KR102342084B1 - X-Ray transmission image object recognition device and method - Google Patents

X-Ray transmission image object recognition device and method Download PDF

Info

Publication number
KR102342084B1
KR102342084B1 KR1020200030559A KR20200030559A KR102342084B1 KR 102342084 B1 KR102342084 B1 KR 102342084B1 KR 1020200030559 A KR1020200030559 A KR 1020200030559A KR 20200030559 A KR20200030559 A KR 20200030559A KR 102342084 B1 KR102342084 B1 KR 102342084B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
cargo
ray
image
barcode
scanner
Prior art date
Application number
KR1020200030559A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210115169A (en
Inventor
함재삼
이명희
김정현
Original Assignee
(주)스마트포트테크놀로지
주식회사 여명하이텍
주식회사 허브넷로지스틱스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)스마트포트테크놀로지, 주식회사 여명하이텍, 주식회사 허브넷로지스틱스 filed Critical (주)스마트포트테크놀로지
Priority to KR1020200030559A priority Critical patent/KR102342084B1/en
Publication of KR20210115169A publication Critical patent/KR20210115169A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102342084B1 publication Critical patent/KR102342084B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V5/00Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
    • G01V5/20Detecting prohibited goods, e.g. weapons, explosives, hazardous substances, contraband or smuggled objects
    • G01V5/22Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays
    • G01V5/228Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays using stereoscopic means
    • G01V5/0058
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/06Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption
    • G01N23/083Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and measuring the absorption the radiation being X-rays
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/10Different kinds of radiation or particles
    • G01N2223/101Different kinds of radiation or particles electromagnetic radiation
    • G01N2223/1016X-ray
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20081Training; Learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

본 발명은 X-선 투과 영상 물체 인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 장치는 화물을 이송하는 컨베이어 벨트, 화물의 바코드를 인식하는 바코드 스캐너, 화물의 3차원 영상을 획득하는 3차원 카메라, 화물의 X-선 라인 스캔 이미지를 획득하는 X-선 라인스캐너, 화물의 X-선 영상을 표시하는 모니터, 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도를 측정하는 속도 센서, 그리고 바코드 스캐너에 의해 인식된 화물의 바코드를 이용하여 화물정보를 검색하여 X-선 라인스캐너의 X-선 출력을 조정하고, 속도 센서에 의해 측정된 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도에 따라 X-선 라인스캐너의 X-선 라인 스캔 간격(interval)을 조정하고 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 화물에 대한 X-선 영상을 생성하며, 생성된 X-선 영상을 딥러닝(Deep-Learning) 기법이 적용된 인공지능(AI) 물체 분류 알고리즘에 적용하여 이상 물체 여부를 인식하여 분류하고, 3차원 카메라를 통해 인식된 화물의 크기에 따라 화물의 X-선 영상을 확대 또는 축소하여 상기 모니터에 표시하는 제어부를 포함한다. 본 발명에 의하면 기존 국내 도입된 대형 X-선 시스템의 구조적 문제점을 해결하고, 처리속도를 높이며, 특히 X-선 판독시 인적오류를 최소화할 수 있는 장점이 있다.The present invention relates to an X-ray transmission image object recognition apparatus and method, and the apparatus according to the present invention includes a conveyor belt for transporting cargo, a barcode scanner for recognizing a barcode of cargo, and a three-dimensional camera for acquiring a three-dimensional image of the cargo , an X-ray line scanner that acquires an X-ray line scan image of the cargo, a monitor that displays an X-ray image of the cargo, a speed sensor that measures the speed of the cargo movement on the conveyor belt, and the The X-ray line scanner's X-ray output is adjusted by retrieving cargo information using barcodes, and the X-ray line scanner's X-ray line scan interval ( interval) and synthesizing X-ray line scan images to generate an X-ray image of the cargo. and a control unit for recognizing and classifying whether an abnormal object is applied, and enlarging or reducing the X-ray image of the cargo according to the size of the cargo recognized through the three-dimensional camera and displaying it on the monitor. According to the present invention, there is an advantage in that it is possible to solve the structural problems of the existing large X-ray system introduced in Korea, increase the processing speed, and in particular minimize human error during X-ray reading.

Description

X-선 투과 영상 물체 인식 장치 및 방법{X-Ray transmission image object recognition device and method}X-Ray transmission image object recognition device and method

본 발명은 X-선 투과 영상 물체 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an X-ray transmission image object recognition apparatus and method.

