태양광 모듈의 가장자리를 통한 카메라 행렬 추출과 왜곡 보정 방법

정헌 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.18 No.2

Recently, for the maintenance of a photovoltaic power plant, researches on photographing the state of a photovoltaic module and analyzing the image are being conducted. These studies have a prerequisite to derive an accurate photovoltaic module area with the contents of diagnosing the deterioration state by obtaining the temperature distribution of the module area. If the search for the deterioration module of a photovoltaic power plant is photographed with a camera with severe distortion, the image processing process is complicated and the analysis is difficult. To solve this problem, it is necessary to derive a camera matrix. In this paper, we propose a correction method for distorted images taken without camera calibration. The proposed method proceeds by deriving the physical coordinates of the photovoltaic module, deriving the image coordinates of the module edge, and extracting the camera matrix and correcting the distortion through calibration using the derived values. The physical coordinates of the photovoltaic module are derived using characteristics such as the rectangular shape of the photovoltaic module, repeated arrangement of specific modules, and equally spaced installation, and the image coordinate values ​​of the module edges are obtained through simple image processing and manual operation, Calibration is performed using the derived values. Finally, the effect of the proposed camera matrix extraction and image correction method is evaluated through the experiment of changing the distorted image to the corrected image. 최근 태양광 발전소 유지보수를 위해 태양광 모듈의 상태를 촬영하여 이미지 처리 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 모듈영역의 온도 분포를 얻어서 열화상태를 진단하는 내용으로 정확한 태양광모듈 영역을 도출하여야 하는 전제조건을 갖는다. 태양광 발전소의 열화 모듈 검색을 왜곡이 심한 카메라로 촬영할 경우 이미지 처리 과정이 복잡하고 분석의 난해성이 발생한다. 이를 해결하기 위한 카메라 행렬 도출이 필요하다. 본 논문에서는 카메라 캘리브레이션이 이루어지지 않은 상태에서 얻어진 왜곡된 이미지를 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 태양광 모듈의 물리적 좌표를 도출, 모듈 가장자리의 이미지 좌표 도출, 도출된 값을 이용하여 캘리브레이션 수행을 통한 카메라 행렬 추출과 왜곡 보정 등으로 진행된다. 태양광 모듈의 물리적 좌표는 태양광 모듈의 직사각형 형태, 특정 모듈의 반복 배치, 등간격 설치 등의 특성을 이용하여 도출하고, 모듈 가장자리의 이미지 좌표값은 간단한 이미지 처리와 수동 조작을 통해 획득하고, 도출된 값을 이용하여 캘리브레이션을 수행한다. 최종적으로, 왜곡된 이미지를 보정이미지로 바꾸는 실험을 통해 제안한 카메라 행렬 추출과 이미지 보정 방법의 효과를 평가한다.

카메라-라이다 센서 융합을 위한 캘리브레이션 기법 소개

배종욱(Jongwook Bae),이영우(Youngwoo Lee),고준호(Junho Koh),이재영(Jaeyoung Lee),최준원(Junwon Choi) 한국자동차공학회 2022 한국 자동차공학회논문집 Vol.30 No.10

자율주행 차량의 카메라와 라이다 센서 캘리브레이션 기법 연구

이종서(Jongseo Lee),빈죤(Vinjohn V Chirakkal),정지민(Jimin Jeong),곽만기(Manki Kwak) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5

최근 자율주행 차량의 인지 센서는 단일 센서가 아닌 두 개 이상의 이종 센서를 이용하고 있다. 이종 센서를 사용할 시 각 센서의 좌표계를 통합하는 캘리브레이션 기술이 중요해지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 카메라와 라이다 센서를 동시에 사용하는 자율주행 차량에서의 센서 캘리브레이션 방법을 제안한다. 이종 센서를 효과적으로 통합하기 위하여 카메라와 라이다 데이터로부터 특징점을 추출하고, 특징점 매칭을 통해 회전, 변환 행렬을 계산한다. 계산된 회전, 변환 행렬을 이용하여 실험을 통해 그 성능을 평가한다. 또한, 기존의 센서 캘리브레이션 방법에 대한 한계와 개선방안을 제시하며, 실제 자율주행 차량의 성능 향상에 기여할 수 있는 연구를 제안한다.

