KR20230060149A - 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 적어도 하나의 촬영 대상체에 관한 홀로그램을 2차원 영상으로 생성하는 2차원 영상 생성부; 상기 2차원 영상에서 상기 적어도 하나의 촬영 대상체 중 관심 대상체를 세그멘테이션(segmentation) 하여 상기 관심 대상체에 관한 2차원 복원 영상을 추출하는 영상 세그멘테이션부; 상기 2차원 복원 영상의 깊이 위치를 결정하는 깊이 위치 결정부; 및 상기 2차원 복원 영상 및 상기 깊이 위치를 기초로 상기 관심 대상체에 관하여 3차원 계측을 수행하는 3차원 계측부;를 포함한다.

Description

홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치 및 방법{HOLOGRAM-BASED OBJECT THREE-DIMENSIONAL MESUREMENT DEVICE AND METHOD}
본 발명은 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 촬영 대상체의 홀로그램을 촬영하고 이를 수치적 방법으로 처리하여 물체의 깊이 분포를 획득함으로써 3차원 계측 및 시각화를 제공하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치에 관한 것이다.
종래에 홀로그램을 분석해서 대상체의 깊이를 알아내는 방법은 홀로그램의 영역을 나누어 각 영역에서 초점 맺은 위치를 찾아 해당영역의 깊이 위치를 추출하는 방식으로 수행되었다.
하지만, 이와 같은 종래의 방법은 나누어진 영역 내에 서로 다른 깊이 위치에 해당하는 물체가 포함되는 경우 물체의 깊이 위치가 정확하게 도출되지 않을 뿐 아니라 분석 대상체의 3차원 정보를 획득하기 위해서는 나누어진 전 영역들에서 깊이 위치를 각각 찾아야만 하는 불편함이 존재하였다.
한국등록특허 제10-1304695(2013.08.30)호
본 발명의 일 실시예는 홀로그램을 복원하여 2차원 영상을 획득하고 세분화된 2차원 영상의 내부 영역에 대해 전부 또는 일부를 기초로 초점 맺은 깊이 위치를 추출하여 세분화된 영역의 깊이를 특정함으로써 대상체의 3차원 분포를 획득할 수 있는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치는 적어도 하나의 촬영 대상체에 관한 홀로그램을 2차원 영상으로 생성하는 2차원 영상 생성부; 상기 2차원 영상에서 상기 적어도 하나의 촬영 대상체 중 관심 대상체를 세그멘테이션(segmentation) 하여 상기 관심 대상체에 관한 2차원 복원 영상을 추출하는 영상 세그멘테이션부; 상기 2차원 복원 영상의 깊이 위치를 결정하는 깊이 위치 결정부; 및 상기 2차원 복원 영상 및 상기 깊이 위치를 기초로 상기 관심 대상체에 관하여 3차원 계측을 수행하는 3차원 계측부;를 포함한다.
상기 2차원 영상 생성부는 아래의 수학식을 통해 상기 홀로그램을 상기 2차원 영상으로 복원할 수 있다.
[수학식]
Figure pat00001
여기에서, iR은 복원된 홀로그램 2차원 영상이며,
Figure pat00002
은 홀로그램을 나타내며, zr은 복원 거리를 나타냄
상기 2차원 영상 생성부는 상기 zr을 조절해 특정 높이에 해당하는 2차원 복원 영상을 획득하고 상기 zr = -z 로 설정하여 초점맺은 2차원 영상을 획득할 수 있다.
상기 영상 세그멘테이션부는 상기 2차원 복원 영상의 영상 용량을 검출하고, 상기 영상 용량이 특정 기준 이상인 경우에는 상기 2차원 복원 영상에 관한 다운 샘플링(down sampling)을 수행하여 상기 2차원 복원 영상을 리사이즈(resize)할 수 있다.
상기 영상 세그멘테이션부는 상기 2차원 복원 영상 또는 상기 리사이즈된 2차원 복원 영상에 관한 가우시안 필터(Gaussian Filer) 기반의 블러링(blurring)을 통한 잡음제거, 원본영상 및 잡음제거영상 간의 차이에 관한 언샤프 마스크 필터링(unsharp mask filtering)을 통해 에지 보존을 순차적으로 수행하여 상기 2차원 복원 영상 또는 상기 리사이즈된 2차원 복원 영상의 선명성을 각각 증가시킬 수 있다.
상기 영상 세그멘테이션부는 상기 선명성이 증가된 2차원 복원 영상에 관해 영상 이진화를 수행하여 상기 관심 대상체의 영역을 특정하고, 상기 특정된 관심 대상체에 대한 형태학 처리를 수행하여 상기 관심 대상체를 구별할 수 있다.
