Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.1
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pp.11-20
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2011
A structured beam laser is often used to scan object and make 3D model. Multiple cameras are inevitable to see occluded areas, which is the main reason of the high price of the scanner. In this paper, a low cost 3D foot scanner is developed using one camera and two mirrors. The camera and two mirrors are located below and above the foot, respectively. Occluded area, which is the top of the foot, is reflected by the mirrors. Then the camera measures 3D point data of the bottom and top of the foot at the same time. Then, the whole foot model is reconstructed after symmetrical transformation of the data reflected by mirrors. The reliability of the scan data depends on the accuracy of the parameters between the camera and the laser. A calibration method is also proposed and verified by experiments. The results of the experiments show that the worst errors of the system are 2 mm along x, y, and z directions.
Three-diemnsional bead profile was measured using the biprism stereo vision sensor in GMAW, which consists of an optical filter, biprism and CCD camera. Since single CCD camera is used, this system has various advantages over the conventional stereo vision system using two cameras such as finding the corresponding points along the horizontal scanline. In this wort, the biprism stereo vision sensor was designed for the GMAW, and the linear calibration method was proposed to determine the prism and camera parameters. Image processing techniques were employed to find the corresponding point along the pool boundary. The ism-intensity contour corresponding to the pool boundary was found in the pixel order and the filter-based matching algorithm was used to refine the corresponding points in the subpixel order. Predicted bead dimensions were in broad agreements with the measured results under the conditions of spray mode and humping bead.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.2
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pp.52-62
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1997
To reconstruct the complete 3-D shape of an object, seveal range images form different viewpoints should be merged into a single model. The process of extraction of the transformation parameters between multiple range views is calle dregistration. In this paper, we propose a new algorithm to find the transformation parameters between multiple range views. Th eproposed algorithm consists of two step: initial estimation and iteratively update the transformation. To guess the initial transformation, we modify the principal axes by considering the projection effect, due to the difference fo viewpoints. Then, the following process is iterated: in order to extract the exact transformation parameters between the range views: For every point of the common region, find the nearest point among the neighborhood of the current corresponding point whose correspondency is defined by the reverse calibration of the range finder. Then, update the transformation to satisfy the new correspondencies. In order to evaluate the performance the proposed registration algorithm, some experiments are performed on real range data, acquired by space encoding range finder. The experimental results show that the proposed initial estimation accelerate the following iterative registration step.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.39-46
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2014
Network RTK GNSS positioning technique which has been developed to overcome the limitation of Single reference station RTK is used widely in the field of general surveying, cadastre surveying and engineering surveying due to the high accuracy and efficiency. It is specified Network RTK, Single reference station RTK and Static of GNSS as a surveying method in the regulation of Cadastre Re-survey Surveying. In this study, Network RTK and Static GNSS surveying were accomplished at cadastral re-survey field in Hadong, Gyeongnam and the surveying results were compared. Also, to analyze the performance of site calibration in Network RTK surveying, two types of Network RTK surveying with and without site calibration were accomplished and the results was compared. The research result shows that average positioning error between Network RTK(VRS) without site calibration and Static surveying result is 2.44cm and 1.53cm respectively and average positioning error between Network RTK(VRS) with site calibration and Static surveying result is 0.19cm and 0.82cm respectively at two zone. So, it was proved the effect of calibration in network RTK(VRS) surveying.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.5
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pp.1157-1163
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2000
In this paper, we present a novel and practical stereo vision system that uses only one camera and four mirrors placed in front of the camera. The equivalent of a stereo pair of images are formed as left and right halves of a single CCD image by using four mirrors placed in front of the ten of a CCD camera. An object arbitrary point in 3D space is transformed into two virtual points by the four mirrors. As in the conventional stereo system, the displacement between the two conjugate image points of the two virtual points is directly related to the depth of the object point. This system has the following advantages over traditional two camera stereo that identical system parameters, easy calibration and easy acquisition of stereo data.
To ensure the measuring accuracy of the wall temperature, the outer wall temperature measurement values by using three kinds of thermocouple welding methods were analyzed and evaluated in the paper, including single-point flush-mounted in the wall groove method, single-point insert-mounted in the wall groove, and outer surface direct welding method, based on the application of a tube-in-tube condensing heat exchanger. And the impacts of silver, tin, and thermal resistance adhesive as filling materials on wall temperature measurement were also investigated, and the results were compared to that obtained without filling materials. The results showed that the wall temperatures measured by the three welding methods were lower than the theoretically calculated value. And the wall temperature measured by the outer surface direct welding method was lowest under the same experimental conditions. The wall temperatures measured by single-point flush-mounted and insert-mounted in the wall groove methods were also affected by different welding filling materials. It was found that the greater the thermal resistance of filling materials, the smaller the heat loss. By analyzing the reasons for the low measured value of wall temperature, a new wall temperature measurement method was developed to improve the accuracy of the current measurement method. Meanwhile, the outer wall temperature measurement experiments of vertical and horizontal heat transfer tubes were carried out to validate and calibrate the improved outer wall temperature measurement method. The results showed that the average outer wall temperature deviation measured by the improved wall temperature measurement method ranged from - 0.82% to +2.29% for vertical tubes and - 4.75% to - 1.44% for horizontal tubes, and the improved measurement method had good measurement accuracy.
A multiply-connected network unsteady flow model for the main reach of the Han River is developed. It is a variable parameter model which allows variable roughness coefficient for each computational point according to the spatial position and the value of discharge. Sensitivities of the model to roughness coefficient and weir-flow discharge coefficient are tested, and as a result Manning's roughness coefficient is selected as the calibration parameter. The model is calibrated and verified using the records of the past flood events. A modified Gauss-Newton method is used for the optimal calibration of roughness coefficients. From the calibration of variable parameter model, spatial variation and discharge dependence of Manning's roughness coefficient are identified. That is, the roughness coefficient is higher for the upstream reach of the Wangsook stream Junction, and it decreases as the discharge increases. It turns out through the verification that the stages calculated by the variable parameter model agree better with the observed than those by the conventional single parameter model. Spatial variation of the roughness coefficient appears to be more significant than the dependence of the discharge.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.44
no.6
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pp.579-589
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2007
Contrary to the conventional single-point measuring devices such as LDV, pitot-tube, hot-wire, etc., it would be possible to measure instantaneously 3-D flow fields with a stereoscopic PIV system. In this paper, we present an analysis algorithm for a stereoscopic PIV system using the normalized cross-correlation (NCC) and a 3-D calibration based reconstruction method. The evaluation method based on NCC is one of the most accurate correlation-based methods. We validated the developed algorithm through a benchmarking comparison with 3-D artificial SPIV images and calibration target images.
In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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