[논문]자유곡면의 형상 측정에서 shape-from-shading을 접목한 스테레오 비전의 적용

양영수; 배강열

doi:10.14775/ksmpe.2017.16.5.134

자유곡면의 형상 측정에서 shape-from-shading을 접목한 스테레오 비전의 적용
Application of Stereo Vision for Shape Measurement of Free-form Surface using Shape-from-shading 원문보기

한국기계가공학회지 = Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers, v.16 no.5, 2017년, pp.134 - 140

양영수 (전남대학교 기계공학과) , 배강열 (경남과학기술대학교 메카트로닉스공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Shape-from-shading (SFS) or stereo vision algorithms can be utilized to measure the shape of an object with imaging techniques for effective sensing in non-contact measurements. SFS algorithms could reconstruct the 3D information from a 2D image data, offering relatively comprehensive information. Meanwhile, a stereo vision algorithm needs several feature points or lines to extract 3D information from two 2D images. However, to measure the size of an object with a freeform surface, the two algorithms need some additional information, such as boundary conditions and grids, respectively. In this study, a stereo vision scheme using the depth information obtained by shape-from-shading as patterns was proposed to measure the size of an object with a freeform surface. The feasibility of the scheme was proved with an experiment where the images of an object were acquired by a CCD camera at two positions, then processed by SFS, and finally by stereo matching. The experimental results revealed that the proposed scheme could recognize the size and shape of freeform surface fairly well.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

3 은 임의의 물체에서 획득한 좌와 우의 이미지에서 각각 SFS로써 산출한 형상 값인 z의 분포를 보인다고 할 수 있다. 본 연구에서는 SFS 에서 얻은 z값을 무늬 패턴이라고 가정하고, 좌우이미지에서 동일한 패턴을 찾아 이를 매칭하는 방법을 제안하였다. 먼저, 좌와 우의 이미지에서 물체와 배경의 경계부를 찾아, 배경부는 처리에서배제하고, 경계부의 disparity를 계산한다.
본 연구에서는 선형 SFS를 활용하여, SFS에 소요되는 시간을 크게 줄이면서 SFS의 결과로써 직접 스테레오 매칭하는 방법을 제안하였다. 특히 선형화 기법을 비교하여, 스테레오 비전에 용이한 기법을 선택하고자 하였다.
3차원 물체의 한 점에 대한 깊이 정보를 얻기 위해서는 이 점이 투영된 두 이미지에서 대응점을 찾는 것이 중요하다. 본 연구에서는 이미지에서의 특징점 대신에, 이미지에 SFS를 적용하여 얻은 깊이정보를 패턴으로 활용하여, 이미지 사이의 대응관계를 찾고자 하였다.
본 연구에서는 선형 SFS를 활용하여, SFS에 소요되는 시간을 크게 줄이면서 SFS의 결과로써 직접 스테레오 매칭하는 방법을 제안하였다. 특히 선형화 기법을 비교하여, 스테레오 비전에 용이한 기법을 선택하고자 하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여, 스테레오 비전 실험을 수행하고, 결과에서 얻은 3차원 형상 정보와 물체의 실계측치를 비교하였다.

가설 설정

다음은 p와 q가 동시에 0이 되는 위치를 찾아, 특징점으로 삼고, 각각의 disparity를 구한다. 나머지 물체영역의 disparity는 다음과 같이 z값에 비례한다고 가정하였다.

