AI-Based RGB-ToF Fusion for Blooming Region Detection and Depth Map Distortion Correction in High-Reflectance Object Measurement
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114375
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립한밭대학교
이성현
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,545만원
4,545만원
응용연구
대학
대전광역시 유성구
기계 > 로봇/자동화기계 > 자동화 관련 계측/센서기술
본 연구의 최종 목표는 소량의 RGB-ToF fusion blooming 학습 데이터 환경에서 고반사 물체 및 주변 배경의 블루밍으로 인해 깊이-왜곡된 픽셀 영역을 RGB-aligned-to-ToF(calibration)/ToF depth/ToF intensity image 상에서 bounding box 하여(B.box) 블루밍 ROI를 검출하고, 해당 R...
가) 연구 주제 1: RGB-ToF fusion 기반 VLM open-vocabulary 활용 블루밍 ROI 검출 (Bounding box)- 본 연구 주제는 RGB-aligned-to-ToF image, ToF depth map, ToF intensity map을 융합하여 고반사 물체와 깊이 왜곡 배경을 포함하는 blooming ROI B.Box를 검출하...
... 구축된 RGB-ToF blooming 데이터셋과 보정 알고리즘은 ToF artifact 분석, AI 기반 depth correction, RGB-ToF fusion 연구의 기초 자료 및 소프트웨어 보정 모듈로 활용될 수 있다. 2) 연구과제의 기대효과- 과학기술적으로 본 연구는 ToF 블루밍을 고반사 물체와 주변 배경의 국소적 depth distortion을 포함하는 센서 물리 기반 AI ...