카메라 영상 캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술분야에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확하게 추출하고자 할 때 정확성을 높이는데 필요한 매우 중요한 과정이다. 그러나 기존에 가시광 카메라에 사용되던 캘리브레이션 타겟은 중적외선, 원적외선 열화상 카메라에 적용하기 어렵다. 최근에 적외선 열화상카메라를 이용한 결함측정기술이 많이 사용되면서 적용할 수 있는 캘리브레이션 타겟 개발이 요구되고 있다. 따라서 본고에서는 유한요소 열전달 해석을 이용하여 가시광 카메라와 적외선 열화상카메라 모두에 적용 가능한 캘리브레이션 타겟을 제안하였다. 개발된 캘리브레이션 타겟을 열화상카메라와 가시광 카메라로 촬영하여 비교실험 하였으며, 실험결과 제안된 캘리브레이션 타겟의 효율성을 보여준다.
카메라 영상 캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술분야에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확하게 추출하고자 할 때 정확성을 높이는데 필요한 매우 중요한 과정이다. 그러나 기존에 가시광 카메라에 사용되던 캘리브레이션 타겟은 중적외선, 원적외선 열화상 카메라에 적용하기 어렵다. 최근에 적외선 열화상카메라를 이용한 결함측정기술이 많이 사용되면서 적용할 수 있는 캘리브레이션 타겟 개발이 요구되고 있다. 따라서 본고에서는 유한요소 열전달 해석을 이용하여 가시광 카메라와 적외선 열화상카메라 모두에 적용 가능한 캘리브레이션 타겟을 제안하였다. 개발된 캘리브레이션 타겟을 열화상카메라와 가시광 카메라로 촬영하여 비교실험 하였으며, 실험결과 제안된 캘리브레이션 타겟의 효율성을 보여준다.
Camera calibration is an indispensable process for improving measurement accuracy in industry fields such as machine vision. However, existing calibration cannot be applied to the calibration of mid-wave and long-wave infrared cameras. Recently, with the growing use of infrared thermal cameras that ...
Camera calibration is an indispensable process for improving measurement accuracy in industry fields such as machine vision. However, existing calibration cannot be applied to the calibration of mid-wave and long-wave infrared cameras. Recently, with the growing use of infrared thermal cameras that can measure defects from thermal properties, development of an applicable calibration target has become necessary. Thus, based on heat conduction analysis using finite element analysis, we developed a calibration target that can be used with both existing visible cameras and infrared thermal cameras, by implementing optimal design conditions, with consideration of factors such as thermal conductivity and emissivity, colors and materials. We performed comparative experiments on calibration target images from infrared thermal cameras and visible cameras. The results demonstrated the effectiveness of the proposed calibration target.
Camera calibration is an indispensable process for improving measurement accuracy in industry fields such as machine vision. However, existing calibration cannot be applied to the calibration of mid-wave and long-wave infrared cameras. Recently, with the growing use of infrared thermal cameras that can measure defects from thermal properties, development of an applicable calibration target has become necessary. Thus, based on heat conduction analysis using finite element analysis, we developed a calibration target that can be used with both existing visible cameras and infrared thermal cameras, by implementing optimal design conditions, with consideration of factors such as thermal conductivity and emissivity, colors and materials. We performed comparative experiments on calibration target images from infrared thermal cameras and visible cameras. The results demonstrated the effectiveness of the proposed calibration target.
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문제 정의
이러한 결과는 사용된 캘리브레이션 타겟에는 패턴간의 단일 재질을 사용하였으므로 열전도가 전체에 걸쳐 균등하게 이루어졌기 때문이고 사료된다. 따라서 본고에서는 이를 해결하기 위해 가시광 카메라와 적외선 열화상 카메라 모두 적용 가능한 캘리브레이션 타겟을 설계하였다.
앞에서 언급한 이전 연구들에 대한 가시광 및 적외선 열화상 카메라의 캘리브레이션 문제점을 해결하기 위해, 본고에서는 새로운 캘리브레이션 장치를 제안한다. 제안하는 캘리브레이션 장치는 원과 직사각형의 패턴을 가지고 있으며, 가시광과 적외선 열화상 카메라 모두의 캘리브레이션 정확성을 높이기 위해 정밀가공과 함께 열 전도성과 방사율을 고려한 재질을 캘리브레이션 타겟으로 사용하였다.