제안 방법

본 연구에서는 SFS 에서 얻은 z값을 무늬 패턴이라고 가정하고, 좌우이미지에서 동일한 패턴을 찾아 이를 매칭하는 방법을 제안하였다. 먼저, 좌와 우의 이미지에서 물체와 배경의 경계부를 찾아, 배경부는 처리에서배제하고, 경계부의 disparity를 계산한다. 다음은 p와 q가 동시에 0이 되는 위치를 찾아, 특징점으로 삼고, 각각의 disparity를 구한다.
4(a)는 물체를 2개의 위치에서 촬영하기 위한 스테레오 비전 시스템을 보이고 있다. 실제 촬영에 활용된 카메라는 1대이고, 2 개의 위치에서 촬영하기 위하여 거리 제어가 가능한 workingtable을 활용한 모션 스테레오 비전 방식을 적용하였다. 촬영된 이미지는 frame grabber에서 획득하고, 이를 컴퓨터에서 읽어들여 처리하였다.
자유곡면을 가진 금형 등의 인식 및 형상 측정을 위하여, 선형화된 SFS 알고리즘에 의한 패턴생성과 이를 활용한 스테레오 매칭 기법을 제안하였다. 이를 기반으로, 자유곡면을 모션 스테레오에 의해 촬영한 좌우의 이미지 정보에 SFS를 적용하여 깊이 정보를 각각 확보하고, 이에 대한 스테레오 매칭을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
자유곡면을 가진 금형 등의 인식 및 형상 측정을 위하여, 선형화된 SFS 알고리즘에 의한 패턴생성과 이를 활용한 스테레오 매칭 기법을 제안하였다. 이를 기반으로, 자유곡면을 모션 스테레오에 의해 촬영한 좌우의 이미지 정보에 SFS를 적용하여 깊이 정보를 각각 확보하고, 이에 대한 스테레오 매칭을 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
제안한 스테레오 알고리즘을 검증하기 위하여, 부드러운 곡면을 가진 물체를 두 위치에서 촬영하고, 획득한 이미지로부터 각각 SFS를 적용하여, 여기서 얻은 깊이 정보를 활용한 스테레오 매칭을하는 실험을 수행하였다.
실제 촬영에 활용된 카메라는 1대이고, 2 개의 위치에서 촬영하기 위하여 거리 제어가 가능한 workingtable을 활용한 모션 스테레오 비전 방식을 적용하였다. 촬영된 이미지는 frame grabber에서 획득하고, 이를 컴퓨터에서 읽어들여 처리하였다. 측정에 사용된 물체는 Fig.

대상 데이터

01 mm인 디지털 게이지로 수행하였다. 물체는 최소 직경이 약 80 mm, 최대 직경이 약 160 mm, 높이가 약 45 mm인 축대칭 형의 물체임을 보이고 있다. 물체의 가장자리 부분을 제외한 대부분의 위치에서 두 측정값은 대체로 잘 일치하는 결과를 보이고 있다.
2º이었다. 카메라의 초점거리는 21 mm, 베이스길이 b는 50 mm, 카메라의 CCD 크기는 가로 8.8mm, 세로 6.6 mm, 가로 방향 640개 픽셀, 세로방향 480개 픽셀로 구성되었다. CCD 크기를 고려하여 이미지 좌표를 계산하고, 이미지 상에서 얻은 disparity의 실제 크기를 산출할 수 있다.

데이터처리

제안된 방법으로 측정한 전체 형상에 대한 오차분석은 벡터 놈(vector norm)을 이용하여 산출하였다^[10]. 임의의 지점(i,j)에서 형상지수를 #이라고 하고, 이를 다음과 같이 정의하였다.
특히 선형화 기법을 비교하여, 스테레오 비전에 용이한 기법을 선택하고자 하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여, 스테레오 비전 실험을 수행하고, 결과에서 얻은 3차원 형상 정보와 물체의 실계측치를 비교하였다.

