KR101855000B1 - 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 - Google Patents

영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 Download PDF

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숭실대학교산학협력단
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Abstract

본 발명은 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체를 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치에서의 안경 렌즈 데이터 추출 방법은, 왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정하는 단계; 상기 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 상기 두 영상 간의 차 영상을 획득하는 단계; 상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 단계;를 포함한다.

Description

영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체{APPARATUS AND METHOD FOR EXTRACTING GLASSES LENS DATA BASED ON IMAGE PROCESSING, RECORDING MEDIUM FOR PERFORMING THE METHOD}
본 발명은 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 카메라를 통해 안경 렌즈 데이터를 영상 처리 기반으로 취득하고, 상기 취득한 안경 렌즈 데이터에 안경 렌즈의 곡률반경을 적용하여 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체에 관한 것이다.
일반적으로 안경 렌즈의 제작을 위해서는, 안경 렌즈를 측정하는 취형기 및 측정된 안경 렌즈가 안경테에 맞도록 렌즈의 가장자리를 가공하는 옥습기가 필요하다. 이때, 취형기는 탐침자를 통하여 안경테 혹은 안경 렌즈를 측정한다. 탐침자는 안경테 혹은 안경 렌즈를 한 바퀴 회전하며 측정한다. 또한, 옥습기는 취형기에서 측정된 안경테 혹은 안경 렌즈 데이터를 활용하여 안경 렌즈를 연삭한다.
하지만, 상술한 바와 같은 안경 렌즈의 제작을 위한 장치들(취형기 및 옥습기)은 구매 비용이 비싸다는 단점이 있으며, 안경 제조 업체들은 대부분이 소규모 형태로 운영되기 때문에 안경 렌즈의 제작을 위한 장치들을 구매하여 사용하기에는 사업주 입장에서는 부담이 크다는 문제점이 있다.
한국공개특허 제2014-0108261호(2014.09.05 공개)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 카메라를 이용해 안경 렌즈의 형상을 촬영하여 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하고, 상기 추출한 안경 렌즈 데이터에 곡률반경을 적용하여 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원 안경 렌즈 데이터를 복원하는 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치 및 안경 렌즈 데이터 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 일 실시 예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치에서의 안경 렌즈 데이터 추출 방법은, 왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정하는 단계; 상기 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 상기 두 영상 간의 차 영상을 획득하는 단계; 상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 단계;를 포함한다.
상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 단계는, 상기 획득한 차 영상을 이진화한 후 닫힘 연산을 수행하여 미세홀을 제거하는 단계; 상기 홀이 제거된 이진화된 영상에서 안경 렌즈의 외곽선을 추출하는 단계; 및 상기 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환하는 단계;를 포함한다.
상기 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환하는 단계에서는, 상기 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시켜 극좌표계 형태의 데이터로 변환시키되, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산할 수 있다.
상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 안경 렌즈 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 단계는, 안경 렌즈의 면 굴절력과 안경 렌즈 매질의 굴절률을 이용하여 안경 렌즈의 곡률 반경을 구하는 단계; 및 상기 안경 렌즈의 곡률 반경과 상기 변환된 극좌표계의 데이터로부터 원과 직선을 획득하고, 상기 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 기록 매체는, 안경 렌즈 데이터 추출 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체일 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 장치는, 왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정하는 왜곡 보정부; 상기 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 상기 두 영상 간의 차 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 안경 렌즈 데이터 추출부; 및 상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 안경 렌즈 데이터 복원부;를 포함한다.
안경 렌즈 데이터 추출부는, 상기 획득한 차 영상을 이진화한 후 닫힘 연산을 수행하여 미세홀을 제거하고, 상기 홀이 제거된 이진화된 영상에서 안경 렌즈의 외곽선을 추출하며, 상기 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환할 수 있다.
안경 렌즈 데이터 추출부는, 상기 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시켜 극좌표계 형태의 데이터로 변환시키되, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산할 수 있다.
