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dc.contributor.advisor Hong, Jae Sung -
dc.contributor.author Lee, Seong Pung -
dc.date.accessioned 2015-01-12T07:13:55Z -
dc.date.available 2015-01-12T07:13:55Z -
dc.date.issued 2015 -
dc.identifier.uri http://dgist.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000001922114 -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/986 -
dc.description.abstract Augmented reality (AR) has become a key technology for surgical navigation system, which is the technology to overlay virtual objects on real one. In AR system, camera-sensor calibration is one of major factors to affect the accuracy. In order to perform camera-sensor calibration, it has been a common method to move a camera to establish and solve an AX = XB type. However, in the clinical environments, endoscopes and microscopes are commonly used and moving manually those cameras leads to inconvenience and inaccuracy due to heavy weight and large size. In addition, since optical tracking system has spatial error which increases with the distance, moving the camera which requires large motion to make necessary orientations between a calibration pattern and the camera makes the system affected by the spatial error. Therefore, we propose a method to solve the camera-sensor matrix. It is not mathematically strong to the noise, but possible to reduce the effect of the spatial error of optical tracking system effectively, and to provide users more convenient method. The proposed method can be easily performed by mounting an additional marker on the calibration pattern, which produces AX = BYC type formula. Through experiments, we compared the AX = BYC solution with the AX = XB solution in terms of the accuracy. As a result, we found the proposed method is more convenient, accurate, and stable than the conventional method. ⓒ 2015 DGIST en_US
dc.description.tableofcontents Ⅰ. INTRODUCTION 1--
1.1 Introduction to surgical navigation system 1--
1.2 Augmented reality based surgical navigation using external tracker 3--
1.3 Camera-sensor calibration in robotic application 4--
1.4 Problem of camera-sensor calibration in clinical application 6--
1.5 Proposed method 7--
Ⅱ. METHODS 9--
2.1 Camera-sensor calibration 9--
2.1.1 Camera calibration 9--
2.1.2 AX = XB problem 12--
2.1.2.1 Solution using Kronecker product 14--
2.1.2.2 Solution using dual quaternion 16--
2.1.3 AX = BYC problem 20--
2.1.3.1 Procedures for solution of AX = BYC 21--
2.1.3.2 Comparison between procedures 25--
2.1.3.3 Solution using Kronecker product 29--
2.1.3.4 Solution using dual quaternion 30--
2.1.3.4.1 Problem of dual quaternion 31--
2.2 Evaluation of the proposed method 33--
2.2.1 Experimental setup 34--
2.2.2 Data acquisition program 35--
2.2.3 Re-projection error 36--
2.2.4 Survey of the motion range 40--
Ⅲ. RESULTS 41--
3.1 Results 41--
3.1.1 Results of layout1 41--
3.1.2 Results of layout2 47--
3.1.3 Results of layout3 52--
