼 작용과 피크 검출 알고리즘을 수행하여, 수평 및 수직 변위를 추출한다. 측정된 변위 벡터와 교차시각 스테레오 카메라 모델의 변수로부터 합성영상의 3차원 정보를 계산한다. 여러 스테레오 영상에 대해서 제안 방법의 결과가 인간시각체계처럼 고정점 부근에서 정확함을 보여주었다.
Recently, robotic bin-picking tasks have drawn considerable attention, because flexibility is required in robotic assembly tasks. Generally, stereo camera systems have been used widely for robotic bin-picking, but these have two limitations: First, computational burden for solving correspondence problem on stereo images increases calculation time. Second, errors in image processing and camera calibration reduce accuracy. Moreover, the errors in robot kinematic parameters directly affect robot gripping. In this paper, we propose a method of correcting the bin-picking error by using trinocular vision system which consists of two stereo cameras andone hand-eye camera. First, the two stereo cameras, with wide viewing angle, measure object's pose roughly. Then, the 3rd hand-eye camera approaches the object, and corrects the previous measurement of the stereo camera system. Experimental results show usefulness of the proposed method.
본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.
광학 반사체를 이용하여 카메라 영상을 얻는 방법을 catadioptric 영상법이라고 부른다. Catadioptric 영상법은 360도 모든 방향의 시각정보를 한 장의 영상면에 담기 위한 전방향 영상 획득시스템에 많이 사용된다. 대표적인 전방향 광학 반사체로서 그릇 모양의 3차원 쌍곡면형 거울이 있다. 본 논문에서는 쌍곡면형 반사체를 이용한 catadioptric 전방향 영상 시스템에 간단히 오목 렌즈를 추가함으로써 하나의 카메라로 시점이 다른 전방향 스테레오 영상을 얻는 방법에 관해 연구하였다. 시점이 다른 전방향 스테레오 영상 정합을 통해 대상 물체의 3차원 좌표를 복원할 수 있다. 본 전방향 스테레오 영상 시스템은 한 대의 카메라를 사용하므로 경제적이며, 스테레오 영상간에 카메라 내재 매개변수가 같으므로 정합이 쉽다는 장점이 있다. 본 논문에서는 3차원 좌표값 측정에 필요한 매개변수들을 3 단계 캘리브레이션을 이용하여 추출하였고, 실험을 통해 전방향 3차원 거리측정 성능을 검증하였다. 또한 거리측정 정밀도를 분석하여 본 스테레오 영상 시스템의 신뢰할 만한 측정범위를 제시하였다.
In this study, stereo vision system is applied to a mobile manipulator for effective tasks. The robot can recognize a target and compute the position of the target using a stereo vision system. While a monocular vision system needs properties such as geometric shape of a target, a stereo vision system enables the robot to find the position of a target without additional information. Many algorithms have been studied and developed for an object recognition. However, most of these approaches have a disadvantage of the complexity of computations and they are inadequate for real-time visual servoing. However, color information is useful for simple recognition in real-time visual servoing. In this paper, we refer to about object recognition using colors, stereo matching method, recovery of 3D space and the visual servoing.
In this paper we describe the 6-axes robot's position determination using a stereo vision and an image based control method. When use a stereo vision, it need a additional time to compare with mono vision system. So to reduce the time required, we use the stereo vision not image Jacobian matrix estimation but depth estimation. Image based control is not needed the high-precision of camera calibration by using a image Jacobian. The experiment is executed as devide by two part. The first is depth estimation by stereo vision and the second is robot manipulator's positioning.
This study represents the efficient depth measurement for 3-dimensional microsystems using the disparity histogram from stereo images. Implementation of user-friendly Windows program written in C++ involves the various methods for the stereo-image processing in which the minimization of matching-pixel error upon the unique point for stereo images was carried out as a pre-processing method. Even though MPC among various methods was adopted in the present measurement, the resulting measurements seem to require optimizations of the windows sizes and corrections of post-manipulation for stereo images. The present work using Windows program is promising to measure the 3-dimensional depth of micro-system efficiently in implementing the 3-dimensional structure of micro-systems.
In this paper, the distance from the camera to the object is measured by using stereo camera. The stereo camera acquires two images which have a disparity from left and right camera. The disparity could be calculated by stereo matching of two images and using the disparity, the distance was calculated by triangular method. The distance estimation was carried out as widen the distance from the camera to the object with several operation methods of stereo matching. The result of experiment was under 10 percent error compared with the real distance. Therefore, by using this result, stereo camera would be adapt to the object tracking robot research or any other related area.
This paper presents the development of depth extraction algorithm for the stereoscopic endoscope data using a stereo matching method. generally, the purpose of existing stereo algorithms is to reconstruct stereo object surface and depth map. but the main purpose of our processing is to give exact depth feeling to doctor showing depth information in some points. for this purpose, this paper presents two stereo matching algorithms which are to measure exact depth. one is using variable window, and the other is reference points-based algorithm for a fast processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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