안경 렌즈 데이터 복원부는, 안경 렌즈의 면 굴절력과 안경 렌즈 매질의 굴절률을 이용하여 안경 렌즈의 곡률 반경을 구하며, 상기 안경 렌즈의 곡률 반경과 상기 변환된 극좌표계의 데이터로부터 원과 직선을 획득하고, 상기 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 안경 렌즈 연삭을 위한 데이터를 카메라를 이용해 영상 처리 기반으로 추출함에 따라, 고가의 취형기를 구매하지 않아도 되므로 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 종래의 취형기에 비해 보다 정밀한 안경 렌즈 데이터를 획득할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용들과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 장치의 개략적인 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라 캘리브레이션을 통해 획득할 수 있는 카메라 내부 파라미터를 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실험에 사용된 카메라 내부 파라미터의 값을 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전경영상과 배경영상을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 촬영 환경을 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이진화된 안경 렌즈 영상을 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 생성된 데이터 집합 C의 실제 데이터를 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 극좌표계로 변환된 데이터를 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시키는 개념도,
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 직교좌표계 형태 데이터의 중심점 이동 여부에 따른 각도 변화를 도시한 도면,
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터의 복원 과정을 설명하기 위한 개략적인 도면,
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 원과 직선 간의 두 접점이 만나는 경우를 도시한 도면,
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 방법의 흐름을 개략적으로 도시한 도면이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 장치의 개략적인 구성도, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라 캘리브레이션을 통해 획득할 수 있는 카메라 내부 파라미터를 도시한 도면, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 실험에 사용된 카메라 내부 파라미터의 값을 도시한 도면, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전경영상과 배경영상을 도시한 도면, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 촬영 환경을 도시한 도면, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이진화된 안경 렌즈 영상을 도시한 도면, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 생성된 데이터 집합 C의 실제 데이터를 도시한 도면, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 극좌표계로 변환된 데이터를 도시한 도면, 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시키는 개념도, 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 직교좌표계 형태 데이터의 중심점 이동 여부에 따른 각도 변화를 도시한 도면, 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터의 복원 과정을 설명하기 위한 개략적인 도면, 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 원과 직선 간의 두 접점이 만나는 경우를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 왜곡 보정부(110), 영상 획득부(130), 안경 렌즈 데이터 추출부(150) 및 안경 렌즈 데이터 복원부(170)를 포함한다.
왜곡 보정부(110)는 왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정한다. 왜곡 보정부(110)는, 카메라의 렌즈, 여러 가지 고유의 특성 등에 의해 왜곡된 영상이 출력될 경우, 올바른 영상을 획득하기 위해서 촬영에 사용할 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 카메라 캘리브레이션은, 영상처리, 컴퓨터 비전 분야 및 사진 측량에서 필요한 과정의 하나로, 카메라에 대한 방사형 왜곡과 고유 매개 변수를 수정하는 보정을 수행하는 것을 의미할 수 있다. 우리가 실제 눈으로 보는 세상은 3차원인 반면, 카메라를 통해 촬영되는 영상은 2차원의 이미지로 변하게 된다. 이때, 3차원의 점들이 이미지 상에서 어디에 맺히는지는 기하학적으로 생각하면 영상을 찍을 당시의 카메라의 위치 및 방향에 의해 결정된다. 하지만, 실제 이미지는 사용된 렌즈, 렌즈와 이미지 센서와의 거리, 렌즈와 이미지 센서가 이루는 각 등 카메라 내부의 기구적인 부분에 의해서 크게 영향을 받을 수 있다. 따라서, 3차원 점들이 영상에 투영된 위치를 구하거나 역으로 영상좌표로부터 3차원 공간좌표를 복원할 때에는 이러한 내부 요인을 제거해야만 정확한 계산이 가능해질 수 있다. 이때, 이러한 내부 요인의 파라미터 값을 구하는 과정이 카메라 캘리브레이션이다. 카메라 왜곡을 보정하기 위해서는 카메라 내부 파라미터가 필요하다. 이때, 카메라 내부 파라미터는 카메라 캘리브레이션을 수행하여 획득할 수 있다. 즉, 왜곡 보정부(110)는 카메라 캘리브레이션을 수행하여 카메라 내부 파라미터를 획득함으로써 카메라 왜곡을 보정할 수 있다. 이때, 카메라 캘리브레이션을 통해 획득할 수 있는 카메라 내부 파라미터의 각 항목과 의미는 도 2와 같다. 카메라 캘리브레이션은 GML C++ Camera Calibration Toolbox를 사용할 수 있으며, 실험에 사용된 카메라 내부 파라미터는 도 3과 같을 수 있다. 이때, 왜곡 보정부(110)는, 도 2 내지 3을 참조하여, GML C++ Camera Calibration Toolbox를 사용해 카메라 캘리브레이션을 수행함으로써 카메라 왜곡을 보정할 수 있다.