상기 깊이 위치 결정부는 상기 2차원 영상의 타무라 계수(Tamura coefficient)를 획득하고 상기 타무라 계수가 최대인 깊이의 2차원 영상을 결정하여 상기 깊이 위치를 결정할 수 있다.
상기 3차원 계측부는 상기 2차원 복원 영상들을 해당 깊이 위치에 배치하여 3차원 깊이 매트릭스를 생성하고 상기 3차원 깊이 매트릭스를 기초로 상기 관심 대상체를 계측할 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치 및 방법은 홀로그램을 복원하여 2차원 영상을 획득하고 세분화된 2차원 영상의 내부 영역에 대해 전부 또는 일부를 기초로 초점 맺은 깊이 위치를 추출하여 세분화된 영역의 깊이를 특정함으로써 대상체의 3차원 분포를 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 대상체 3차원 계측 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1에 있는 대상체 3차원 계측 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 과정을 설명하는 순서도이다.
도 5는 촬영 대상체의 홀로그램 촬영을 설명하는 도면이다.
도 6은 침식 연산과 팽창 연산의 일 실시예 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 깊이 위치 추출 방법을 설명하는 도면이다.
도 8a 및 8b는 본 발명에 따른 3차원 계측 방법을 설명하는 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치, HDD, SSD 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 시스템(100)은 홀로그램 카메라(110), 대상체 3차원 계측 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.
홀로그램 카메라(110)는 대물판에 위치한 검사 대상체의 홀로그램을 촬영할 수 있는 장치에 해당할 수 있다. 홀로그램 카메라(110)는 대상체 3차원 계측 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 홀로그램 카메라(110)들은 대상체 3차원 계측 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.
일 실시예에서, 홀로그램 카메라(110)는 대상체 3차원 계측 장치(130)의 일 구성요소로 포함되어 구현될 수 있고, 이 경우 홀로그램 카메라(110)는 대상체의 홀로그램을 촬영하는 동작을 수행하는 독립된 모듈에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 홀로그램 카메라(110)는 전자기파를 발생시키는 광원, 전자기파를 분할하는 분할수단, 분할된 전자기파에 의해 형성되는 간섭 빔을 이용하여 대상체를 스캔하는 스캔수단 및 대상체로부터 반사, 형광 또는 투과된 빔을 검출하는 광 검출수단을 포함할 수 있다.
광원은 전자기파의 발생이 가능한 레이저 발생기, LED(Light Emitting Diode), 결맞음 길이(coherence length)가 짧은 헬로겐 광처럼 가간섭성(Coherence)이 낮은 빔 등의 다양한 수단을 포함할 수 있다.
분할수단은 광원에서 발생된 전자기파, 예를 들어 레이저 빔을 제1 빔과 제2 빔으로 분할할 수 있다. 일 실시예에서, 분할수단은 광 섬유 커플러(optical fiber coupler), 빔 스플리터(beam splitter), 기하위상렌즈(geometric phase lens)를 포함할 수 있고, 자유 공간을 도파하여 빔을 외부로 전달하는 방식으로 구현될 수 있을 뿐 아니라, 상기 기하위상렌즈 등 공축상(in-line)에서 빔을 분할할 수 있는 수단을 이용해서는 공축상에서 제1 빔과 제2 빔으로 분할할 수 있다.
스캔수단은 분할된 전자기파에 의해 형성되는 간섭 빔(또는 간섭 패턴)을 이용하여 촬영 대상물을 스캔할 수 있다. 스캔수단은 거울 스캐너에 해당할 수 있으나, 반드시 이에 한정되지 않고, 공지된 다양한 스캔수단으로 대체될 수 있다. 예를 들어, 스캔수단은 프레넬 윤대판(Fresnel zone plate)을 촬영 대상물을 가로질러 이동시킴으로써 촬영 대상물을 스캐닝할 수 있다. 이 경우, 스캔수단은 제어 신호에 따라 스캐닝 위치를 조절할 수 있다. 또한, 스캔수단은 촬영대상물을 대물판 위에 위치시키고 대물판을 수평 이동하여 촬영대상물을 스캐닝할 수 있다.
광 검출수단은 빔을 검출하여 전류신호로 변환할 수 있다. 이 경우, 광 검출수단은 검출된 빔의 세기에 따라 전류를 생성할 수 있다. 광 검출수단은 광 다이오드를 사용하여 구현될 수 있으나, 반드시 이에 한정되지 않고, 광증배관(photo-multiplier tube) 등 다양한 광 검출수단을 포함할 수 있다. 또한, 광 검출수단은 촬영 대상물로부터 반사, 형광 또는 투과된 빔을 집광하는 집광기를 포함하여 구현될 수 있다.