카메라 캘리브레이션을 위한 영상의 주파수 특성 기반 스테레오 카메라의 상대적인 회전값 추정

이덕우(Deokwoo Lee) 한국자동차공학회 2019 한국 자동차공학회논문집 Vol.27 No.2

카메라 캘리브레이션을 위한 자동 타겟 인식

김의명,권상일 한국측량학회 2018 한국측량학회지 Vol.36 No.6

카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해 서 주로 체커보드를 촬한 상을 사용하고 있다. 체커보드 상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형 을 이용하여 체커보드 상의 일부만 촬된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하 기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하다. 또한 체커보드의 방향 성과 번호부여는 블랍을 이용하다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 상에 대해 1분 이내 의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다. Camera calibration is the process of determining the parameters such as the focal length of a camera, the position of a principal point, and lens distortions. For this purpose, images of checkerboard have been mainly used. When targets were automatically recognized in checkerboard image, the existing studies had limitations in that the user should have a good understanding of the input parameters for recognizing the target or that all checkerboard should appear in the image. In this study, a methodology for automatic target recognition was proposed. In this method, even if only a part of the checkerboard image was captured using rectangles including eight blobs, four each at the central portion and the outer portion of the checkerboard, the index of the target can be automatically assigned. In addition, there is no need for input parameters. In this study, three conditions were used to automatically extract the center point of the checkerboard target: the distortion of black and white pattern, the frequency of edge change, and the ratio of black and white pixels. Also, the direction and numbering of the checkerboard targets were made with blobs. Through experiments on two types of checkerboards, it was possible to automatically recognize checkerboard targets within a minute for 36 images.

카메라 영상의 기하학적 해석을 통한 YOLO 알고리즘 기반 해상물체탐지시스템 개발에 관한 연구

강병선,정창현 해양환경안전학회 2022 해양환경안전학회지 Vol.28 No.4

For autonomous ships to be commercialized and be able to navigate in coastal water, they must be able to detect maritime obstacles. One of the most common obstacles seen in coastal area are the farm buoys. In this study, a maritime object detection system was developed that detects buoys using the YOLO algorithm and visualizes the distance and bearing between buoys and the ship through geometric interpretation of camera images. After training the maritime object detection model with 1,224 pictures of buoys, the precision of the model was 89.0%, the recall was 95.0%, and the F1-score was 92.0%. Camera calibration had been conducted to calculate the distance and bearing of an object away from the camera using the obtained image coordinates and Experiment A and B were designed to verify the performance of the maritime object detection system. As a result of verifying the performance of the maritime object detection system, it can be seen that the maritime object detection system is superior to radar in its short-distance detection capability, so that it can be used as a navigational aid along with the radar. 자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0%, Recall은 95.0% 그리고 F1-score는 92.0%이었다. 얻어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

쿼터니언을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션

김의명(Kim, Eui Myoung) 한국측량학회 2018 한국측량학회지 Vol.36 No.2

스테레오 카메라와 비균일 메시를 이용한 체적 계산 알고리즘

이영대(Young-Dae Lee),조성윤(Sung-Yun Cho) 한국컴퓨터정보학회 2012 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2

이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 폐기물 매립 시설은 필요하며 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하는 것이 필요하다. 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud)를 얻을 수 있었으며 이것을 물체의 체적 계산 알고리즘의 입력으로 선택하였다. 비균일 격자(uniformmeshing) 방법에 기초한 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 입증하였다. 제시된 알고리즘은 쓰레기 매립의 체적 계산 뿐 만이 아니라 삼차원 객체의 일반적인 체적 계산을 위한 알고리즘으로도 사용될 수 있다. In this paper, we proposed the algorithm computes the waste volume periodically for the way of waste repository standard. For the construction of safe and clear urban environment, it is necessary that we identify the rubbish waste volume and we know the accuracy volume. After camera calibration, we obtained the point cloud on the surface of the object and took this as the input of the calculation algorithm of the object volume. We proposed the two volume calculation algorithms based on the triangularmeshing methods and verified the validity of the algorithm through simulation and real experiments. The proposed algorithm can be used not only as the volume calculation of the waste repository but also as the general volume calculation of a three dimensional object.

단일 카메라 캘리브레이션과 스테레오 카메라의 캘리브레이션의 비교

김의명(Kim, Eui Myoung),홍송표(Hong, Song Pyo) 한국측량학회 2018 한국측량학회지 Vol.36 No.4

체커보드의 유형에 따른 스테레오 카메라 캘리브레이션의 정확도 비교

김의명(Kim, Eui Myoung),권상일(Kwon, Sang Il) 한국측량학회 2020 한국측량학회지 Vol.38 No.6