영상 획득부(130)는 왜곡이 보정된 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 촬영된 두 영상 간의 차 영상을 획득한다. 영상 획득부(130)는, 배경영상과 전경영상을 각각 촬영하고, 촬영한 두 영상간의 차 영상을 획득할 수 있다. 이때, 촬영된 전경영상 및 배경영상은 도 4에 도시된 바와 같다. 한편, 배경영상을 촬영하는 이유는, 광원에 의해 생성되는 그라데이션 효과 및 의도하지 않은 기타 외부 요인에 의한 문제를 최소화하기 위함이다. 즉, 영상 획득부(130)는 전경영상에서 배경영상을 분리할 수 있다. 이때, 차 영상은 아래의 수학식 1을 통해 도출할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00001
여기서, D는 생성될 차 영상을 의미하고, B와 F는 각각 입력된 배경영상 및 전경영상을 의미한다. x, y는 해당 영상에서의 좌표를 의미하고, 각각의 함수 값은 해당 x, y 좌표의 밝기 값을 의미한다.
한편, 투명한 안경 렌즈를 촬영하는데 있어서 촬영 환경은 매우 중요할 수 있다. 안경 렌즈 자체가 투명하기 때문에 잘 보이지 않아 다른 물체나 광원에 의해 생기는 그림자, 작은 먼지, 잡음, 천장에서 안경 렌즈로 비치는 형광등 등의 외부요소에 매우 민감하기 때문이다. 광연을 폐쇄된 공간의 상향에 설치하면 카메라에 의해 그림자가 생기고, 벽면의 공간에 설치하면 안경 렌즈 자신에 의해 그림자가 생겨 안경 렌즈를 측정할 없게 된다. 따라서, 본 실시 예에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 도 5에 도시된 바와 같이 바닥면에 빛을 산란시킬 수 있는 반투명 아크릴 재질과 같은 소재를 설치하여 바닥으로 사용하고 그 아래에서 광원을 균일한 간격으로 여러 개 설치하여 카메라를 향해 빛이 투과되도록 할 수 있다. 한편, 본 실시 예에 있어서, 카메라는 카메라 캘리브레이션을 통해 자세가 직각이 되도록 바닥을 향하여 설치하였다. 한편, 영상 획득부(130)는 카메라 위치 정보 계산부를 포함할 수 있다. 카메라 위치 정보 계산부는 획득한 카메라 행렬을 통해 Pan, Tilt, Swing 및 카메라 위치 정보를 계산할 수 있다. 본 실시 예에 있어서, 카메라 위치를 계산하는 목적은 안경 렌즈를 촬영하는 카메라가 바닥을 정확하게 향하고 있는지 알아내기 위한 것이다. 따라서, 카메라 위치 정보 계산부는 카메라의 자세정보를 계산하면 된다. 카메라가 바닥면을 바라보고 있는지 판단하려면 Tilt를 계산하면 된다. 자세정보를 계산할 때 카메라의 평행이동 정보는 필요 없는 요소이므로 회전변환만을 고려하여 카메라 광축 벡터 Zc=(0,0,1)에 대한 월드좌표 ZW를 아래의 수학식 2을 통해 계산할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00002
여기서, R은 카메라 회전행렬이며, 새로 계산된 광학축 ZW에 대해 ZW=(Zy,Zy,Zz)라 할 때, Tilt는 아래의 수학식 3를 통해 계산할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00003
arctan2(θ)의 계산은 각도의 범위가 (-π/2, π/2)일 때, 아래의 수학식 4을 통해 계산할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00004
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출한다.