최근 해외 직구의 증가로 인하여 다양한 물품이 반입되며 빠르게 증가하고 있는 실정이며, 이에 따라 관세청에서 직접운영하고 있는 특송통관장의 포화로 민간업체에까지 위탁운영을 진행하고 있다. 민간업체에 위탁운영을 하더라도 여전히 몇가지 문제가 존재하는데 다음과 같다.Due to the recent increase in overseas direct purchases, various goods are being brought in and are rapidly increasing. Accordingly, due to the saturation of the express customs clearance manager directly operated by the Korea Customs Service, the operation is being consigned to private companies. Even if the operation is entrusted to a private company, some problems still exist.

1. X-선(Ray) 판독자의 부족 문제1. Problem of shortage of X-ray (Ray) readers

영상판독자는 관세청에서 직접운영하고 있으나, 인력수급의 문제가 있으며, 쿼터가 존재한다.Video readers are directly operated by the Korea Customs Service, but there is a problem with the supply and demand of manpower and there is a quota.

2. X-선(Ray) 영상 판독 문제2. Problems with reading X-ray (Ray) images

X-선(Ray) 영상을 판독자의 육안에 의지하고 있으며, 하나의 물품의 판독 시간이 최대 5초정도로 대단히 짧아 인적오류가 발생할 소지가 다분하다. 특히, 숙련자와 비숙련자의 업무능력 차이가 현저하여 반입물량 처리가 늦어질 수 있다.The X-ray image is dependent on the reader's naked eye, and the reading time of one item is very short, up to 5 seconds, which is highly susceptible to human error. In particular, there is a significant difference in the work capabilities of skilled and unskilled workers, which may delay the handling of incoming shipments.

3. X-선(Ray) 영상 저장 문제3. X-ray (Ray) image storage problem

X-선(Ray) 영상 보관은 1년이상 저장하도록 관련 국내법으로 규정하고 있다. 영상저장 내용은 X-선(Ray)상의 화물이지만, 대부분의 외산 X-선(Ray)장비로 운영하고 있는 실정이다. 그리고 해당 영상만 저장하는 것이 아니라 영상 좌우측에 다른 물품의 영상까지 저장되며, 이를 물품검사원에게 전달함으로써 또다른 인적오류가 발생할 수 있다.The storage of X-ray (Ray) images is stipulated by the relevant domestic law to be stored for more than one year. The contents of image storage are cargo on X-rays, but most of them are operated with foreign X-ray equipment. In addition, not only the corresponding image is stored, but also images of other goods are stored on the left and right sides of the image, and another human error may occur by delivering this to the goods inspector.

4. X-선(Ray) 장비 문제4. Problems with X-ray (Ray) equipment

대형 X-선(Ray) 장비는 국내제작사가 없으며, X-선(Ray) 사용처는 관세청 통관장 뿐만 아니라, 경기장의 개인휴대품 반입검사, 공항의 개인휴대품 반입검사, 제과/음료 등 공장 제조과정에서 이물질 검사등 다양하게 활용되고 있으며, 이는 심각한 외화유출로 이어지고 있다.There is no domestic manufacturer of large-scale X-ray equipment, and X-ray equipment is used not only in the customs office of the Korea Customs Service, but also in personal carry-in inspections at stadiums, personal carry-on inspections at airports, confectionery/drinks, etc. in the manufacturing process of factories. It is being used in various ways, such as foreign material inspection, which leads to serious foreign currency outflow.

현행 X-선(Ray) 자동분류 시스템은 영상 판독자의 육안에 의지하고 있으며, 이는 인적오류로 이어질 수 있다. 이는 국내에 유통되지 않아야 할 물품 (마약, 총기, 도검, 식품, 의약품, 검역물품 등)이 유통됨으로써 발생할 수 있는 대단히 큰 사회적 문제가 발생할 수 있다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 업무 처리량이 현저하게 달라서 처리물량에 문제점이 있다.The current automatic X-ray classification system relies on the human eye of the image reader, which can lead to human error. This can lead to very large social problems that can arise from the distribution of goods that should not be distributed in Korea (drugs, firearms, swords, food, medicines, quarantine items, etc.). In addition, there is a problem in the amount of processing because the processing amount of the skilled and the unskilled is remarkably different.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 X-선 판독시 인적오류를 최소화하면서 처리 속도를 높일 수 있는 X-선 투과 영상 물체 인식 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus and method for recognizing an X-ray transmission image object capable of increasing processing speed while minimizing human error during X-ray reading.

