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Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The measurement of 3D shape is important in inspecting the quality of product. In this paper, we present a 3D shape measurement system of fastener using a camera and a slit laser. Calibration structure with slits is used in the extrinsic calibration of the camera and laser. The pose of the camera an...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 제품의 3D 형상 정보는 제품의 품질 검사를 위한 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 나사의 3D 형상 정보 추출에 대해 다루도록 한다. 3D 형상 정보를 얻기 위한 다양한 방법이 존재한다.

가설 설정

  • 다양한 형태의 렌즈 왜곡이 있으며 머신 비전 분야에서는 일반적으로 반경 왜곡(radial distortion)과 접선 왜곡(tangential distortion)을 고려한다. 본 논문에서는 반경 왜곡만을 고려하도록 한다. 반경 왜곡은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
  • 삼차원 공간상의 한 점의 이미지상의 투영 과정은 핀홀(pin-hole) 모델을 따른다고 가정하며 이는 Fig. 1과 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제품의 3D 형상 정보는 무엇을 위한 중요 요소인가? 제품의 3D 형상 정보는 제품의 품질 검사를 위한 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 나사의 3D 형상 정보 추출에 대해 다루도록 한다.
3D 정보를 추출하기 위해서 카메라 보정을 통해 무엇을 구하게 되는가? 카메라와 슬릿 레이저를 이용하여 3D 정보를 추출하기 위해서는 다양한 과정이 필요하다. 먼저 카메라 보정을 수행하여야 하며 이를 통해 카메라의 내부 인자와 외부 인자를 구하게 된다. 카메라 보정을 통해 이미지상의 한 점을 역으로 삼차원 공간상으로 투영할 수 있게 된다.
레이저와 카메라를 이용한 3D 측정 시스템을 수행하기 위해 사용하던 기존의 보정 방법은 무엇인가? 레이저와 카메라를 이용한 3D 측정 시스템을 구성하기 위해서는 먼저 보정 작업을 수행하여야 하며 다양한 보정 방법들이 제안되어 있다.1-5 기존방법들은 대부분 레이저 스캔 평면과 카메라 자세정보를 동일 좌표계에 대해 구하고 있으며 이를 통해 직선과 평면의 교차점을 찾음으로써 3D 정보를 추출하고 있다. 이에 반해, 본 연구자가 제안한 방법5은 슬릿을 가지는 보정 구조물을 이용하여 동일한 세계 좌표계하에서 레이저와 카메라의 자세 정보를 동시에 추출하고 있다.
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참고문헌 (9)

  1. Zhou, F. and Zhang, G., "Complete Calibration of a Structured Light Stripe Vision Sensor through Planar Target of Unknown Orientations," Image and Vision Computing, Vol. 23, No. 1, pp. 59-67, 2005. 

  2. Chen, C. and Kak, A., "Modeling and Calibration of a Structured Light Scanner for 3-D Robot Vision," Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 807-815, 1987. 

  3. Reid, I. D., "Projective Calibration of a Laser-stripe Range Finder," Image and Vision Computing, Vol. 14, No. 9, pp. 659-666, 1996. 

  4. Huynh, D. Q., Owens, R. A., and Hartmann, P., "Calibrating a Structured Light Stripe System: A Novel Approach," International Journal of Computer Vision, Vol. 33, No. 1, pp. 73-86, 1999. 

  5. Ha, J.-E. and Her, K.-W., "Calibration of Structured Light Stripe System using Plane with Slits," Optical Engineering, Vol. 52, No. 1, Paper No. 013602, 2013. 

  6. Tsai, R. Y., "A Versatile Camera Calibration Techniques for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology using Off-the-shelf TV Cameras and Lenses," IEEE Transactions on Robotics and Automation, pp. 323-344, 1987. 

  7. Birchfield, S. and Tomasi, C., "Depth Discontinuities by Pixel-to-pixel Stereo," International Journal of Computer Vision, Vol. 35, No. 3, pp. 269-293, 1999. 

  8. Kass, M., Witkin, A., and Terzopoulos, D., "Snakes: Active Contour Models," International Journal of Computer vision, Vol. 1, No. 4, pp. 321-331, 1988. 

  9. Amini, A. A., Weymouth, T. E., and Jain, R. C., "Using Dynamic Programming for Solving Variational Problems in Vision," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 12, No. 9, pp. 855-867, 1990. 

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