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 획득한 차 영상을 이진화한 후 닫힘 연산을 수행하여 미세홀을 제거하고, 홀이 제거된 이진화된 영상에서 안경 렌즈의 외곽선을 추출하며, 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환할 수 있다. 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 추출한 외곽선에 대해 영상의 중심점을 기준으로 하여 직교좌표계에서 극좌표계의 데이터로 변환활 수 있다.
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 획득한 차 영상(안경 렌즈 영상)의 안경 렌즈 외곽선을 추출하기 위해, 렌즈 외곽선이라고 판단되는 부분에 대한 이진화 작업을 수행한다. 이때, 이진화 작업에는 Otsu 알고리즘을 사용할 수 있다. 이때, 차 영상을 이진화한 영상은 도 6과 같을 수 있다.
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 이진화한 영상에 존재할 수 있는 미세한 홀을 제거하기 위해 영상처리의 형태학 처리인 닫힘 연상을 수행할 수 있다. 닫힘 연산은 팽창 연산을 우선 수행하고 그 뒤 침식 연산을 수행하는 연산이다.
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 닫힘 연산이 수행된 영상에서 외곽선을 추출할 수 있다. 닫힘 연산이 수행된 영상에 포함된 외곽선은 화소의 두께가 1일 수 있으며, 이때, 외곽선의 추출을 위해 8-이웃영역 탐색 기법이 사용될 수 있다. 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 획득한 화소의 두께가 1인 안경 렌즈 외곽선의 화소들에 대한 직교좌표계 데이터 집합 C에 대해 영상의 중심을 원점으로 가정하여 Cn=(xn, yn)을 생성한다. 여기서, n은 외곽선 화소가 저장될 때의 인덱스이다. 이때, 생성된 데이터 집합 C의 실제 데이터는 도 7과 같을 수 있다. 영상의 중심을 원점으로 가정하였기 때문에 xn, yn에 대한 좌표 값이 음수가 될 수 있다.
이때, 외곽선 추출을 통해 취득한 안경 렌즈 데이터는 직교좌표계 형태의 데이터이다. 한편, 옥습기는 극좌표계 기준의 데이터를 사용하기 때문에 추출한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환하여야 한다. 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 아래의 수학식 5를 사용하여 직교좌표계 형태의 데이터(Cn)를 극좌표계 형태의 데이터(Pn)로 변환할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00005
여기서, rn은 n번째 데이터에 대한 반경이며, θn은 n번째 데이터에 대한 각도이다. arctan2(θ)에 대한 계산은 상술한 수학식 3을 이용할 수 있다. 한편, 상술한 바에 따라 극좌표계로 변환된 데이터는 도 8과 같을 수 있다.
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시켜 극좌표계 형태의 데이터로 변환시키되, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산한다. 옥습기로 안경 렌즈를 가공할 때는 안경 렌즈의 광축을 기준으로 두어 가공을 해야하므로, 직교좌표계 형태의 데이터의 중심점을 도 9에 도시된 바와 같이, 안경 렌즈의 광축으로 이동시키는 것이다. 도 9의 좌측에 도시된 도면은 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시기 이전, 우측에 도시된 도면은 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시킨 이후에 대한 도면이다. 이때, 도 10의 (a)에 도시된 바와 같이, 중심점이 변경되기 전에는 데이터들이 가지는 각도가 균일한 반면, 중심점이 변경된 이후에 새로 생성된 데이터들이 가지는 각도는 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이 각도가 균일하지 않다. 따라서, 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산한다. 즉, 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 직교좌표계 형태의 데이터로 변환된 안경 렌즈 데이터의 각각마다 중심점이 이동할 거리만큼 더하고, 극좌표계 형태의 데이터로 변환한 후, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산할 수 있다.
안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 생성된 직교좌표계 데이터의 중심을 xc, yc만큼 이동시킴과 동시에, 극좌표계로 변환하기 위해 아래의 수학식 6을 이용할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00006
이때, 중심점이 변경되었기 때문에 새로 생성된 데이터는 각각의 데이터들이 가지는 각도가 균일하지 않으므로, 각도를 균일하게 재계산 해야한다. 또한, 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 변환된 극좌표계가 갖는 좌표의 샘플 개수를 변경할 수 있다. 이는, 옥습기가 일정한 샘플 개수에 맞춘 데이터를 요구하는 경우도 존재하기 때문이다. 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 각도를 균일하게 재계산하거나 또는/및 샘플 개수를 재계산하기 위해 아래의 과정을 거친다.