상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치는 화물을 이송하는 컨베이어 벨트, 상기 화물의 바코드를 인식하는 바코드 스캐너, 상기 화물의 3차원 영상을 획득하는 3차원 카메라, 상기 화물의 X-선 라인 스캔 이미지를 획득하는 X-선 라인스캐너, 상기 화물의 X-선 영상을 표시하는 모니터, 상기 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도를 측정하는 속도 센서, 그리고 상기 바코드 스캐너에 의해 인식된 화물의 바코드를 이용하여 화물정보를 검색하여 상기 X-선 라인스캐너의 X-선 출력을 조정하고, 상기 속도 센서에 의해 측정된 상기 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도에 따라 상기 X-선 라인스캐너의 X-선 라인 스캔 간격(interval)을 조정하고 상기 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 상기 화물에 대한 X-선 영상을 생성하며, 상기 생성된 X-선 영상을 딥러닝(Deep-Learning) 기법이 적용된 인공지능(AI) 물체 분류 알고리즘에 적용하여 이상 물체 여부를 인식하여 분류하고, 상기 3차원 카메라를 통해 인식된 화물의 크기에 따라 상기 화물의 X-선 영상을 확대 또는 축소하여 상기 모니터에 표시하는 제어부를 포함한다.An X-ray transmission image object recognition apparatus according to an embodiment of the present invention for solving the above technical problem obtains a conveyor belt for transporting cargo, a barcode scanner for recognizing a barcode of the cargo, and a three-dimensional image of the cargo a three-dimensional camera, an X-ray line scanner for acquiring an X-ray line scan image of the cargo, a monitor for displaying an X-ray image of the cargo, a speed sensor for measuring the speed of movement of the cargo on the conveyor belt, and the The X-ray output of the X-ray line scanner is adjusted by retrieving cargo information using the barcode of the cargo recognized by the barcode scanner, and the X-ray according to the cargo movement speed of the conveyor belt measured by the speed sensor -Adjust the X-ray line scan interval of the line scanner and synthesize the X-ray line scan image to generate an X-ray image of the cargo, and deep learning the generated X-ray image ( Deep-Learning) technique is applied to the applied artificial intelligence (AI) object classification algorithm to recognize and classify abnormal objects, and according to the size of the cargo recognized through the 3D camera, enlarge or and a control unit which is reduced and displayed on the monitor.

상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 방법은, 바코드 스캐너를 이용하여 컨베이어 벨트를 통해 운반되는 화물의 바코드를 인식하는 단계, 3차원 카메라를 이용하여 상기 화물의 3차원 영상을 획득하는 단계, 속도 센서에 의해 측정된 상기 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도에 따라 상기 X-선 라인스캐너의 X-선 라인 스캔 간격(interval)을 조정하고, 상기 인식된 화물의 바코드를 이용하여 화물정보를 검색하여 X-선 라인스캐너의 X-선 출력을 조정하면서 상기 화물의 X-선 라인 스캔 이미지를 획득하는 단계, 상기 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 상기 화물에 대한 X-선 영상을 생성하는 단계, 상기 생성된 X-선 영상을 딥러닝(Deep-Learning) 기법이 적용된 인공지능(AI) 물체 분류 알고리즘에 적용하여 이상 물체 여부를 인식하여 분류하는 단계, 그리고 상기 3차원 카메라를 통해 인식된 화물의 크기에 따라 상기 화물의 X-선 영상을 확대 또는 축소하여 화면에 표시하는 단계를 포함한다.An X-ray transmission image object recognition method according to an embodiment of the present invention for solving the above technical problem, the step of recognizing the barcode of the cargo transported through the conveyor belt using a barcode scanner, using a three-dimensional camera to obtain a three-dimensional image of the cargo, adjusting the X-ray line scan interval of the X-ray line scanner according to the cargo movement speed of the conveyor belt measured by a speed sensor, and Obtaining an X-ray line scan image of the cargo while adjusting the X-ray output of an X-ray line scanner by searching for cargo information using the barcode of the cargo, synthesizing the X-ray line scan image to obtain the cargo generating an X-ray image of and enlarging or reducing the X-ray image of the cargo according to the size of the cargo recognized through the 3D camera and displaying the enlarged or reduced image on the screen.

본 발명에 의하면 기존 국내 도입된 대형 X-선 시스템의 구조적 문제점을 해결하고, 처리속도를 높이며, 특히 X-선 판독시 인적오류를 최소화할 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, there is an advantage in that it is possible to solve the structural problems of the existing large X-ray system introduced in Korea, increase the processing speed, and in particular minimize human error during X-ray reading.