성능/효과

1. SFS에서 얻은 깊이 정보는 물체의 형상과 절대높이에 크게 연관성이 없었다. 따라서 SFS는 더 정교한 물체 인식 기법의 초기 추정에만 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
2. 특징점이 주어지지 않는 부드러운 곡면의 형상에 대한 깊이 정보를 SFS 기법으로 확보하였고, 좌우에서 얻은 SFS 깊이 정보는 3차원 형상에 대한 패턴으로 활용이 가능하였다.
3. SFS에서 얻은 정보에서 특징점을 얻고 이를 활용하여, 이미지의 disparity와 SFS 깊이 정보 사이에서 선형적 관계를 얻을 수 있었다.
4. SFS의 깊이 정보로써 스테레오 매칭을 수행한 결과, 3차원 형상에 대한 인식과 측정이 가능하였고, 이는 실시간으로 처리될 수 있었다.
5. 스테레오 매칭을 통해 측정한 결과는 실측에 비해 최대 약 8 mm의 높이 오차와 약 1% 정도의 형상오차율을 나타내었다.
물체의 가장자리 부분을 제외한 대부분의 위치에서 두 측정값은 대체로 잘 일치하는 결과를 보이고 있다. 결과적으로, 특징점이 주어지지 않는 부드러운 곡면을 가진 물체에 대하여, 제안된 방법이 SFS에 의한 방법보다 깊이 정보 뿐만 아니라, 물체 전체에 대한 크기 정보를 더 구체적이고 정확하게 측정할 수 있는 방법으로 판단하였다.
비교한 위치에서의 형상지수와 형상오차 그리고 상대 오차율 등을 고려하여 계산한 결과, x 방향으로는 평균 1.0%의 상대오차율, y 방향으로는 평균 1.1%의 상대 오차율을 나타내었다.
따라서 SFS에 의한 표면의 3차원 재구성 기법으로는, 신속하게 물체의 형상을 가늠하는 방법으로 활용할 수 있으나, 물체의 형상과 크기에 대한 측정에는 한계가 있다는 것을 알 수 있다. 측정된 물체의 경우, 경계부는 140 픽셀의 disparity가 나타났고, 물체는 중앙 정상부에서 최대 146.5, 가장자리 바닥면에서 최소 140.2 픽셀의 disparity가 나타났다.

후속연구

SFS에서 얻은 깊이 정보는 물체의 형상과 절대높이에 크게 연관성이 없었다. 따라서 SFS는 더 정교한 물체 인식 기법의 초기 추정에만 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	shape-from-shading 기법은 무엇인가?	한편 , shape-from-shading(SFS) 방법은 물체를 촬영하여 획득한 그레이-스케일 이미지로부터 기울기와 높이 등 물체의 3D 정보를 재구성하는 기법으로[6~7], 하나의 이미지 정보를 이용하고, 특징점이 주어지지 않는 부드러운 곡면의 형상에 대한 깊이 정보를 확보하는 데 유용한 방법으로 활용될 수 있다. 특히, Pentland[8]와 Shah[9]는 반사도 함수의 선형화 기법을 제안하여, 물체의 깊이 정보에 대한 닫힌 해를 얻을 수 있게 하였다.
	3차원 측정기로 자유곡면 측정 시 발생하는 문제점은?	금형 등 미려함이나 기능을 위한 자유곡면을 가진 물체의 인식 또는 가공을 위해 표면의 크기와 위치정보를 측정해야 할 필요가 있다 . 자유곡면의 크기와 위치정보를 구하기 위해서는 3차원 측정기를 사용하여 직접 정밀한 측정을 할 수 있으나, 거치가 번거롭거나 시간이 소요되고 측정 환경을 잘 유지해야 하는 문제가 있을 수 있다. 또한 자유곡면을 가진 물체 각 점의 3차원 좌표는 구조화된 광을 이용한 3각 측량법, 레이저 거리 측정기 등을 활용하여서도 측정할 수 있으나, 별도의 광원이나 환경이 요구된다[1~3].
	컴퓨터 비전을 이용하여 비접촉식으로 3차원 위치정보를 얻는 것의 장점은?	다른 방법으로, 컴퓨터 비전을 이용하여 비접촉식으로 3차원 위치정보를 얻을 수 있다. 이는 물체가 놓여 있는 그 상태에서, 주변 조건을 제한하지 않고, 카메라만으로 물체의 형상 측정이 가능하게 한다[4]. 스테레오 비전(stereo vision)을 이용하면 자연광 하에서 물체까지의 거리를 용이하게 구할 수 있다.

참고문헌 (13)

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상세보기
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Ikeuchi, K. and Horn, B. K. P., "Numerical Shape-from-shading and Occluding Boundaries", Artificial Intelligence, Vol. 17, pp. 141-184, 1981.

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Fu, K. S., Gonzalez R. C. and Lee, C. S. G., Robotics - Control, Sensing, Vision, and Intelligence, McGraw Hill, pp. 325-328, 1987.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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