먼저, 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는, 총 샘플 개수가 m개일 때, 각도가 2nπ/m인 새로운 n번째 샘플을 생성하기 위해 아래의 두 조건을 만족하는 샘플 a, b를 고른다.
[조건]
Figure 112016103762213-pat00007
다음으로, 안경 렌즈 데이터 추출부(150)는 샘플 a, b를 고른 후, 극좌표계로 변환된 안경 렌즈 데이터에 대한 반경(ra, rb)에 대해 아래의 수학식 7을 이용하여 새로운 n번째 샘플의 반경(rn)을 생성할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00008
안경 렌즈 데이터 복원부(170)는 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원한다.
안경 렌즈 데이터 복원부(170)는, 안경 렌즈의 면 굴절력과 안경 렌즈 매질의 굴절률을 이용하여 안경 렌즈의 곡률 반경을 구하며, 안경 렌즈의 곡률 반경과 변환된 극좌표계의 데이터로부터 원과 직선을 획득하고, 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산할 수 있다. 안경 렌즈의 곡률반경 r을 가지는 원을 R이라고 하고, 추출한 2차원 안경 렌즈 데이터 Pn과 카메라의 위치점을 직선으로 이은 선을 Ln이라고 했을 때, R과 Ln의 접점 Tn을 구하면, 안경 렌즈 곡률반경 위를 따라 새로운 좌표가 생성될 수 있다. 이러한 과정을 통해, 안경 렌즈 데이터 복원부(170)는 추출한 2차원 안경 렌즈 데이터를 3차원 데이터로 복원할 수 있다. 안경 렌즈 데이터 복원부(170)는, 렌즈의 면 굴절력(Diopter curve)과 렌즈 매질의 굴절률을 이용해 아래의 수학식 8을 통해 안경 렌즈의 곡률반경(r)을 구할 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00009
여기서, D는 렌즈의 면 굴절력(Diopter curve), r은 렌즈의 곡률반경(mm)일 수 있다. 한편, D의 단위는 미터이기 때문에 1000을 곱하여 밀리미터 단위로 변경할 수 있다.
안경 렌즈 데이터 복원부(170)는, 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산하여, 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 연삭이 가능한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원할 수 있다.
도 11을 참조하면, 추출한 2차원 안경 렌즈 데이터 Pn과 카메라의 위치점 cam을 직선으로 이은 선을 Ln이라고 했을 때, 안경 렌즈의 곡률반경 r을 가지는 원 R과 Ln의 접점 Tn을 구하기 위해, 안경 렌즈 데이터 복원부(170)는 원과 직선에 대한 연립방정식을 풀 수 있다.
이때, Wmax는 2차원 안경 렌즈 데이터 집합 P의 원소 중 직경이 가장 큰 값을 의미하며, 주은 P의 원소 Pn의 직경 값을 의미할 수 있다. Rn이 아닌 wn으로 표기하는 이유는 원소 Pn의 직경 값 rn과 안경 렌즈 곡률반경 r과의 혼동을 방지하기 위해 치환하였다. xcam, ycam은 각각 카메라의 x, y 좌표를 의미한다. 카메라 원점 xcam, ycam에 대해 xcam=0, ycam=f*화소축척이며, 원의 중심점 xR, yR에 대해 xR=0,
Figure 112016103762213-pat00010
이다. 초점거리 f는 도 2에 도시된 바와 같은 초점거리를 사용할 수 있으며, 화소의 축척은 바닥면에 실제 길이를 알고 있는 물체를 설치하여 측정할 수 있다. 한편, 안경 렌즈의 직경이 가장 긴 부분은 항상 바닥에 맞닿아있다는 가정 하에 이 부분의 높이 값을 0으로 한다.
안경 렌즈 데이터 복원부(170)는, 아래의 과정들을 거쳐 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산할 수 있으며, 2차원의 안경 렌즈 데이터를 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원할 수 있다.