또한 국내 전무한 대형 X-선을 제작하여 보급하고, 딥러닝(Deep-Learning) 기반의 물체 검출(Object Detecting) 기술을 활용하여 X-선 영상에 이상물품을 표시하여 판독자에게 제공함으로써 인적오류를 최소화함과 동시에 신속한 업무처리를 지원할 수 있다.In addition, by manufacturing and distributing large-scale X-rays, which are not available in Korea, using deep-learning-based object detection technology, abnormal items are displayed on X-ray images and provided to readers to minimize human error. At the same time, it can support rapid business processing.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 일부 구성을 나타낸 모식도이다.
1 is a block diagram showing the configuration of an X-ray transmission image object recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a schematic diagram showing a partial configuration of an X-ray transmission image object recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.Then, with reference to the accompanying drawings, the embodiments of the present invention will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 일부 구성을 나타낸 모식도이다.1 is a block diagram illustrating the configuration of an X-ray transmission image object recognition apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a partial configuration of an X-ray transmission image object recognition apparatus according to an embodiment of the present invention. It is a schematic diagram shown.

도 1을 참고하면, 본 발명에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치는 컨베이어 벨트(110), 1차 물체 감지 센서(120a), 2차 물체 감지 센서(120b), 바코드 스캐너(130), 3차원 카메라(140), X-선 라인스캐너(150), 속도 센서(Speed Sensor)(160), 제어부(170), 저장부(180) 및 표시부(190)를 포함할 수 있다.1 , the X-ray transmission image object recognition apparatus according to the present invention includes a conveyor belt 110 , a primary object detection sensor 120a , a secondary object detection sensor 120b , a barcode scanner 130 , and 3 It may include a dimension camera 140 , an X-ray line scanner 150 , a speed sensor 160 , a control unit 170 , a storage unit 180 , and a display unit 190 .

컨베이어 벨트(110)는 분류대상 물품이 들어있는 화물(Baggage)을 이송할 수 있다.Conveyor belt 110 may transport a cargo (Baggage) containing the object to be sorted.

1차 물체 감지 센서(120a) 및 2차 물체 감지 센서(120b)는 컨베이어 벨트(110)를 따라 이동하는 화물이 미리 정해진 위치를 통과하는 것을 감지한다. 이를 위해 1차 물체 감지 센서(120a) 및 2차 물체 감지 센서(120b)는 깊이 센서를 이용할 수 있다.The primary object detection sensor 120a and the secondary object detection sensor 120b detect that the cargo moving along the conveyor belt 110 passes through a predetermined position. For this, the primary object detection sensor 120a and the secondary object detection sensor 120b may use a depth sensor.

바코드 스캐너(130)는 화물에 표시된 바코드를 스캔하는 기능을 수행한다. 화물의 바코드는 국제규격을 준수하도록 하는 것이 바람직하다.The barcode scanner 130 performs a function of scanning the barcode displayed on the cargo. It is desirable to ensure that the barcode of the cargo complies with international standards.

3차원 카메라(140)는 컨베이어 벨트(110)를 따라 이동하는 화물의 3차원 영상을 촬영하는 기능을 수행한다.The three-dimensional camera 140 performs a function of photographing a three-dimensional image of the cargo moving along the conveyor belt 110 .

X-선 라인스캐너(150)는 컨베이어 벨트(110)를 따라 이동하는 화물의 X-선 영상을 획득할 수 있다. X-선 라인스캐너(150)는 수직 방향으로 화물의 X-선 영상을 획득하는 수직 라인스캐너(150a)와 수평 방향으로 화물의 X-선 영상을 획득하는 수평 라인스캐너(150b)로 이루어질 수 있다.The X-ray line scanner 150 may acquire an X-ray image of the cargo moving along the conveyor belt 110 . The X-ray line scanner 150 may include a vertical line scanner 150a that acquires an X-ray image of the cargo in a vertical direction and a horizontal line scanner 150b that acquires an X-ray image of the cargo in a horizontal direction. .

속도 센서(160)는 컨베이어 벨트(110)의 이동 속도를 측정하는 기능을 수행하며, 이에 의해 화물의 이동 속도를 확인할 수 있다.The speed sensor 160 performs a function of measuring the moving speed of the conveyor belt 110 , thereby confirming the moving speed of the cargo.