제안 방법
5의 결과를 얻었다. 30℃를 설정된 전기식 열 전도장치에 제작된 캘리브레이션 타겟을 설치하고 적외선 열화상 카메라를 이용하여 이미지를 획득하였다. Fig.
해석한 값을 토대로 실제 캘리브레이션 타겟을 설계 제작하였다. 가시광 카메라와 적외선 열화상 카메라에 공용 사용을 위해 Table 1과 같은 재원으로 아노다이징하여 도금처리 하였다.
Zhang은 폐쇄 형태 해법, 최대온도추정법 및 9 × 9 정사각형의 패턴을 가진 종이 체스보드를 이용하여 유동성 기법의 가시광 카메라 캘리브레이션 방법을 제안하였다[3]. 그는 실제 좌표 위치와 취득된 영상에서의 사영, 기하학적인 보간법, 회전과 이동에 따른 외부 카메라 파라미터 및 내부 카메라 파라미터와의 관계를 상세히 분석하였다. 그러나, 적외선 열화상 카메라는 취득된 영상의 열 정보를 이용하기 때문에, 종이 형태의 체스보드는 적외선 열화상 카메라를 캘리브레이션을 하는데 적합하지 않다.
4와 같이 열전도율을 고려하여 4개의 요소로 구성하였으며, 같은 요소끼리는 접촉면을 밀착시키고 서로 다른 요소끼리 접촉면을 작게 하여 열전도가 일어나는 것을 최소화하였다. 이를 위해 범용 FEA(finite element analysis) 소프트웨어인 ANSYS를 사용하여 열전도해석을 다양한 재료와 설계조건을 달리하면서 수행하였으며 다음과 같은 최적의 설계조건을 구하였다. Fig.
9 W/mk 이다. 해석은 정상상태조건으로 초기 온도는 22℃로 설정하고 맨 아래 플레이트에 30℃로 가열하여 1초 후 전도된 온도분포 결과를 도출하였다. 해석된 결과는 Fig.
해석한 값을 토대로 실제 캘리브레이션 타겟을 설계 제작하였다. 가시광 카메라와 적외선 열화상 카메라에 공용 사용을 위해 Table 1과 같은 재원으로 아노다이징하여 도금처리 하였다.
대상 데이터
4(b)는 FEA를 이용한 열해석 결과이다. FEA에 사용한 재질은 AL6061이며, density는 26.988 g/cm3, conductivity는 166.9 W/mk 이다. 해석은 정상상태조건으로 초기 온도는 22℃로 설정하고 맨 아래 플레이트에 30℃로 가열하여 1초 후 전도된 온도분포 결과를 도출하였다.
본 고에서는 열화상 카메라 캘리브레이션 타겟 개발을 위해 정확도와 사용빈도가 높은 원형마크 (circular marks)와 라인(line) 형태를 이용한 캘리 브레이션 타겟을 선정하였다[10,11,13,14]. 다음의 Fig.
125 mm이다. 원형 마크의 지름은 6.25 mm이고, 원형 마크간 거리는 12.5 mm 이다. 필요에 따라 패턴 형상의 비율을 유지한채 크기를 변형해서 사용하면 큰 공간이나 현미경과 같은 매우 작은 공간의 캘리브레이션에도 사용할 수 있다.
앞에서 언급한 이전 연구들에 대한 가시광 및 적외선 열화상 카메라의 캘리브레이션 문제점을 해결하기 위해, 본고에서는 새로운 캘리브레이션 장치를 제안한다. 제안하는 캘리브레이션 장치는 원과 직사각형의 패턴을 가지고 있으며, 가시광과 적외선 열화상 카메라 모두의 캘리브레이션 정확성을 높이기 위해 정밀가공과 함께 열 전도성과 방사율을 고려한 재질을 캘리브레이션 타겟으로 사용하였다.
캘리브레이션 타겟의 전체 사각 라인 외곽치수는 100 mm × 100 mm 이며, 라인 폭은 3.125 mm이다.
