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프로젝터 및 프로젝터의 캘리브레이션 방법

  • 기술번호 : KST2018013598
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 프로젝터 및 프로젝터의 캘리브레이션 방법이 개시된다. 본 개시의 프로젝터의 캘리브레이션 방법은, 패턴 영상을 스크린에 투사하는 단계, 상기 스크린에 투사된 패턴 영상을 획득하는 단계, 노출이 적합한 패턴 영상 데이터, 노출이 어두운 패턴 영상 데이터 및 노출이 밝은 패턴 영상 데이터를 수집 및 학습하여 상기 3가지 데이터를 구분할 수 있는 딥러닝 모델을 기반으로, 영상 획득 파라미터를 조절하여 상기 패턴 영상을 재 획득하는 단계, 여기서, 영상 획득 파라미터는 셔터속도, 조리개 값 및 ISO감도 중 적어도 하나를 포함함, 상기 재 획득된 패턴 영상의 복수의 특징점을 추출하고, 상기 복수의 특징점의 개수 및 상기 복수의 특징점 각각의 최근접 특징점과의 관계를 이용하여 상기 복수의 특징점의 오류를 수정하는 단계 및 상기 수정된 복수의 특징점을 이용하여 프로젝터에 기하보정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G03B 21/14 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G03B 21/142(2013.01) G03B 21/142(2013.01)
출원번호/일자 1020170039736 (2017.03.29)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0110355 (2018.10.10) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.13)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이인재 대한민국 대전광역시 유성구
2 안상우 대한민국 대전광역시 유성구
3 양승준 대한민국 대전광역시 유성구
4 김현철 대한민국 세종특별자치시 시청대로 ***
5 서정일 대한민국 대전광역시 유성구
6 석주명 대한민국 서울특별시 강남구
7 임성용 대한민국 대전광역시 유성구
8 조용주 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 성병기 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 재우빌딩)(마루특허법률사무소)
2 최윤서 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동, 미진빌딩), *층(윤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-0306789-72
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.08.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-0797407-74
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.08.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0797406-28
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.06.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.07.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0012698-61
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.02.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0109818-27
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0323760-96
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-0323759-49
9 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0381885-89
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번호 청구항
1 1
프로젝터의 캘리브레이션(calibration) 방법에 있어서,패턴 영상을 스크린에 투사하는 단계;상기 스크린에 투사된 패턴 영상을 획득하는 단계;노출 정도와 관련된 3가지의 패턴 영상 데이터를 수집 및 학습하여 상기 3가지의 패턴 영상 데이터를 구분할 수 있는 딥러닝 모델을 기반으로, 영상 획득 파라미터를 조절하여 상기 패턴 영상을 재 획득하는 단계, 여기서, 영상 획득 파라미터는 셔터속도, 조리개 값 및 ISO감도 중 적어도 하나를 포함함;상기 재 획득된 패턴 영상의 복수의 특징점을 추출하고, 상기 복수의 특징점의 개수, 상기 복수의 특징점 각각의 최근접 특징점과의 거리 및 상기 복수의 특징점 각각의 최근접 특징점 간의 방향 벡터를 이용하여 상기 복수의 특징점의 오류를 수정하는 단계; 및상기 수정된 복수의 특징점을 이용하여 프로젝터에 기하보정을 수행하는 단계를 포함하는 프로젝터의 캘리브레이션 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델은, 상기 프로젝터에 직접 포함되거나 또는 프로젝터에 연결된 외부 서버에 의해 제공되는 것을 특징으로 하는 프로젝터의 캘리브레이션 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 패턴 영상을 재 획득하는 단계는,상기 딥러닝 모델을 기반으로 상기 획득된 패턴 영상이 특징점 추출이 가능한지 판단하고, 불가능하다고 판단된 경우, 상기 영상 획득 파라미터를 조절하여 패턴 영상을 재 획득하는 것을 특징으로 하는 프로젝터의 캘리브레이션 방법
5 5
프로젝터에 있어서,패턴 영상을 스크린에 투사하는 영상 투사부;상기 스크린에 투사된 패턴 영상을 획득하는 영상 획득부; 및노출 정도와 관련된 3가지의 패턴 영상 데이터를 수집 및 학습하여 상기 3가지의 패턴 영상 데이터를 구분할 수 있는 딥러닝 모델을 기반으로, 영상 획득 파라미터를 조절하여 상기 패턴 영상을 재 획득하도록 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 영상 획득 파라미터는,셔터속도, 조리개 값 및 ISO감도 중 적어도 하나를 포함하고,상기 제어부는,상기 재 획득된 패턴 영상의 복수의 특징점을 추출하고, 상기 복수의 특징점의 개수, 상기 복수의 특징점 각각의 최근접 특징점과의 거리 및 상기 복수의 특징점 각각의 최근접 특징점 간의 방향 벡터를 이용하여 상기 복수의 특징점의 오류를 수정하고, 상기 수정된 복수의 특징점을 이용하여 프로젝터에 기하보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 프로젝터
6 6
제5항에 있어서,상기 딥러닝 모델은, 상기 프로젝터에 직접 포함되거나 또는 프로젝터에 연결된 외부 서버에 의해 제공되는 것을 특징으로 하는 프로젝터
7 7
삭제
8 8
제5항에 있어서,상기 제어부는,상기 딥러닝 모델을 기반으로 상기 획득된 패턴 영상이 특징점 추출이 가능한지 판단하고, 불가능하다고 판단된 경우, 상기 영상 획득 파라미터를 조절하여 패턴 영상을 재 획득하는 것을 특징으로 하는 프로젝터
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.