대상체 3차원 계측 장치(130)는 대상체의 홀로그램을 촬영하고 수치적 방법으로 처리하여 물체의 깊이 분포를 획득함으로써 대상체를 3차원 계측할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 대상체 3차원 계측 장치(130)는 독립된 동작을 수행하는 외부 시스템(도 1에 미도시함)과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 외부 시스템과 데이터를 주고받을 수 있다.
일 실시예에서, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 데이터베이스(150)와 연동하여 자동광학검사 과정에서 필요한 정보를 저장할 수 있다. 한편, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 도 1과 달리, 데이터베이스(150)를 내부에 포함하여 구현될 수 있다.
데이터베이스(150)는 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 방법을 수행하는 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 데이터베이스(150)는 홀로그램 카메라(110)로부터 획득한 대상체의 홀로그램에 관한 정보를 저장할 수 있고, 대상체의 2차원 영상과 깊이 위치에 관한 정보를 저장할 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 대상체 3차원 계측 장치(130)가 물체의 깊이 분포를 획득함으로써 대상체를 3차원으로 계측하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 대상체 3차원 계측 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함할 수 있다.
프로세서(210)는 본 발명의 실시예에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 프로시저를 실행할 수 있고, 이러한 과정에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄 할 수 있다. 프로세서(210)는 대상체 3차원 계측 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 대상체 3차원 계측 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.
메모리(230)는 SSD(Solid State Disk) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 대상체 3차원 계측 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(230)는 전기적으로 연결된 프로세서(210)에 의해 실행됨으로써 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 방법을 실행하는 명령들의 집합을 저장할 수 있다.
사용자 입출력부(250)은 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치 스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(250)은 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 독립적인 서버로서 수행될 수 있다.
네트워크 입출력부(270)은 네트워크를 통해 홀로그램 카메라(110) 또는 외부 시스템과 연결되기 위한 통신 환경을 제공하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크 입출력부(270)는 데이터의 무선 전송을 위해 WiFi, 블루투스 등의 근거리 통신 기능이나 4G 이상의 무선 통신 기능을 제공하도록 구현될 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 대상체 3차원 계측 장치의 기능적 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 2차원 영상 생성부(310), 영상 세그멘테이션부(330), 깊이 위치 결정부(350), 3차원 계측부(370) 및 제어부(390)를 포함할 수 있다.
2차원 영상 생성부(310)는 적어도 하나의 촬영 대상체에 관한 홀로그램을 2차원 영상으로 생성할 수 있다. 여기에서, 촬영 대상체는 3차원 계측의 대상이 되는 물체에 해당할 수 있다. 2차원 영상 생성부(310)는 홀로그램 카메라(110)와 연동하여 대물판 위에 존재하는 촬영 대상체의 홀로그램을 촬영할 수 있다. 즉, 2차원 영상 생성부(310)는 홀로그램 카메라(110)에 의해 촬영된 홀로그램을 수신하여 데이터베이스(150)에 저장할 수 있으며, 데이터베이스(150)에 저장된 홀로그램을 독출하여 이를 기반으로 2차원 영상을 생성할 수 있다. 한편, 2차원 영상 생성부(310)는 홀로그램 카메라(110)와 연동하여 동작하는 독립된 모듈을 포함하여 구현될 수 있으며, 해당 모듈은 홀로그램 카메라(110)를 통해 대물판 상의 촬영 대상에의 홀로그램을 수집할 수 있다. 이하, 해당 모듈은 홀로그램 촬영모듈이라 하고, 구체적인 동작에 관하여 설명한다.
보다 구체적으로, 홀로그램 촬영모듈은 광 스캐닝 기반의 홀로그램 촬영 방법을 이용하여 촬영 대상체의 홀로그램을 촬영할 수 있다. 일 실시예에서, 홀로그램 촬영모듈은 촬영 대상체에 대한 촬영의 결과로서 복소수 홀로그램을 생성할 수 있다.
또한, 홀로그램 촬영모듈은 도 5의 구성으로 홀로그램 카메라(510)를 이용하여 촬영 대상체(550)의 홀로그램을 촬영할 수 있다. 이때, 홀로그램 카메라(510)는 광 스캐닝 기반의 홀로그램 촬영이 가능하도록 구현될 수 있다. 한편, 도 5에서 홀로그램 카메라(510)는 촬영 대상체(550)로부터 반사 또는 형광되는 빔을 검출하는 것으로 도시하였으나 광 검출기를 대물면(530)의 하단에 위치시키는 방법으로 촬영 대상체(550)로부터 투과된 빔을 검출하도록 구현될 수 있음은 물론이다. 이 경우, 대물면(530)은 투명한 유리 또는 촬영 대상체(550)의 바디(body) 부분은 뚫려 있는 것이 바람직하다.