제어부(170)는 본 발명에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 전체적인 동작을 제어하며, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.The controller 170 controls the overall operation of the X-ray transmission image object recognition apparatus according to the present invention, and may be implemented using a general-purpose computer or a special-purpose computer.

저장부(180)는 본 발명에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 동작과 관련된 각종 정보 및 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(180)는 제어부(170)와 일체의 컴퓨터로 구현되거나, 별도의 저장 장치 또는 서버로 구현할 수도 있다.The storage unit 180 may store various types of information and data related to the operation of the X-ray transmission image object recognition apparatus according to the present invention. The storage unit 180 may be implemented as a computer integrated with the control unit 170 , or may be implemented as a separate storage device or server.

표시부(190)는 본 발명에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 동작과 관련된 각종 정보 및 데이터를 화면에 표시할 수 있으며, 모니터와 같은 디스플레이 장치로 구현할 수 있다.The display unit 190 may display various information and data related to the operation of the X-ray transmission image object recognition apparatus according to the present invention on the screen, and may be implemented as a display device such as a monitor.

이하에서는 X-선 투과 영상 물체 인식 장치의 동작 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, an operating method of the X-ray transmission image object recognition apparatus will be described.

먼저 투입된 화물이 컨베이어 벨트(110)에 의해 이동하다가 1차 물체 감지 센서(120a)에 의해 인식되면, 제어부(170)는 바코드 스캐너(130)를 통해 화물에 표시된 바코드를 스캔하여 화물 정보를 인식할 수 있다. 제어부(170)는 컨베이어 벨트(110)를 통하여 이동하는 화물의 바코드를 스캔하여 물품의 정보를 확인할 수 있다. 화물의 바코드는 국제규격을 준수하도록 하는 것이 바람직하다.First, when the loaded cargo is moved by the conveyor belt 110 and recognized by the primary object detection sensor 120a, the control unit 170 scans the barcode displayed on the cargo through the barcode scanner 130 to recognize the cargo information. can The control unit 170 may scan the barcode of the cargo moving through the conveyor belt 110 to check the information of the article. It is desirable to ensure that the barcode of the cargo complies with international standards.

한편 제어부(170)는 3차원 카메라(140)를 통해 감지된 물체의 체적(가로x세로x높이)을 계산하여 화물크기 인식할 수 있다.Meanwhile, the controller 170 may recognize the size of the cargo by calculating the volume (width x length x height) of the object sensed through the 3D camera 140 .

제어부(170)는 바코드 스캐너(130)를 통해 인식된 바코드를 통한 화물정보 검색(ex: 관세청 적하목록)을 수행할 수 있다. 관세청 적하목록 등은 저장부(180)에 미리 저장될 수 있다.The control unit 170 may perform a cargo information search (eg: Customs Service manifestation list) through a barcode recognized through the barcode scanner 130 . The customs office manifest and the like may be stored in advance in the storage unit 180 .

그리고 제어부(170)는 화물정보 검색를 참조하여 화물의 밀도(유기물, 무기물, 혼합물 등)에 따른 선명도를 조정하기 위해 X-선 라인스캐너(150)의 X-선 생성기(Generator)의 출력전압 조정을 할 수 있다. X-선 생성기의 출력전압은 100~155kv 범위에서 조정가능하며, 전력사용량의 감소 효과가 있다.And, the control unit 170 refers to the cargo information search and adjusts the output voltage of the X-ray generator of the X-ray line scanner 150 to adjust the sharpness according to the density (organic material, inorganic material, mixture, etc.) of the cargo. can do. The output voltage of the X-ray generator is adjustable in the range of 100~155kv, and it has the effect of reducing power consumption.

그리고 제어부(170)는 3차원 카메라(140)를 통한 화물 크기 인식을 통해 판독자의 모니터()에 영상 표출 시 화물 크기에 따라 확대축소 비율 계산할 수도 있다.In addition, the control unit 170 may calculate the enlargement/reduction ratio according to the size of the cargo when the image is displayed on the reader's monitor ( ) through the cargo size recognition through the three-dimensional camera 140 .

다음으로 2차 물체 감지 센서(120b)에 의해 화물이 감지되면, 제어부(170)는 X-선 라인스캐너(150)를 통해 화물의 X-선 라인 스캔 이미지를 획득할 수 있다. X-선 처리량 조절을 위하여 컨베이어 벨트(110)의 속도는 기본 13m/minute이나, 5 ~ 100m/minute으로 조정이 가능하다. 제어부(170)는 컨베이어 벨트(110)의 속도에 따라 X-선 라인 스캔 간격(interval)을 자동으로 조정할 수 있다.Next, when cargo is detected by the secondary object detection sensor 120b , the controller 170 may acquire an X-ray line scan image of the cargo through the X-ray line scanner 150 . In order to control the X-ray throughput, the speed of the conveyor belt 110 is 13 m/minute by default, but can be adjusted from 5 to 100 m/minute. The control unit 170 may automatically adjust the X-ray line scan interval according to the speed of the conveyor belt 110 .

