Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.504-507
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2005
In this paper, we propose a calibration technique of 3D coordinates using orthogonal stereo vision. First, we acquire front- image and upper- image from stereo cameras with real time and extract each coordinates of a moving object using differential operation and ART2 clustering algorithm. Then, we can generate 3D coordinates of that moving object through combining these two coordinates. Finally, we calibrate 3D coordinates using orthogonal stereo vision since 3D coordinates are not accurate due to perspective. Experimental results show that accurate 3D coordinates of a moving object can be generated by the proposed calibration technique.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.123-132
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2021
To determine 3D(three-dimensional) positions using a stereo-camera in close-range photogrammetry, camera calibration to determine not only the interior orientation parameters of each camera but also the relative orientation parameters between the cameras must be preceded. As time passes after performing camera calibration, in the case of non-metric cameras, the interior and relative orientation parameters may change due to internal instability or external factors. In this study, to evaluate the stability of the stereo-camera, not only the stability of two single cameras and a stereo-camera were analyzed, but also the three-dimensional position accuracy was evaluated using checkpoints. As a result of evaluating the stability of two single cameras through three camera calibration experiments over four months, the root mean square error was ±0.001mm, and the root mean square error of the stereo-camera was ±0.012mm ~ ±0.025mm, respectively. In addition, as the results of distance accuracy using the checkpoint were ±1mm, the interior and relative orientation parameters of the stereo-camera were considered stable over that period.
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 Society for Precision Engineering
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v.21
no.5
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pp.83-83
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2004
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot′s end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.5
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pp.89-90
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2004
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot's end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.3
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pp.224-229
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2007
This paper presents a camera calibration method using several images for three dimensional measurement applications such as stereo systems, mobile robots, and visual inspection systems in factories. Conventional calibration methods that use single image suffer from errors related to reference point extraction in image, lens distortion, and numerical analysis of nonlinear optimization. The camera parameter values obtained from images of same camera is not same even though we use same calibration method. The camera parameters that are obtained from several images of different view for a calibration target is usaully not same with large error values and we can not assume a special probabilistic distribution when we estimate the parameter values. In this paper, the median value of camera parameters from several images is used to improve estimation of the camera values in an iterative step with nonlinear optimization. The proposed method is proved by experiments using real images.
Accurate calibration effect for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. The camera calibration is a necessary procedure for stereo vision-based depth computation. Intra and extra parameters should be obtain to determine the relation between image and world coordination through experiment. One difficulty is in camera alignment for parallel installation: placing two CCD arrays in a plane. No effective methods for such alignment have been presented before. Some amount of depth error caused from such non-parallel installation of cameras is inevitable. If the pixel distance parameter which is one of intra parameter is calibrated with known points, such error can be compensated in some amount and showed the variable experiments for accurate effects.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.3856-3863
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2012
A 3D reconstruction technique from stereo images that requires minimal intervention from the user has been developed. The reconstruction problem consists of three steps of estimating specific geometry groups. The first step is estimating the epipolar geometry that exists between the stereo image pairs which includes feature matching in both images. The second is estimating the affine geometry, a process to find a special plane in the projective space by means of vanishing points. The third step, which includes camera self-calibration, is obtaining a metric geometry from which a 3D model of the scene could be obtained. The major advantage of this method is that the stereo images do not need to be calibrated for reconstruction. The results of camera calibration and reconstruction have shown the possibility of obtaining a 3D model directly from features in the images.
In this paper, we propose the method of stereo images composition using adaptive dense disparity estimation. For the correct composition of stereo image and 3D virtual object, we need correct marker position and depth information. The existing algorithms use position information of markers in stereo images for calculating depth of calibration object. But this depth information may be wrong in case of inaccurate marker tracking. Moreover in occlusion region, we can't know depth of 3D object, so we can't composite stereo images and 3D virtual object. In these reasons, the proposed algorithm uses adaptive dense disparity estimation for calculation of depth. The adaptive dense disparity estimation is the algorithm that use pixel-based disparity estimation and the search range is limited around calibration object.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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1997.10a
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pp.147-152
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1997
This paper presents a method for measuring and analyzing strains in sheet metal forming by stereo vision system. A better understanding and evaluation of the formability can be achieved by analyzing stain distribution in deformed sheet metals. By means of image processing technique, it is possible to get strain distribution efficiently. For measuring strain automatically and accurately, algorithms for camera calibration, grid detection, stereo matching and strain analysis has been developed and verified by experiments with GUI(Graphic User Interface).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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