먼저, 원의 중심을 (xR, rR)이라고 할 때, 두 점 (xcam, ycam), (wn, 0)을 지나는 직선을 Y=mX+n, 접점 T에 대해 Tn=(X,Y)라고 하면, 직선의 방정식은 아래의 수학식 9와 같다.
Figure 112016103762213-pat00011
이때, 기울기 m은,
Figure 112016103762213-pat00012
이고, n은
Figure 112016103762213-pat00013
일 수 있다.
한편, 기울기 m에서의 분모 wn이 xcam과 같지 않다면, 아래의 수학식 10과 같은 원의 방정식에 상술한 직선의 방적식을 대입하여 수학식 11과 같이 연립하여 풀 수 있다.
Figure 112016103762213-pat00014
Figure 112016103762213-pat00015
수학식 11은 2차방정식이므로 AX2+2BX+C=0이라고 할 때, A=m2+1, B=2(mn-myR-xR), C=(x2 R+ y2 R-r2+n2-2nyR)일 수 있다. 이때, B를 2B'으로 치환하면 B'은 mn-myR-xR이 되며, 판별식 D는 아래의 수학식 12와 같다.
Figure 112016103762213-pat00016
판별식 D에 대하여 D<0인 경우는 원과 직선이 만나지 않는 경우이며, 이때 해는 존재하지 않는다. 판별식 D에 대하여 D=0인 경우는 원과 직선이 만나는 점의 수는 1개이며, X=-B'/A, Y=mX+n이다. 판별식 D에 대하여 D>0인 경우는 원과 직선이 만나는 점의 수는 도 12에 도시된 바와 같이 2개이며,
Figure 112016103762213-pat00017
이다. 이때, 두 Y 값의 계산 결과 중 더 큰 값을 선택한다. 그 이유는 카메라와 더 가까운 쪽의 접점이 항상 실제 안경 렌즈와 직선 간의 접점이기 때문이다.
한편, 상술한 기울기 m에서의 분모 wn이 xcam과 같다면, 이 직선은 지면을 향하여 수직인 선이므로, 근을 갖기 위해서는 wn>=(xR-r)과 wn<=(xR-r)을 동시에 만족해야 한다. 여기서, xR은 0이므로, wn<=r에 대하여 계산하면 된다. Wn>r인 경우는 원과 직선이 만나지 않는 경우이며, 이때 해는 존재하지 않는다. Wn=r인 경우는 원과 직선이 만나는 점의 수는 1개이며, X=wn, Y=yR이다. Wn<r인 경우는 원과 직선이 만나는 점의 수는 2개이며,
Figure 112016103762213-pat00018
이다. 이 두 접점 중 선택할 접점은 상술한 바와 같이 이유에 의해 Y값이 큰 접점을 선택할 수 있다. 상술한 과정에 의해 3차원 안경 렌즈 데이터 집합 T가 생성될 수 있다. 한편, 3차원 안경 렌즈 데이터의 각도는 2차원 안경 렌즈 데이터에서의 각도와 같을 수 있다.
이하, 상술한 본 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 장치에서의 안경 렌즈 데이터 추출 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 방법의 흐름을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 13을 참조하면, 먼저 안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는 왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정한다(1110).
안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 상기 두 영상 간의 차 영상을 획득한다(1130).
안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출한다(1150). 안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 획득한 차 영상을 이진화한 후 닫힘 연산을 수행하여 미세홀을 제거하고, 홀이 제거된 이진화된 영상에서 안경 렌즈의 외곽선을 추출하며, 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환할 수 있다. 안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시켜 극좌표계 형태의 데이터로 변환시키되, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산하고, 상기 변환된 극좌표계가 갖는 좌표의 샘플 개수를 변경할 수 있다.
안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원한다(1170). 안경 렌즈 데이터 추출 장치(100)는, 안경 렌즈의 면 굴절력과 안경 렌즈 매질의 굴절률을 이용하여 안경 렌즈의 곡률 반경을 구하고, 안경 렌즈의 곡률 반경과 상기 변환된 극좌표계의 데이터로부터 원과 직선을 획득하며, 상기 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산하여 3차원의 안경 렌즈 데이터를 복원할 수 있다.