홀로그램 촬영모듈은 홀로그램 카메라(510)를 통해 촬영한 홀로그램을 다음의 수학식 1 내지 5와 같이 표현할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00003
여기에서, O(x0,y0;z)는 대상체의 반사율(reflectance)의 3차원 분포로서 대상체의 3차원 영상이고,
Figure pat00004
는 콘볼루션(convolution) 연산이다. 그리고, (x,y)는 스캔수단에 의해 지정되는 스캔빔의 스캔 위치이고, z는 대상체의 깊이 위치로서 구면파의 초점에서부터 대상체까지의 거리에 해당된다.
[수학식 2]
Figure pat00005
여기에서, d는 제1 구면파의 초점과 제2 구면파의 초점 사이의 거리이다. 홀로그램은 d를 조정하여 축소 및 확대에 따른 왜곡을 보정할 수 있다. D를 조정하는 방법으로는 렌즈의 이미징 법칙에 따라 렌즈의 위치와 초점거리를 변경하여 조정할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00006
[수학식 4]
Figure pat00007
[수학식 5]
Figure pat00008
여기에서, Mimg는 편광 감응형 렌즈(기하 위상 렌즈) 면의 패턴을 대상체 영역의 면으로 이미징 시 제1 렌즈에 의한 상의 축소 또는 확대 비율, zimg는 제2 구면파의 초점위치로부터 대상물까지의 거리, 2M2 imgfgp는 조정된 제1 및 제2 구면파의 각 초점 간의 거리이다.
일 실시예에서, 2차원 영상 생성부(310)는 다음의 수학식 6을 통해 홀로그램을 2차원 영상으로 복원할 수 있다. 즉, 홀로그램 카메라(110)에 의해 촬영된 홀로그램은 복원 과정을 거쳐 2차원 영상으로 복원될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00009
여기에서, iR은 복원된 홀로그램 2차원 영상이고,
Figure pat00010
은 상기 수학식 1 내지 5와 같이 표현되는 홀로그램을 나타내며, zr은 복원 거리를 나타낸다. 일 실시예에서, 2차원 영상 생성부(310)는 상기 수학식 6의 zr을 조절하여 특정 높이에 해당하는 2차원 복원 영상을 획득할 수 있다. 또한, 2차원 영상 생성부(310)는 zr = -z 로 설정하여 초점 맺은 2차원 영상을 획득할 수 있다. 홀로그램 카메라(110)를 통해 촬영된 홀로그램은 소정의 과정을 통해 세분화(segmentation)될 수 있고, 해당 영역의 깊이 정보를 추출하거나 3차원 계측을 위해 사용될 수 있다. 한편, 2차원 영상 생성부(310)에 의해 생성되는 초점을 맺을 2차원 복원 영상을 기초로도 세분화(segmentation) 동작이 수행될 수 있다.
영상 세그멘테이션부(330)는 홀로그램의 2차원 영상에서 적어도 하나의 촬영 대상체 중 관심 대상체를 세그멘테이션(segmentation) 하여 관심 대상체에 관한 2차원 복원 영상을 추출할 수 있다. 2차원 영상 속에는 촬영 대상체가 포함될 수 있으며, 촬영 대상체의 개수는 경우에 따라 1개이거나 또는 복수개일 수 있다. 2차원 영상에 대한 세그멘테이션 동작은 촬영 대상체 별로 독립된 2차원 복원 영상을 생성하는 동작에 해당할 수 있으며, 촬영 대상체마다 독립된 2차원 복원 영상이 생성될 수 있다.
즉, 영상 세그멘테이션부(330)는 복수의 촬영 대상체들을 포함하는 홀로그램의 2차원 영상을 세그멘테이션 하여 촬영 대상체 별로 독립된 2차원 복원 영상을 생성하고, 복수의 촬영 대상체들 중에서 관심 대상체를 선별하여 결정할 수 있다. 한편, 하나의 관심 대상체에 대해 하나의 2차원 복원 영상이 생성될 수 있으나, 반드시 이에 한정되지 않으며, 하나의 관심 대상에 대해 복수의 2차원 복원 영상들이 생성될 수 있음은 물론이다.
