This research's goal is to process directly aspherics with big sagment and thin center thickness. If we can process directly aspherics with big sagment and thin center thickness, we think it greatly helps to reduce the time of developing optical system. We made very thin glass using diamond grinding whetstone regarding the trace of tool and the detailed drawing of tool super precisive aspherics that has 0.46mm center thickness and over $30^{\circ}$ segment, $0.1{\mu}m$ machining accuracy, 15nm surface accuracy. We think this research's result will be effective to open new market because it is applied not only cell phone optical system but also CCTV robot optical system, internet phone optical system. Also we expect to enhance the super strong brittle precisive process's possibility with super precisive processing technique that achieves 0.46mm glass center thickness as first in the world.
요즈음 개발되는 각종 카메라, 캠코더, CCTV, 복사기 등의 광학계는 줌과 비구면을 이용하여 작으면서도 광각과 망원을 동시에 수용하고 성능도 우수하다. 본 논문에서는 사진기에 이용되는 2군 줌 렌즈계(비구면 사용)와 3군 줌 렌즈계의 성능을 분석, 평가한 것들을 참고로 하여 사진기용 3군 줌 렌즈계도 설계하였다. 설계한 사진기용 줌 렌즈계는 3군으로 하고 비구면을 도입함으로써 성능향상과 소형화를 도모하였다. 설계결과는 광학계 평가 도구인 유한광선수차, MTF, Seidel 수차 계수 등을 이용하여 참고 모델과 비교하였으며 거의 비슷한 수준이 유지됨을 확인하였다.
광각 카메라는 단 초점 렌즈를 장착하여 넓은 시야의 이미지를 처리하는데, 렌즈의 광학 문제로 인해 이미지에 베럴 왜곡(barrel distortion)이 발생한다. 본 논문에서는 베럴 왜곡을 실시간 디지털 신호처리를 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 프로세서 구조를 제시하고 이를 실제 구현하여 유효성을 검증하였다. 제안하는 왜곡 보정 프로세서는 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서, 좌표 위치 보정에 필요한 계산을 점증적(incremental)으로 수행한다. 또한, 높은 보정 속도를 달성하기 위해 파이프 라인 구조로 설계하였다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11{\mu}m$ complementary metal-oxide semiconductor(CMOS) 공정을 사용하여 14.3K의 논리 게이트로 구현되었다. $2048{\times}2048$ 픽셀 영상에 대하여, 최대 314MHz의 동작 주파수로 초당 74.86번의 속도로 보정이 가능하다.
디지털 일안 반사식 카메라 또는 콤팩트 시스템 카메라용의 교환렌즈용 줌 광학계는 화각과 제품 사양에 따라 여러 가지 형태 가 있으므로, 하나의 AF(auto-focus)군으로만 줌 렌즈의 광각단과 망원단 2곳에서 상면이동의 보정(즉, 핀트 조정)이 불가능한 경우가 발생한다. 또한 줌 광학계의 광각단과 망원단 2곳에서의 후초점거리(back focal length, BFL)가 설정된 BFL 설계값과 일치하도록 조정하기 위해서는 적어도 2곳에서 핀트 조정을 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 광학계에 대한 종민감도의 개념을 사용한 핀트 조정의 계산 방법에 대해 제안하고, 이 광학계에 대해 핀트 조정의 조정량 한계를 통계적 분석을 통하여 계산했다.
본 논문은 어안 렌즈 카메라의 영상 왜곡 보정 처리 시스템 구현에 관한 것이다. 영상 보정 처리 알고리즘은 역맵핑기법을 적용하고 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 알고리즘 적용시 카메라의 왜곡 계수는 실시간 처리를 위해 룩업 테이블화하여 처리한다. 실험 결과, 원영상과 각도변화에 대한 PSNR 변화는 8.3%정도로 안정적 자연스러우며, 화질보다는 실시간 처리에 중점을 두어 한 프레임 $720{\times}480$ 왜곡영상 처리 시간이 약 31.3ms 소요되었다.
무안경식 3D 디스플레이를 위해 사용되는 집적영상은 일반적으로 평면 렌즈어레이로부터 생성되고 있으나, 좁은 시야각으로 인해 관찰자에게 넓은 시야영역을 제공하지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 곡면 렌즈어레이가 제안되었으며, 기술적, 비용적 한계로 인해 이상적인 곡면 렌즈어레이보다는 여러 개의 평면렌즈들을 곡면 유형으로 만든 근사곡면(Approximate Surface) 렌즈어레이가 사용된다. 본 논문에서는 반경 100mm의 구에 $20{\times}8$개의 사각형 평면 렌즈들을 배치하여 근사곡면 렌즈어레이를 구성하였으며, 그 결과 약 2배의 시야각을 넓힐 수 있었다. 특히, 기존연구에서는 집적영상을 수작업으로 만들어내고 있었으나, 본 논문에서는 집적영상을 실시간으로 생성하는 OpenCL GPU 병렬 처리 알고리즘을 제안한다. 그 결과, 다양한 3D 볼륨데이터에 대하여 $15{\times}15$ 크기의 근사곡면 렌즈어레이로부터 집적영상을 12-20 frame/sec 속도로 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 초광각 무선 내시경을 제안하고 구현하였다. 내시경은 초광각 카메라 모듈과 무선전송 모듈로 구성된다. 162도의 초광광 렌즈와 이미지 센서 및 카메라 프로세서가 $3{\times}3{\times}9cm3$ 크기의 케이스에 함께 패키지 된다. 무선전송 모듈로 UWB 기반 및 WiFi 기반의 플랫폼을 각각 구현한다. UWB 기반 모듈은 의 고화질 영상을 MJPEG로 압축하여, $2048{\times}1536$ (QXGA)의 해상도에서 15 fps의 속도로 영상을 전송하며, 최대 데이터 전송속도는 41.2 Mbps에 달한다. 구현된 내시경은 의료용 내시경의 화각과 해상도 수준을 가지며, 상용 고성능 WiFi 내시경과 비교할 때 ~3X의 화각과 16X의 해상도를 갖는다. WiFi 기반의 모듈은 $640{\times}480$ (VGA)의 해상도에서 30 fps의 속도로 영상을 스마트 기기로 스트리밍 하며, 최대 1.5 Mbps의 데이터 전송속도를 보여준다. 구현된 모듈은 저가격의 의료용 무선 전자 내시경의 구현 가능성을 보여주며, U-헬스케어, 응급처치, 가정의료, 원격진료 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 둥과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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