디지털 카메라의 대중화로 인하여 ISP(Image Signal Process)에 관한 연구들이 활발히 일어나고 있으며 이와 함께 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 이미지 보정 어플리케이션들도 많이 개발되고 있다. 특히 AWB(Automatic White Balance) 와 Auto Exposure 는 ISP 기능 중에서도 가장 관심을 받는 분야로서 이미지나 영상의 질을 높이는데 많은 기여를 하고 있다. 3D 프로그램에서 라이팅과 카메라의 원리는 실제 카메라와 라이팅의 원리를 적용하여 만들어졌으나, 실제의 카메라에서 사용되고 있는 자동노출 기능과 AWB 기능들과 같은 전문적인 기능들은 3D 프로그램 상에서 구현되지 못하고 있다. 영상에서 색상의 보정은 색상에 대한 전문적인 지식이 있어야 가능하며, 합성프로그램에서 제공하는 기능들은 일반적인 디지털 사진을 보정하는 프로그램 방식에 비하여 복잡한 것이 사실이다. 특히 애니메이션을 공부하는 대학생들의 경우에는 애니메이션의 제작과정에 있어서 색상보정의 과정을 생략하고 렌더링과 합성과정을 거쳐서 애니메이션을 완성하고 있다. 따라서 본 연구는 색상보정에 사용하는 기능들을 3D 애니메이션제작 실사에서 적용 가능하게 함으로서 색상에 대한 전문적인 지식이 없는 사람이라도 쉽게 색상을 보정하여 렌더 이미지의 퀼리티를 높이는 3D 제작 파이프라인을 본 연구를 통하여 제시하고자 한다.
An effective dual-mode camera system(a passive wide-angle camera and a pan-tilt-zoom camera) is proposed in order to improve the performance of visual surveillance. The fixed wide-angle camera is used to monitor large open areas, but the moving objects on the images are too small to view in detail. And, the PTZ camera is capable of increasing the monitoring area and enhancing the image quality by tracking and zooming in on a specific moving target. However, its FOV (Field of View) is limited when zooming in on a specific target. Therefore, the cooperation of wide-angle and PTZ cameras is complementary. In this paper, we propose an automatic initial set-up algorithm and coordinate transform method from the wide-angle camera coordinate to the PTZ one, which are necessary to achieve the cooperation. The automatic initial set-up algorithm is able to synchronize the views of two cameras. When a moving object appears on the image plane of a wide-angle camera after the initial set-up positioning, the obtained values of the wide-angle camera should be transformed to the PTZ values based on the coordinate transform method. We also develope the PTZ control method. Various in-door and out-door experiments show that the proposed dual-camera system is feasible for the effective visual surveillance.
Smart-phone in the recently released high-end applied to the camera module is equipped with the most features auto focusing camera module. Also, auto focusing camera module is divided into voice coil motor, encoder, and piezo according to type of motion mechanism. Auto focusing camera module is composed of voice coil motor (VCM) as an actuator and leaf spring as a guide and suspension. VCM actuator is made of magnet, yoke as a metal, and coil as a copper wire. Recently, the assembly as yoke and magnet is made by human resources. These process has a long process time and it is difficult to secure quality. Also, These process is not economical in cost, and productivity is reduced. Therefore, an automatic assembly as yoke and magnet is needed in the present process. In this paper, we have developed an automatic assembly device that can automatically assemble yoke and magnet, and performed verifying performance. Therefore, by using the developed automatic assembly device, it is possible to increase the productivity and reduce the production cost.
This paper presents machine vision technique with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering, that is, the optical centers of lens elements are not strictly collinear. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing.
This paper presents machine vision technique with a camera modeling that accounts for major sources of camera distortion, namely,radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to varios degrees of decentering,that is,the optical centers of lens elements are not strictly collinear. Thin prism distortion arises form imperfection in lens design and manufacturing as well as camera assembly. It is our purpose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of and to apply the line of part manufacturing.
This System is developed for the estimation of the Camera Lens Resolution. Signal data proportional to light intensity is obtained and sampled from the 2D CCD. Based on the measured signal. the MTF charateristcs of a camera lens are measured. We could measure the sagittal and tangential MTF in the on and off-axis at the same time. The automatic measurig methods for optimal image plane, magnification, and best marginal direction of test lens are presented.
General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
In this paper, the implementation of a new AF(Automatic Focusing) system for a digital still camera is introduced. The proposed system operates in real-time while adjusting focus after the measurement of distance to an object using a passive sensor, which is different from a typical method. In audition, measurement errors were minimized by using the data acquired empirically, and the optimal measuring time was obtained using EV(Exposure Value) which is calculated from CCD luminance signal. Moreover, this system adopted an auxiliary light source for focusing in absolute dark conditions, which is very hard for CCD image Processing. Since this is an open-loop system adjusting focus immediately after the distance measurement, it guarantees real-time operation. The performance of this new AF system was verified by comparing the focusing value curve obtained from AF experiment with the one from the measurement by MF(Manual-Focusing). In both case, edge detector was used for various objects and backgrounds.
본 논문에서는 움직임 감지를 사용하여 영상 해상도를 자동 제어하는 실시간 다중 카메라 영상 감시 시스템을 구현하였다. 평상시에는 4개 채널의 영상을 QVGA급으로 취득한 후 하나의 VGA급 영상으로 통합하여 전송한다. 움직임이 포착되는 경우에는 해당 채널의 영상을 자동으로 확대하여 VGA급으로 취득한 후 나머지 3개 채널의 영상을 QQVGA급으로 줄여서 오버레이한다. 이를 통하여 모든 채널의 영상을 놓치지 않으면서도 전송 대역폭을 늘리지 않고 움직임이 포착된 채널을 확대하여 감시할 수 있다. 0.18 um 공정에서 합성한 최대 동작 주파수는 110 MHz로서 이론상으로 4개의 HD급 카메라를 지원할 수 있다.
A cold & hot rolling coil production line of iron nill consists of a kind of coherent automatic process, but an automatic labelling process still had technical difficulties in the automation of its process. The reason for difficulties in building an automatic process is that quantitative data for each rolled coil from every shipping is not easy to receive from the previous process. it is not possible to apply for a general and simple purpose robot that is actually worked through a taught position to the process because the size and direction of the coi1 has differed on every shipping. From these reasons. we introduce a robot vision system to accept an expected variable situation and to ensure the stability and flexibility of the process. This paper examines a study applied for similar cases and finds the position and direction of relied coil using the moment invariant algorithm proposed by Hu. In addition. the camera calibration and position error compensation algorithm is applied by the analysis of the relationship of transition in a space coordinate system. The construction of a robot vision system proposed by this paper is a more intellectual system than that of the automatic labelling system. which is already used to the Daihen steel nill of NEW JAPAN steel mill co. Ltd in Japan, and shows a better independent operation in the field of production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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