일 실시예에서, 영상 세그멘테이션부(330)는 2차원 복원 영상의 영상 용량을 검출하고, 영상 용량이 특정 기준 이상인 경우에는 2차원 복원 영상에 관한 다운 샘플링(down sampling)을 수행하여 2차원 복원 영상을 리사이즈(resize)할 수 있다. 즉, 영상 세그멘테이션부(330)는 2차원 복원 영상의 영상 용량이 너무 큰 경우 소정의 전처리(pre-processing) 동작을 수행하여 영상 용량을 줄일 수 있다. 영상 세그멘테이션부(330)는 전처리 동작을 위해 영상 용량에 관한 기준값(threshold)을 사전에 설정할 수 있다.
또한, 영상 세그멘테이션부(330)는 영상 용량을 줄이기 위한 전처리 동작으로서 다운 샘플링 또는 회선 처리 기법을 사용할 수 있다. 먼저, 다운 샘플링의 경우 최대값 풀링을 통해 영상 용량을 줄일 수 있다. 예를 들어, 입력 영상이 4×4인 경우, 영상 세그멘테이션부(330)는 입력 영상을 2×2 크기 갖는 영역들로 분할할 수 있고, 각 영역에 대해 가장 큰 값을 선택하여 2×2 크기를 갖는 출력 영상을 생성할 수 있다.
또한, 회선 처리의 경우 평균값 필터(average filter)를 통해 영상 용량을 줄일 수 있다. 즉, 영상 세그멘테이션부(330)는 입력 영상 내에서 필터를 이동시켜 가면서 필터와 중첩되는 영역을 대상으로 평균 값을 산출하는 방식으로 출력 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 3×3 크기를 갖는 필터의 경우, 해당 필터와 중첩되는 영역의 값들의 총 합이 27인 경우, 해당 필터의 위치에 대응되는 출력 값은 27/9 = 3으로 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 영상 세그멘테이션부(330)는 2차원 복원 영상 또는 리사이즈된 2차원 복원 영상에 관한 가우시안 필터(Gaussian Filer) 기반의 블러링(blurring)을 통한 잡음제거, 원본영상 및 잡음제거영상 간의 차이에 관한 언샤프 마스크 필터링(unsharp mask filtering)을 통해 에지 보존을 순차적으로 수행하여 2차원 복원 영상 또는 리사이즈된 2차원 복원 영상의 선명성을 각각 증가시킬 수 있다.
보다 구체적으로, 영상 세그멘테이션부(330)는 2차원 복원 영상 또는 리사이즈된 2차원 복원 영상에 관한 가우시안 필터(Gaussian Filer) 기반의 블러링(blurring)을 통한 잡음제거(noise filtering)를 수행할 수 있다. 여기에서, 블러링(blurring)은 저역 통과 필터링을 통해 영상의 윤곽선 부분의 고주파 성분을 제거하는 동작에 해당할 수 있다. 영상 내에서 고주파 성분은 화소값의 변화율이 상대적으로 큰 영상 성분에 해당할 수 있으며, 영상 세그멘테이션부(330)는 블러링을 위해 가우시안 필터를 사용할 수 있다. 가우시안 필터는 수학적으로 정의된 가우시안 함수(Gaussian function)를 기초로 생성될 수 있으며, 가우시안 함수의 σ을 통해 잡음제거에 따른 고주파량과 저주파량을 조절할 수 있다. 즉, σ값이 작을수록 적은 저주파 성분만 통과시킬 수 있으며, σ값이 클수록 많은 저주파 성분을 통과시킬 수 있다. 일 실시예에서, 영상 세그멘테이션부(330)는 잡음의 정도가 심한 경우, 블러링을 수행하기 전 단계에서 미디언 필터를 미리 적용하여 블러링의 효과를 극대화할 수 있다.
또한, 영상 세그멘테이션부(330)는 원본영상 및 잡음제거영상 간의 차이를 통한 언샤프 마스크 필터링(unsharp mask filtering)을 통한 에지 보존을 수행할 수 있다. 여기에서, 에지 보존은 샤프닝(sharpening)을 통해 영상의 윤곽선 부분을 선명하게 하는 영상 강화 동작에 해당할 수 있다. 이때, 샤프닝은 블러링과 반대로 영상의 고주파에 해당하는 성분을 더 강조하여 대비 효과를 증가시킬 수 있으며, 흐린 영상을 개선하여 선명한 영상을 생성할 수 있다.
결과적으로, 영상 세그멘테이션부(330)는 원본영상을 기초로 블러링(blurring)을 통해 잡음제거영상을 획득할 수 있고, 원본영상과 잡음제거영상의 차이에 관한 함수를 획득할 수 있다. 영상 세그멘테이션부(330)는 원본영상에 해당 함수를 더한 결과로서 최종적으로 선명성이 증가한 영상을 획득할 수 있다. 한편, 영상 세그멘테이션부(330)는 필요에 따라 양방향 필터(Bilateral filter)를 통해 잡음 제거와 에지 보존을 병행적으로 수행할 수도 있다.
