본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.
증강현실 기술이 많이 보편화 되고 사용 양태가 다양화됨에 따라 적용되는 분야 및 범위 또한 우리 생활 곳곳에서 쉽게 나타나고 볼 수 있게 되었다. 기존의 카메라 비전 기반 증강현실 기법들은 현실 세계의 실제 정보 이용 보다는 마커를 이용한 기술을 더 많이 사용하였다. 이러한 마커 인식을 통한 증강현실 기법은 그 응용 범위가 제한적이고 사용자가 해당 서비스 응용 프로그램에 몰입하는데 적절한 환경을 제공하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서 스마트 모바일 단말 기반 증강현실 기술 구현을 위해 단말 장치에 내장된 카메라와 이미지 처리 기술을 활용하여 어떠한 마커도 없는 상태에서 사용자가 현실세계의 영상으로부터 객체를 인식하고 해당 객체에 연결된 3D 컨텐츠와 관련 정보를 현실 세계의 영상에 추가되게 함으로써 서비스가 구현되는 증강현실 가술을 제시하였다. 이미지로부터의 객체 인식은 미리 등록되어 있는 창조용 정보와 비교하는 과정을 통해 진행되었으며 이 과정에서 스마트 모바일 장치의 특성을 고려하여 구동 속도 향상을 목표로 유사도 측정을 위한 연산량을 줄이도록 하였다. 또한 3D 컨텐츠가 단말 화면상에 출력된 후 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용한 터치 이벤트를 통해 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 이 후 사용자의 선택에 따라 웹 브라우저를 통하여 객체와 연관된 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에 묘사된 시스템을 이용하여 기존 기술과의 객체 인식 및 동작 속도, 정확도, 인식 오류 검출 정도 등의 성능 차이를 비교 분석하였고 그 결과를 제시함으로써 스마트 모바일 환경에 적합한 증강현실 기법을 소개하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.
최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.
언제, 어디서, 누구나 대용량 네트워크를 사용할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 다가오면서, 카메라가 장착되어 있고 무선 통신이 가능한 PDA, 웨어러블(wearable) 컴퓨터와 같은 휴대용 장치가 가까운 미래에는 일상의 한 부분이 될 것이다. 이런 상황을 반영하듯, 휴대용 장치를 이용한 실감형 게임(augmented game)에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 실감형 게임들은 전통적으로 'backpack' 시스템이나 패턴마커(pattern marker)를 이용하였다. 'backpack' 시스템은 비싸고, 거추장스러우며, 사용하기 불편한 단점이 있으며, 패턴마커를 사용하면 미리 정한 장소에서만 게임을 해야 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 소개하는 게임 Flying Cake는 거추장스러운 장비 대신, 가볍고 휴대 가능한 PDA를 이용하며, 실제 세계에서 가상의 물체를 접목(overlay)하기 위해, 수동적인 패턴마커 대신 얼굴 영역을 이용한다. Flying Cake는 PDA만을 이용하여 실제 세계를 돌아다니며 카메라에 의해 입력된 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 일인용과 무선 랜을 통해 전송되는 상대방의 영상에 접목된 가상의 캐릭터를 공격하는 이인용을 제공하는 실감형 슈팅 게임이다. 얼굴 추출 기술을 이용하여 입력 영상의 얼굴영역에 가상의 캐릭터를 접목하며, 사용자는 가상의 캐릭터를 공격하며 게임을 즐긴다. Flying Cake는 얼굴 추출 기술을 이용하여 PDA카메라를 통해 입력된 실제 세계와 가상의 물체 사이의 상호작용을 제공하는 새로운 패러다임(paradigm)을 제공함으로써 사용자에게 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
본 연구는 환경생태학적 하천관리의 기초가 되는 것으로서, 어류분포 특성을 파악할 수 있는 하천서식처 분류에 영상정보를 활용하기 위한 기법을 개발하고 이에 대한 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 서식처별 특성자료를 파악하기 위해 지형측량, 유량 및 수온관측 등을 실시하였으며 현지관측 시점에 해당하는 하천의 영상을 얻기 위해 무인항공촬영을 실시하였다. 어류 분포특성을 파악하기 위한 서식처로는 크게 riffle, pool, glide를 선정하였으며, riffle 영역은 빠른 물의흐름으로 인해 RGB의 표준편차가 pool과 glide에 비해 크게 나타났다. 이러한 RGB의 표준편차 특성을 이용하여 riffle 영역의 해상도와 kernel 크기별 분류 정확도를 평가한 결과, 해상도가 30cm이고 kernel 크기가 11일때의 분류 정확도가 77.17%로 가장 높게 나타났다. 또한 적외선 카메라를 이용하여 pool과 glide 영역에 대한 수온을 관측한 결과 각각 $19.6{\sim}21.3^{\circ}C$와 $15.5{\sim}16.5^{\circ}C$로서 약 $4{\sim}5^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 이러한 적외선 사진정보를 통해 pool과 glide 영역에 대한 분류가 가능하게 되었다. 향후 RGB와 적외선 밴드를 탑재한 무인항공촬영시스템이 활용될 경우 어류 분포 파악을 위한 서식처 분류가 보다 효과적으로 수행될 것으로 판단된다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
전방위 렌즈의 단점은 균일하지 않은 해상도에 있다. 등거리 전방위 렌즈는 이러한 단점을 해결하기 위한 새로운 대안으로 볼 수 있으며, 등거리 스테레오 전방위 렌즈는 한 개의 카메라를 통해 스테레오 영상을 획득할 수 있다는 점에서 매우 효율적인 시스템이라 말할 수 있다. 그러나 등거리 스테레오 전방위 렌즈는 단일 등거리 전방위 렌즈에 비해 획득 영상의 크기가 상대적으로 작게 되어 해상도가 낮아진다는 단점이 있다. 정확한 거울의 위치, 카메라 축과 거울 중심과의 정확한 정렬등의 문제는 정밀도를 높여 해결할 수 있지만, 영상 획득 시 필수적으로 필요한 렌즈의 초점 거리 변화는 피할 수 없게 된다. 본 논문에서는 먼저 초점 거리 변화가 물체의 거리 측정에 미치는 영향을 고찰한 후 스테레오 영상에서 보이는 물체의 시야 각은 두 영상에서 거의 일정하다는 가정하에 실제 초점 거리를 계산하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
Recently, popularity of 3D technology has been growing significantly and it has many application parts in the various fields of industry. In order to overcome the limitations of 2D machine vision technologies based on 2D image, we need the 3D measurement technologies. There are many 3D measurement methods as such scanning probe microscope, phase shifting interferometry, confocal scanning microscope, white-light scanning interferometry, and so on. In this paper, we have used the extended depth of focus (EDF) algorithm among 3D measurement methods. The EDF algorithm is the method which extracts the 3D information from 2D images acquired by short range depth camera. In this paper, we propose the EDF algorithm using the edge informations of images and the average values of all pixel on z-axis to improve the performance of conventional method. To verify the performance of the proposed method, we use the various synthetic images made by point spread function(PSF) algorithm. We can correctly make a comparison between the performance of proposed method and conventional one because the depth information of these synthetic images was known. Through the experimental results, the PSNR of the proposed algorithm was improved about 1 ~ 30 dB than conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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