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSION 57--
Ⅴ. REFERENCE 61--
APPENDIX A 65
-
dc.format.extent 71 -
dc.language.iso en en_US
dc.publisher DGIST en_US
dc.subject Camera Calibration en_US
dc.subject Hand-eye Calibration en_US
dc.subject Surgical Endoscopes en_US
dc.subject Surgical Microscopes en_US
dc.subject 카메라 캘리브레이션 -
dc.subject 핸드-아이 캘리브레이션 -
dc.subject 수술 내시경 -
dc.subject 수술 현미경 -
dc.title A Simple and Accurate Camera-sensor Calibration for Surgical Endoscopes and Microscopes en_US
dc.title.alternative 수술용 내시경과 현미경을 위한 간편하고 정확한 카메라-센서간 캘리브레이션 -
dc.type Thesis en_US
dc.identifier.doi 10.22677/thesis.1922114 -
dc.description.alternativeAbstract 증강 현실 기반의 수술 내비게이션 시스템은 내시경 혹은 현미경을 통해 얻은 영상 위에 3 차원으로 재구성된 중요 기관이나 장기를 중첩 표현해준다. 증강 현실을 구현하는 데 있어 정확도에 많은 영향을 주는 것은 카메라-센서간 캘리브레이션이다. 카메라-센서간 캘리브레이션은 카메라-외부트렉커간의 좌표 정합을 의미한다. 기존의 방법은 오직 카메라만을 움직여야 카메라-센서간 캘리브레이션을 성공적으로 수행할 수 있다. 하지만 수술 현장에서 사용되는 내시경이나 현미경 같은 경우, 크기와 무게가 일반 웹 카메라에 비해 크고 무거워 캘리브레이션의 불편함을 유발한다. 또한 캘리브레이션 편리를 위해 사용할 수 있는 로봇 시스템 역시 수술 현장에서는 수술 공간과 비용 때문에 사용이 거의 불가능하다. 무엇보다, 외부 트렉커는 거리에 따라 공간 오차가 증가하는 특성을 지니고 있기 때문에, 다양한 포즈를 얻기 위해 넓은 범위의 움직임이 필요한 카메라는 공간 오차에 대한 영향을 많이 받게 된다. 즉, 카메라-센서간 캘리브레이션을 수행할 시 공간 오차에 대한 영향을 덜 받기 위해, 다양한 포즈를 만들 때 보다 적은 범위를 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 앞서 언급된 단점들을 극복하기 위해 카메라 대신 카메라-센서간 캘리브레이션에서 항상 필요로 하는 캘리브레이션 패턴을 움직여 해를 구하는 방법을 제안한다. 단순히 캘리브레이션 패턴에 외부 트렉커가 추적할 수 있도록 마커를 부착함으로써 제안된 방법에 도달할 수 있다. 캘리브레이션 패턴을 움직이면 AX = BYC 형태의 수식이 세워지고, 이를 Dual quaternion 이나 Kronecker product 를 이용하여 풀 수 있다. 패턴은 카메라에 비해 크기와 무게가 작고 가벼우며, 마커의 부착 위치 또한 자유롭기 때문에 사용자에게 편리함을 제공하고 움직임의 변위를 보다 적게 할 수 있다는 것이 장점이다.
다양한 레이아웃에서도 제안된 방법이 기존 방법보다 안정적이고 정확한 결과를 가져다 준다는 것을 검증하기 위해 3 가지의 레이아웃을 택하여 실험을 하였다. 카메라를 움직여서 구한 결과와 캘리브레이션 패턴을 움직여서 구한 결과를 비교하였고, 이를 통해 캘리브레이션 패턴을 움직여서 구한 결과가 모든 레이아웃 상에서 보다 안정적인 결과를 보였음을 확인하였다. 레이아웃 2 번을 제외하고 정확도 역시 모두 향상됨을 보였다. 하지만 제안된 방법은 특정 레이아웃에서 캘리브레이션 패턴의 움직임이 제한된다는 단점을 지닌다. 기존 방법에서는 외부 트렉커 기준으로 캘리브레이션 패턴의 위치와 방위를 고려하지 않아도 되기 때문에, 외부 트렉커가 감지할 수 있는 범위 내에서 카메라가 자유롭게 움직일 수 있는 반면, 제안된 방법에서는 카메라뿐만 아니라 캘리브레이션 패턴의 위치도 외부 트렉커 기준으로 고려해야 하고, 카메라의 크기에 의해 캘리브레이션 패턴에 부착된 마커가 외부 트렉커로부터 가려지는 상황이 빈번하게 발생하기 때문에 캘리브레이션 패턴의 움직임이 자유롭지 못하다. 그럼에도 불구하고 제안된 방법은 기존 방법보다 더욱 편리하고, 정확하며, 안정적임을 확인하였다. ⓒ 2015 DGIST
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dc.description.degree Master -
dc.contributor.department Robotics Engineering -
dc.contributor.coadvisor Joung, Sang Hyun -
dc.date.awarded 2015. 2 -
dc.publisher.location Daegu -
dc.description.database dCollection -
dc.contributor.alternativeDepartment 대학원 로봇공학전공 -
dc.contributor.affiliatedAuthor Lee, Seong Pung -
dc.contributor.affiliatedAuthor Hong, Jae Sung -
dc.contributor.alternativeName 이성풍 -
dc.contributor.alternativeName 홍재성 -
dc.contributor.alternativeName 정상현 -
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Department of Robotics and Mechatronics Engineering Theses Master

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