일 실시예에서, 영상 세그멘테이션부(330)는 선명성이 증가된 2차원 복원 영상에 관해 영상 이진화를 수행하여 관심 대상체의 영역을 특정하고, 특정된 관심 대상체에 대한 형태학 처리를 수행하여 관심 대상체를 구별할 수 있다.
보다 구체적으로, 영상 세그멘테이션부(330)는 특정 임계값을 설정하고 임계값을 기준으로 영상 내 각 픽셀을 흑과 백으로 이진화하는 영상 이진화(Binarization)를 통해 영상 내에서 배경과 목표 객체를 분류할 수 있다. 또한, 영상 세그멘테이션부(330)는 촬영 환경에 견고한 적응형 이진화(Adaptive Binarization) 기법을 사용하여 주변 값들과 비교 후 픽셀 별로 최적의 임계값을 적용하여 관심 대상체의 영역을 특정할 수 있다.
이후, 영상 세그멘테이션부(330)는 이진화되어 특정된 관심 대상체의 영역에 대해 형태학(morphology) 기반의 침식(erosion)과 팽창(dilation) 연산을 수행하여 남은 잡음(noise)을 제거하고 객체의 영역을 확고히 할 수 있다(도 6 참조).
예를 들어, 도 6의 그림 (a)에서, 침식(erosion) 연산은 이미지(즉, 영상)을 깎아 내는 연산에 해당할 수 있으며, 0과 1로 구성된 구조화 요소 커널(structuring element kernel)(610)이 적용될 수 있다. 또한, 구조화 요소 커널(610)은 1이 채워진 모양에 따라 사각형, 타원형, 십자형 등으로 분류될 수 있다. 영상 세그멘테이션부(330)는 구조화 요소 커널(610)을 영상 위에 적용하여 각 픽셀 위치에서 구조화 요소 커널(610)의 1로 채워진 영역이 온전히 포함되지 않는 경우 해당 픽셀의 값을 0으로 변경하는 방식으로 침식 연산을 수행할 수 있다.
또한, 도 6의 그림 (b)에서, 팽창(dilation) 연산은 이미지를 확장하는 연산에 해당할 수 있으며, 구조화 요소 커널(610)을 이용하여 침식 연산과 반대되는 방식으로 동작할 수 있다. 즉, 영상 세그멘테이션부(330)는 구조화 요소 커널(610)을 영상 위에 적용하여 각 픽셀 위치에서 구조화 요소 커널(610)의 1로 채워진 영역이 온전히 포함되지 않는 경우 해당 픽셀의 값을 1로 변경하는 방식으로 팽창 연산을 수행할 수 있다.
깊이 위치 결정부(350)는 관심 대상체에 관한 2차원 복원 영상의 깊이 위치를 결정할 수 있다. 깊이 위치 결정부(350)는 세분화(segmented)된 영역으로부터 깊이 위치를 추출하기 위하여 소정의 기준에 따라 해당 영역의 2차원 복원 영상이 초점 영상인지 아닌지를 판별할 수 있다.
일 실시예에서, 깊이 위치 결정부(350)는 2차원 복원 영상의 타무라 계수(Tamura coefficient)를 획득하고 타무라 계수가 최대인 깊이의 2차원 복원 영상을 결정하여 깊이 위치를 결정할 수 있다. 즉, 깊이 위치 결정부(350)는 타무라 계수를 기준으로 2차원 복원 영상을 결정할 수 있다. 이때, 타무라 계수는 자동 초점 알고리즘에 사용되는 선명도 함수(Sharpness function) 중 하나에 해당할 수 있으며, 다음의 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 7]
Figure pat00011
여기에서, C는 타무라 계수이고,
Figure pat00012
은 2차원 복원 영상의 평균 값(mean)이며,
Figure pat00013
은 표준편차(Standard deviation)이다.
3차원 계측부(370)는 2차원 복원 영상 및 깊이 위치를 기초로 관심 대상체에 관하여 3차원 계측을 수행할 수 있다. 3차원 계측 동작은 홀로그램을 세그멘테이션하고, 세분화된 홀로그램들의 깊이 정보를 수집한 다음, 깊이 정보와 세분화된 홀로그램의 영역을 매칭시키는 과정을 통해 수행될 수 있다. 즉, 3차원 계측부(370)는 세분화된 홀로그램들의 2차원 복원 영상을 해당 깊이에 배치한 다음 이를 통합하여 전체적인 3차원 정보를 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 3차원 계측부(370)는 2차원 복원 영상들을 해당 깊이 위치에 배치하여 3차원 깊이 매트릭스를 생성하고 3차원 깊이 매트릭스를 기초로 관심 대상체를 계측할 수 있다. 3차원 깊이 매트릭스는 깊이 위치와 홀로그램의 2차원 복원 영상 간의 매칭 관계를 포함할 수 있다. 3차원 계측 방법에 대해서는 도 8에서 보다 자세히 설명한다.
