PMP 방법과 Stereo Vision 방법을 융합한 새로운 3차원 측정 센서 시스템의 개발

Abstract

3차원 형상 측정 방법은 근래에 들어서 많은 응용 분야를 가지고 있다. 이러한 3차원 측정을 위해 스테레오 비전, PMP 방법과 같은 많은 연구들이 진행 되어 왔다. 이러한 측정 방법들의 가장 큰 이슈는 보다 빠르고, 보다 정확하게 물체를 측정하는 것이다. 그리고 보다 넓은 영역을 높은 해상도로 측정하는 것이다. 따라서 본 연구의 목적 또한 보다 빠르게 그리고 보다 정확하게, 고해상도로 넓은 영역의 물체를 3차원 적으로 측정하는 것이 연구의 목적이다. 기존 3차원 측정 연구 중에서 빠른고 정확한 측정으로 유명한 측정법이 바로 PMP 방법이다. 하지만 이 PMP 방법은 여러 가지 문제점들은 가지고 있다. 그 중에 가장 대표적이고 심각한 문제가 바로 $2\pi$ 모호성 문제이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 스테레오 기법을 도입하여 두 방법을 융합하는 새로운 센서 시스템을 제시하고, 그에 따른 새로운 측정 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 시스템은 $2\pi$ 모호성의 제거가 중요한 목적이었지만, 부수적으로 스테레오 비전에서 correspondence 문제도 함께 해결하는 계기가 되었다. 본 시스템의 중요한 파라미터들을 해석 함으로 $2\pi$ 모호성의 문제가 어떤 경우에 제거가 되는지를 확인하여 보았고, 각 파라미터에 따른 측정 정확도를 분석하여 보았다. 다음으로 스테레오 비전 방법 등 다른 3차원 측정 방법에서 문제가 되었던 Occlusion 문제를 본 방법과 연관 지어 해결해 보고자 하였다. 새로운 하드웨어 시스템을 제안하여 이 문제를 효과적으로 해결하고자 하였다. 이러한 occlusion 영역을 측정 하고 이전 측정 영역과 occlusion 영역의 측정값을 정합하여야 한다. 또한 작은 FOV를 가지고, 고 해상도를 유지하면서 물체를 측정하게 되면, 큰 물체의 경우 물체를 부분적으로 측정하고, 측정한 부분들을 정합함으로써 전체 큰 영역의 형태를 측정할 수 있게 된다. 이때 정합 문제가 발생하게 된다. 기존의 방법들이 가지고 있던 정합 시간 문제와 정합 정확도 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 3차원 정합 알고리즘을 제시하고자 한다.