상술한 바에 따르면, 안경 렌즈 연삭을 위한 데이터를 카메라를 이용해 영상 처리 기반으로 획득함에 따라, 고가의 취형기를 구매하지 않아도 되므로 비용을 절감할 수 있다. 또한, 종래의 취형기에 비해 보다 정밀한 안경 렌즈 데이터를 획득할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법들은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는, 본 발명을 위한 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 또한, 본 명세서의 개별적인 실시 예에서 설명된 특징들은 단일 실시 예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서의 단일 실시 예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시 예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시 예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시 예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 앱 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니다.
100 : 안경 렌즈 데이터 추출 장치
110 : 왜곡 보정부
130 : 영상 획득부
150 : 안경 렌즈 데이터 추출부
170 : 안경 렌즈 데이터 복원부

Claims (9)

  1. 영상 처리 기반의 안경 렌즈 데이터 추출 장치에서의 안경 렌즈 데이터 추출 방법에 있어서,
    왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정하는 단계;
    상기 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 상기 두 영상 간의 차 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 단계;를 포함하되,
    상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 획득한 차 영상을 이진화한 후 닫힘 연산을 수행하여 미세홀을 제거하는 단계;
    상기 홀이 제거된 이진화된 영상에서 안경 렌즈의 외곽선을 추출하는 단계; 및
    상기 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환하는 단계;를 포함하고,
    상기 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환하는 단계에서는,
    상기 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시켜 극좌표계 형태의 데이터로 변환시키되, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산하는 안경 렌즈 데이터 추출 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 안경 렌즈 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 단계는,
    안경 렌즈의 면 굴절력과 안경 렌즈 매질의 굴절률을 이용하여 안경 렌즈의 곡률 반경을 구하는 단계; 및
    상기 안경 렌즈의 곡률 반경과 상기 변환된 극좌표계의 데이터로부터 원과 직선을 획득하고, 상기 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산하는 단계;를 포함하는 안경 렌즈 데이터 추출 방법.
  5. 제 1 항 및 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 안경 렌즈 데이터 추출 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  6. 왜곡된 영상을 출력하는 카메라에 대해 캘리브레이션을 수행하여 왜곡을 보정하는 왜곡 보정부;
    상기 카메라를 이용해 안경 렌즈가 존재하는 전경영상과 안경 렌즈가 존재하지 않는 배경영상을 각각 촬영하고, 상기 두 영상 간의 차 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 획득한 차 영상을 통해 2차원의 안경 렌즈 데이터를 추출하는 안경 렌즈 데이터 추출부; 및
    상기 추출한 2차원의 안경 렌즈 데이터를 옥습기를 통한 안경 렌즈의 연삭을 위한 3차원의 안경 렌즈 데이터로 복원하는 안경 렌즈 데이터 복원부;를 포함하되,
    상기 안경 렌즈 데이터 추출부는,
    상기 획득한 차 영상을 이진화한 후 닫힘 연산을 수행하여 미세홀을 제거하고, 상기 홀이 제거된 이진화된 영상에서 안경 렌즈의 외곽선을 추출하며, 상기 추출한 외곽선의 데이터를 통해 취득한 직교좌표계 형태의 데이터를 극좌표계 형태의 데이터로 변환하고,
    상기 직교좌표계 형태 데이터의 중심점을 안경 렌즈의 광축으로 이동시켜 극좌표계 형태의 데이터로 변환시키되, 중심점 이동에 따라 변경된 각각의 극좌표계가 갖는 각도를 균일하게 재계산하는 안경 렌즈 데이터 추출 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 6 항에 있어서,
    안경 렌즈 데이터 복원부는,
    안경 렌즈의 면 굴절력과 안경 렌즈 매질의 굴절률을 이용하여 안경 렌즈의 곡률 반경을 구하며, 상기 안경 렌즈의 곡률 반경과 상기 변환된 극좌표계의 데이터로부터 원과 직선을 획득하고, 상기 원과 직선의 접점에 대한 연립방정식을 계산하는 안경 렌즈 데이터 추출 장치.

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