제어부(390)는 대상체 3차원 계측 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 2차원 영상 생성부(310), 영상 세그멘테이션부(330), 깊이 위치 결정부(350) 및 3차원 계측부(370) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 과정을 설명하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 본 발명에 따른 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 방법을 처리하기 위하여 복수의 단계들을 순차적으로 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 2차원 영상 생성부(310)를 통해 적어도 하나의 촬영 대상체에 관한 홀로그램을 2차원 영상으로 생성할 수 있다(단계 S410).
또한, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 영상 세그멘테이션부(330)를 통해 2차원 영상에서 적어도 하나의 촬영 대상체 중 관심 대상체를 세그멘테이션(segmentation) 하여 관심 대상체에 관한 2차원 복원 영상을 추출할 수 있다(단계 S430). 대상체 3차원 계측 장치(130)는 깊이 위치 결정부(350)를 통해 2차원 복원 영상의 깊이 위치를 결정할 수 있으며(단계 S450), 3차원 계측부(370)를 통해 2차원 복원 영상 및 깊이 위치를 기초로 관심 대상체에 관하여 3차원 계측을 수행할 수 있다(단계 S470).
도 7은 본 발명에 따른 깊이 위치 추출 방법을 설명하는 도면이다.
도 7을 참조하면, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 깊이 위치 결정부(350)를 통해 2차원 복원 영상의 깊이 위치를 결정할 수 있다. 이를 위해, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 홀로그램 카메라(110)를 통해 적어도 하나의 촬영 대상체들에 관한 홀로그램을 획득하고 홀로그램에 관한 2차원 영상을 생성할 수 있다(그림 (a) 및 (b)).
이후, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 홀로그램 내의 관심 대상체를 중심으로 세그멘테이션을 수행할 수 있으며, 세그멘테이션을 통해 세분화된(segmented) 홀로그램에 관한 2차원 복원 영상을 생성할 수 있다(그림 ⓒ). 마지막으로, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 2차원 복원 영상을 기초로 타무라 계수(C)를 산출할 수 있으며, 타무라 계수가 최대값을 갖는 깊이 위치(z1)를 결정할 수 있다(그림 (d)).
대상체 3차원 계측 장치(130)는 홀로그램에 관한 2차원 영상을 세그멘테이션하여 복수의 세분화된(segmented) 홀로그램들을 생성할 수 있으며, 세분화된 홀로그램들의 2차원 복원 영상들에 대한 초점 메트릭(예를 들어, 타무라 계수)을 기초로 깊이 위치를 독립적으로 결정할 수 있다.
또한, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 2차원 복원 영상의 적어도 하나의 영역에 대한 초점 메트릭을 기초로 해당 영역에서의 깊이 위치를 각각 결정할 수 있으며, 각 영역에서의 깊이 위치를 기초로 2차원 복원 영상에 대한 깊이 위치를 결정할 수 있다.
도 8a 및 8b는 본 발명에 따른 3차원 계측 방법을 설명하는 도면이다.
도 8a 및 8b를 참조하면, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 촬영 대상체에 관한 홀로그램을 생성하고 세그멘테이션을 수행할 수 있다. 이후, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 세분화된(segmented) 홀로그램들의 깊이를 각각 타무라 계수(Tamura Coeffiecient)를 통해 추출할 수 있다. 다음으로, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 추출된 깊이 정보와 세분화된 홀로그램의 영역을 상호 매칭시켜 해당 깊이에 해당하는 세분화된 홀로그램의 2차원 복원 영상을 획득할 수 있다. 마지막으로, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 해당 2차원 복원 영상들을 복원 깊이와 같이 엮어 3차원 행렬(즉,3차원 깊이 매트릭스)을 생성할 수 있고, 이를 기초로 촬영 대상체들에 대한 3차원 계측을 수행할 수 있다.
또한, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 추출된 깊이정보를 잘 알려진 계측기를 기준으로 보정(Calibration)하여 상대적인 깊이를 실제 물리적 깊이 정보로 변환할 수 있으며, 이를 통해 대상체의 3차원 정보를 모두 획득함으로써 대상체에 관한 3차원 분석을 수행할 수 있다.
