Lee, Sungmin;Kim, Ikhyun;Lee, Jong Kook;Byun, Yunghwan;Park, Gisu
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.7
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pp.545-551
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2016
Surface temperature of supersonic wind tunnel model was measured using an infrared thermography technique. To measure the temperature quantitatively, various calibration techniques such as blackbody calibration which converts detected camera signal to temperature, distortion correction due to the camera lens and an imbalance of camera pose, and emissivity calibration which considers viewing angles to the model surface, were employed. Throughout the study, for the quantitative as well as qualitative surface temperature measurement, it was verified that the distortion correction must be considered even for the use of two-dimensional model in aerodynamics testing.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4C
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pp.408-414
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2010
When we are collecting traffic information on CCTV images, we have to install the detect zone in the image area during pan-tilt system is on duty. An automation of detect zone with pan-tilt system is not easy because of machine error. So the fisheye lens attached camera or convex mirror camera is needed for getting wide area images. In this situation some troubles are happened, that is a decreased system speed or image distortion. This distortion is caused by occlusion of angled ray as like trembled snapshot in digital camera. In this paper, we propose two methods of de-blurring to overcome distortion, the one is image segmentation by nonlinear diffusion equation and the other is deformation for some segmented area. As the results of doing de-blurring methods, the de-blurring image has 15 decibel increased PSNR and the detection rate of collecting traffic information is more than 5% increasing than in distorted images.
Sil Jin;Jimin Song;Jiho Choi;Yongsik Jin;Jae Jin Jeong;Sang Jun Lee
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.1-8
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2024
Robotic arms have been widely utilized in various labor-intensive industries such as manufacturing, agriculture, and food services, contributing to increasing productivity. In the development of industrial robotic arms, camera sensors have many advantages due to their cost-effectiveness and small sizes. However, estimating object positions is a challenging problem, and it critically affects to the robustness of object manipulation functions. This paper proposes a method for estimating the 3D positions of objects, and it is applied to a pick-and-place task. A deep learning model is utilized to detect 2D bounding boxes in the image plane, and the pinhole camera model is employed to compute the object positions. To improve the robustness of measuring the 3D positions of objects, we analyze the effect of lens distortion and introduce a false positive filtering process. Experiments were conducted on a real-world scenario for moving medicine bottles by using a camera-based manipulator. Experimental results demonstrated that the distortion removal and false positive filtering are effective to improve the position estimation precision and the manipulation success rate.
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.
A circular image in a space don't appear as an exact circular image and appear as an oval in image buffer because distortion of camera lens, number of horizontal pixel of CCD photographing element and unmber of horizontal pixel of image buffer are not in accordance. By using familiar 3-D coordinate, know as circle's diameter, and cicle's center, you correct a pin-hole camera and get an exact circle with reprojection a circle into image buffer, according to a perspective.
The feature points in the uncalibrated stereo vision should represent all the characteristics of an image in multiple resolution, have high precision, and have the robustness against mismatching. This paper proposed an algorithm which detects the corner points in multi-resolution for stereo computer vision. The algorithm has sub-pixel precision, rejects the mismatched points, and corrects the lens distortion. We show the performance of the algorithm by estimating the homography with it.
In this paper, we implement a real-time textile dimension inspection system. It can detect various types of real defects which determine the quality of fabric product, defect positions of textile, classify the distortion angel of moving textile and the density. In the implemented system, we measure the density of textile using zone-crossing method with optical lens to solve the noise and real-time problems. And we compensate distortion angel of textile with the classification of distortion types using gaussian gradient and mean gradient features. And also, it detecs real defects of textile and its positions using gray level co-occurrence matrix features. The implemented texile demension inspection systemcan inspect textile dimensions such as density, distortion angle, defect of textile and defect position at real-time. In the implemented proposed texitile dimension inspection system, It is possible to calculate density and detect default of textile at real-time dimension inspection system, it is possible to calculate density and detect default of textile at textile states throughout at all the significant working process such as dyeing, manufacturing, and other texitle processing.
A FOV (field-of-view) of the HV-MSC (high voltage multi-scan CCD, $1024{\times}1024$ pixels) camera mounted in the post-column HV-GIF (high voltage gatan image filter) has been drastically enlarged by the projection lens current adjustment. An imaging area of the HV-MSC camera obtained at the lowest magnification (2,000x) is $112{\mu}m^2$ which corresponds to the recording area of the film at the magnification of 8,800x, while the achievable recording area is only $0.43{\mu}m^2$ at the same magnification without this technique. Ignoring the image distortion of less than 5%, we have designed an on-site reference graph to estimate projection lens currents for microscope magnifications above 8,800x, where the recording area on the HVMSC is same as that on the film.
Jeong, Dohwan;Lee, Jun Ho;Jeong, Ho;Ok, Chang Min;Park, Hyun-Woo
Current Optics and Photonics
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v.2
no.3
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pp.241-249
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2018
We report a midinfrared dual-field-of-view (FOV) optical system design for an airborne electro-optical targeting system. To achieve miniaturization and weight reduction of the system, it has a common aperture and fore-optics for three different spectral wavelength bands: an electro-optic (EO) band ($0.6{\sim}0.9{\mu}m$), a midinfrared (IR) band ($3.6{\sim}4.9{\mu}m$), and a designation laser wavelength ($1.064{\mu}m$). It is free to steer the line of sight by rotating the pitch and roll axes. Our design co-aligns the roll axis, and the line of sight therefore has a fixed entrance pupil position for all optical paths, unlike previously reported dual-FOV designs, which dispenses with image coregistration that is otherwise required. The fore-optics is essentially an achromatized, collimated beam reducer for all bands. Following the fore-optics, the bands are split into the dual-FOV IR path and the EO/laser path by a beam splitter. The subsequent dual-FOV IR path design consists of a zoom lens group and a relay lens group. The IR path with the fore-optics provides two stepwise FOVs ($1.50^{\circ}{\times}1.20^{\circ}$ to $5.40^{\circ}{\times}4.32^{\circ}$), due to the insertion of two Si lenses into the zoom lens group. The IR optical system is designed in such a way that the location and f-number (f/5.3) of the cold stop internally provided by the IR detector are maintained when changing the zoom. The design also satisfies several important performance requirements, including an on-axis modulation transfer function (MTF) that exceeds 10% at the Nyquist frequency of the IR detector pitch, with distortion of less than 2%.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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