확장 칼만 필터링의 비젼 시스템 모델을 이용한 물체 치수 측정에 관한 연구

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Issued Date
To reduce the processing time using the vision system in real-time is very important and difficult. To overcome above problem, we have to develop the high-speed image processing algorithm, and effective computational scheme in estimating the parameters involving in vision system. Unfortunately, the traditional batch estimation requires much computational time because it has iteration algorithm. Thus, the batch estimation has difficulty in measuring object's dimension in real time. On the other hand, the Extended Kalman Filtering(EKF) has much advantages in that it takes explicitly into account the measurement uncertainties, and is a simple and efficient recursive procedures.
Thus, this thesis is to develop and high-speed image processing algorithm and the EKF algorithm to compute the parameters in the vision control scheme in real time. This vision system model involves the six parameters to account for the cameras inner(orientation, focal length etc) and outer parameters(the relative location between object's dimension and camera). Also the EKF is applied to estimate the object's dimension used for object's operation.
The practicality of computer vision control scheme based on the EKF is verified experimently by performing the object's dimension determination.
Alternative Title
A Study on the Measurement of object's dimension based on the vision system model of Extended Kalman Filtering
Alternative Author(s)
Ahn, Him-Chan
조선대학교 대학원
산업대학원 기계공학과
Awarded Date
2005. 2
Table Of Contents
List of Photos = Ⅲ
List of Figures = Ⅲ
List of Tables = Ⅳ
Nomenclature = Ⅶ
Abstract = Ⅸ
제 1 장 서론 = 1
1.1 연구배경 및 목적 = 1
1.2 연구내용 및 방법 = 5
제 2 장 시스템 모델 개발 = 7
2.1 비젼시스템 모델 = 7
2.2 초기값 매개변수 추정 모델 = 10
2.3 초기값 물체치수 추정 모델 = 14
2.4 단일물체 화상처리기법 = 17
제 3 장 확장칼만필터링 모델 = 20
3.1 확장칼만필터링 E.K.F 모델 = 20
3.2 비젼시스템 모델의 매개변수 추정기법 = 22
3.2.1 측정모델의 보강 방정식 = 25
3.2.2 공정모델의 예측 방정식 = 27
3.3 물체 치수 결정 추정모델 개발 = 29
3.3.1 측정모델의 보강 방정식 = 32
3.3.2 공정모델의 예측 방정식 = 34
3.4 Monte Carlo 방법을 사용한 공분산 추정 기법 = 36
제 4 장 실험 및 결과 = 38
4.1 실험 장치 = 38
4.2 실험 모형 = 41
4.3 실험 절차 = 42
4.4 실험결과 = 41
4.4.1 초기값 추정 결과 = 44
4.4.2 물체 치수 측정 결과 = 47
제 5 장 결론 = 64
참고 문헌 = 66
조선대학교 대학원
안힘찬. (2004). 확장 칼만 필터링의 비젼 시스템 모델을 이용한 물체 치수 측정에 관한 연구
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Engineering > Theses(Master)(산업기술창업대학원)
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