성능/효과
설계에 앞서 주요한 사항은 캘리브레이션 타겟의 이미지는 정밀함을 요구하므로 물리적으로 주어진 치수가 열전도에 의해 경계가 확산되거나 축소되어 보여서는 안된다는 점이다. 따라서 제시한 캘리브레이션 타겟의 구조는 Fig. 4와 같이 열전도율을 고려하여 4개의 요소로 구성하였으며, 같은 요소끼리는 접촉면을 밀착시키고 서로 다른 요소끼리 접촉면을 작게 하여 열전도가 일어나는 것을 최소화하였다. 이를 위해 범용 FEA(finite element analysis) 소프트웨어인 ANSYS를 사용하여 열전도해석을 다양한 재료와 설계조건을 달리하면서 수행하였으며 다음과 같은 최적의 설계조건을 구하였다.
기존의 가시광 카메라에서 사용되는 캘리브레이션 타겟은 패턴에 따라 방사율이 다르게 프린팅 되어있지만, 적외선 열화상에서 캘리브레이션에 필요한 이미지 패턴을 얻지 못했다. 본 연구에서는 캘리브레이션 타겟의 열전도차 특성을 구조적으로 구현함과 동시에 상반된 방사율을 적용하여 캘리브레이션 타겟을 설계하였고, 이를 적외선 열화상 카메라에 적용한 결과 영상 캘리브레이션을 위한 적합한 이미지를 획득할 수 있었으며, 가시광 카메라 이미지에 비해 배경과의 대비가 크고 뚜렷한 경계의 이미지임을 보여준다. 본 캘리브레이션 타겟을 이용하면 렌즈 왜곡과 카메라 포즈를 고려한 정량적 결함 측정과 함께 정확도가 개선될 수 있을 것으로 사료된다.
6(c), (d)에서와 같이 IR 이미지가 visible 이미지보다 각 line과 circular marks의 여백과의 대비효과가 크고 균일한 값으로 나타났다. 이를 통해 본고에서 제시한 캘리브레이션 타겟이 IR카메라의 캘리브레이션에 적용이 가능함을 알 수 있다.
후속연구
본 연구에서는 캘리브레이션 타겟의 열전도차 특성을 구조적으로 구현함과 동시에 상반된 방사율을 적용하여 캘리브레이션 타겟을 설계하였고, 이를 적외선 열화상 카메라에 적용한 결과 영상 캘리브레이션을 위한 적합한 이미지를 획득할 수 있었으며, 가시광 카메라 이미지에 비해 배경과의 대비가 크고 뚜렷한 경계의 이미지임을 보여준다. 본 캘리브레이션 타겟을 이용하면 렌즈 왜곡과 카메라 포즈를 고려한 정량적 결함 측정과 함께 정확도가 개선될 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
캘리브레이션이란 어떤 작업인가?
캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술 분야 등에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확 하게 측정하고자 할 때 필요한 매우 중요한 과정으로[1]. 실제 3D공간좌표에서 카메라 2D영상좌표로의 변환된 상관관계에 관련된 변수들을 찾는 과정이라 할 수 있다. 이들 변수들은 카메라 내부와 외부로 나눠지며, 일반적으로 많이 사용되는 핀홀 카메라모델에서는 9개의 변수(focal length: f, distortion parameter: k, cell width and height: sx,sy, principal point of the image: cx,cy, orientation parameter: α,β,γ,tx,ty,tz)로 구성된다.
본문에서 소개한 현재까지 카메라 캘리브레이션과 관련된 다양한 연구들의 사례는 무엇인가?
현재까지 카메라 캘리브레이션과 관련된 다양한 연구들을 살펴보면 다음과 같다. Zhang은 폐쇄 형태 해법, 최대온도추정법 및 9 × 9 정사각형의 패턴을 가진 종이 체스보드를 이용하여 유동성 기법의 가시광 카메라 캘리브레이션 방법을 제안하였다[3]. 그는 실제 좌표 위치와 취득된 영상에서의 사영, 기하학적인 보간법, 회전과 이동에 따른 외부 카메라 파라미터 및 내부 카메라 파라미터와의 관계를 상세히 분석하였다. 그러나, 적외선 열화상 카메라는 취득된 영상의 열 정보를 이용하기 때문에, 종이 형태의 체스보드는 적외선 열화상 카메라를 캘리브레이션을 하는데 적합하지 않다.
캘리브레이션는 언제 필수적인가?
캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술 분야 등에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확 하게 측정하고자 할 때 필요한 매우 중요한 과정으로[1]. 실제 3D공간좌표에서 카메라 2D영상좌표로의 변환된 상관관계에 관련된 변수들을 찾는 과정이라 할 수 있다.
참고문헌 (14)
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