도 8a에서, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 대상체 1 및 2에 대한 세분화된 홀로그램을 각각 생성할 수 있고, 각 세분화된 홀로그램의 타무라 계수가 최대가 되는 Z1 및 Z2를 각각 깊이 위치로서 산출할 수 있다.
도 8b에서, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 깊이 위치에 따라 해당 세분화된 홀로그램의 2차원 복원 영상을 배치하여 대상체에 관한 3차원 행렬을 구축할 수 있다. 이때, 깊이 위치는 xy 평면에 수직한 방향, 즉 Zr 방향으로 기준으로 정의될 수 있으며, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 Zr 축 상에서 Z1 및 Z2 위치에 해당 2차원 복원 영상을 배치할 수 있다.
본 발명에 따른 대상체 3차원 계측 장치(130)는 다양한 깊이 위치들에서 2차원 복원 영상을 배치하여 촬영 대상체들에 관한 3차원 계측을 수행할 수 있다. 또한, 대상체 3차원 계측 장치(130)는 촬영 대상체들 중에서 관심 대상체를 선택할 수 있으며, 관심 대상체에 대해 복수의 2차원 복원 영상들을 세그멘테이션하고, 세분화된 2차원 복원 영상들을 이용하여 해당 관심 대상체에 관한 3차원 계측을 선택적으로 수행할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 시스템
110: 홀로그램 카메라 130: 대상체 3차원 계측 장치
150: 데이터베이스
510: 홀로그램 카메라 530: 대물면
550: 촬영 대상체
610: 구조화 요소 커널

Claims (8)

  1. 적어도 하나의 촬영 대상체에 관한 홀로그램을 2차원 영상으로 생성하는 2차원 영상 생성부;
    상기 2차원 영상에서 상기 적어도 하나의 촬영 대상체 중 관심 대상체를 세그멘테이션(segmentation) 하여 상기 관심 대상체에 관한 2차원 복원 영상을 추출하는 영상 세그멘테이션부;
    상기 2차원 복원 영상의 깊이 위치를 결정하는 깊이 위치 결정부; 및
    상기 2차원 복원 영상 및 상기 깊이 위치를 기초로 상기 관심 대상체에 관하여 3차원 계측을 수행하는 3차원 계측부;를 포함하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 2차원 영상 생성부는
    아래의 수학식을 통해 상기 홀로그램을 상기 2차원 영상으로 복원하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
    [수학식]
    Figure pat00014


    (여기에서, iR은 복원된 홀로그램 2차원 영상이며,
    Figure pat00015
    은 홀로그램을 나타내며, zr은 복원 거리를 나타냄)
  3. 제2항에 있어서, 상기 2차원 영상 생성부는
    상기 zr을 조절해 특정 높이에 해당하는 2차원 복원 영상을 획득하고 상기 zr = -z 로 설정하여 초점 맺은 2차원 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 영상 세그멘테이션부는
    상기 2차원 복원 영상의 영상 용량을 검출하고, 상기 영상 용량이 특정 기준 이상인 경우에는 상기 2차원 복원 영상에 관한 다운 샘플링(down sampling)을 수행하여 상기 2차원 복원 영상을 리사이즈(resize)하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 영상 세그멘테이션부는
    상기 2차원 복원 영상 또는 상기 리사이즈된 2차원 복원 영상에 관한 가우시안 필터(Gaussian Filer) 기반의 블러링(blurring)을 통한 잡음제거, 원본영상 및 잡음제거영상 간의 차이에 관한 언샤프 마스크 필터링(unsharp mask filtering)을 통해 에지 보존을 순차적으로 수행하여 상기 2차원 복원 영상 또는 상기 리사이즈된 2차원 복원 영상의 선명성을 각각 증가시키는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 영상 세그멘테이션부는
    상기 선명성이 증가된 2차원 복원 영상에 관해 영상 이진화를 수행하여 상기 관심 대상체의 영역을 특정하고, 상기 특정된 관심 대상체에 대한 형태학 처리를 수행하여 상기 관심 대상체를 구별하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 깊이 위치 결정부는
    상기 2차원 복원 영상의 타무라 계수(Tamura coefficient)를 획득하고 상기 타무라 계수가 최대인 깊이의 2차원 복원 영상을 결정하여 상기 깊이 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 3차원 계측부는
    상기 2차원 복원 영상들을 해당 깊이 위치에 배치하여 3차원 깊이 매트릭스를 생성하고 상기 3차원 깊이 매트릭스를 기초로 상기 관심 대상체를 계측하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 기반 대상체 3차원 계측 장치.
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