적응적 가중치 윈도우 알고리즘은 기존의 지역적 정합방법의 단점인 낮은 정합률을 보완하면서 전역적 방법에 비하여 실시간 하드웨어 설계가 용이하다는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 객체를 분리하는데 더 유리한 지오데식 가중치 윈도우 알고리즘을 사용하여 실시간 처리가 가능한 시스템을 설계하였다. 효율적인 하드웨어 설계와 처리 효율을 높이기 위해 데이터 의존성에 따른 스케줄링을 분석하였고 계산시간이 가장 긴 가중치 계산을 기준으로 계산 단계를 최소화하여 병렬 처리를 적용하였다. 지수함수 연산은 에러분석을 기반으로 계단(step) 함수로 구현하여 하드웨어 자원을 줄이고 설계 효율을 높였다. 설계한 시스템은 verilogHDL로 설계되었으며 동부하이텍 0.18um 라이브러리를 사용하여 Synopsis를 통해 합성하였고 츠쿠바 영상을 기준으로 2.22%의 에러율과 260MHz(25fps)의 최대 동작주파수, 182K 게이트의 하드웨어 자원을 사용한다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
모바일 매핑 시스템 또는 로봇이 GPS (Global Positioning System)와 다중 스테레오 카메라만 탑재 할 경우, V-SLAM(Vision based Simultaneous Localization And Mapping)에 의한 카메라 외부표정과 3차원 데이터를 GIS데이터와 연계 또는 카메라 외부표정의 누적에러를 제거하기 위해 극부 카메라 좌표계에서 GPS (Global Positioning System) 좌표계로 변환이 필요로 한다. 이 요구사항을 만족시키기 위해, 본 논문은 GPS와 V-SLAM에 의한 3쌍의 카메라의 위치를 이용하여 GPS좌표계에서 카메라 자세를 계산하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 간단한 4단계로 구성되어 있다; 1)각 3개의 카메라 위치에 기반한 두 평면 법선벡터가 병렬이되도록 하는 사원수 (quaternion)를 계산한다, 2) 계산된 사원수를 통하여 V-SLAM에 의한 3개의 카메라 위치를 변환한다, 3) 변환된 위치에서 두번째 또는 세번째 점이 GPS에 의한 점과 일치하도록 하는 두번째 사원수를 계산한다, 4)두 사원수의 곱을 통하여 최종 사원수 결정한다. 최종 사원수는 극부 카메라 좌표계에서 GPS좌표계로 변환할 수 있다. 추가적으로, 촬영된 물체 위치에서 카메라를 보는 시야각을 기반으로 물체의 3차원좌표 갱신방법을 제안하였다. 본 논문은 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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