그리고 제어부(170)는 X-선 라인스캐너(150)를 통해 획득된 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 X-선 영상을 생성할 때, 속도 센서(160)에 의해 측정된 컨베이어 벨트(110)의 속도를 고려하여 이미지를 합성할 수 있다. 제어부(170)는 2차 물체 감지 센서(120b)에 화물이 감지된 시점부터 2차 물체 감지 센서(120b)에서 화물이 감지되지 않는 시점까지 획득된 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 화물에 대한 X-선 영상을 최종적으로 생성할 수 있다.And when the control unit 170 generates an X-ray image by synthesizing the X-ray line scan image obtained through the X-ray line scanner 150, the conveyor belt 110 measured by the speed sensor 160 Images can be synthesized by considering the speed of The control unit 170 synthesizes the X-ray line scan images obtained from the point in time when the cargo is detected by the secondary object detection sensor 120b until the point in time when the cargo is not detected by the secondary object detection sensor 120b. An X-ray image can finally be generated.

제어부(170)는 생성된 X-선 이미지를 딥러닝(Deep-Learning) 기법이 적용된 인공지능(AI) 물체 분류 알고리즘에 적용하여 물체 인식을 할 수 있다. 물체 분류 알고리즘은 사전에 마약, 총기, 도검, 식품, 의약품, 검역물품 등과 같은 이상 물품을 검출할 수 있도록 학습될 수 있다.The controller 170 may recognize an object by applying the generated X-ray image to an artificial intelligence (AI) object classification algorithm to which a deep-learning technique is applied. The object classification algorithm may be trained in advance to detect abnormal items such as drugs, firearms, swords, food, medicines, quarantine items, and the like.

그리고 제어부(170)는 검출된 물체의 수평/수직 화면을 판독자가 인식하기 쉽도록 모니터() 크기에 맞추어 화물 크기를 자동 확대축소하여 화면에 표출할 수 있다.In addition, the control unit 170 may automatically enlarge and reduce the size of the cargo according to the size of the monitor ( ) so that the reader can easily recognize the horizontal/vertical screen of the detected object and display it on the screen.

본 발명에 따른 X-선 투과 영상 물체 인식 장치는 관세청 공항만의 모든 수출입 화물, 공항망 출입국 여행자 및 수하물 검색, 관공서 등 보안 출입 검색(예컨대 대사관, 공연장, 경기장 등), 테러 대비 등의 분야에 적용할 수 있다. 물론 그 외에도 비파괴를 통한 이상 물체 인식에 필요한 분야에 적용할 수 있다.The X-ray transmission image object recognition device according to the present invention is used in the fields of all import and export cargo of the Korea Customs Service airport only, airport network inbound and outbound travelers and baggage searches, security access searches such as public offices (eg embassies, concert halls, stadiums, etc.), counter-terrorism, etc. can be applied Of course, it can be applied to other fields necessary for non-destructive abnormal object recognition.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, the apparatus, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA) array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.

Claims (2)

화물을 이송하는 컨베이어 벨트,
상기 화물의 바코드를 인식하는 바코드 스캐너,
상기 화물의 3차원 영상을 획득하는 3차원 카메라,
상기 화물의 X-선 라인 스캔 이미지를 획득하는 X-선 라인스캐너,
상기 화물의 X-선 영상을 표시하는 모니터,
상기 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도를 측정하는 속도 센서, 그리고
상기 바코드 스캐너에 의해 인식된 화물의 바코드를 이용하여 화물정보를 검색하여 상기 X-선 라인스캐너의 X-선 출력을 조정하고, 상기 속도 센서에 의해 측정된 상기 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도에 따라 상기 X-선 라인스캐너의 X-선 라인 스캔 간격(interval)을 조정하고 상기 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 상기 화물에 대한 X-선 영상을 생성하며, 상기 생성된 X-선 영상을 딥러닝(Deep-Learning) 기법이 적용된 인공지능(AI) 물체 분류 알고리즘에 적용하여 이상 물체 여부를 인식하여 분류하고, 상기 3차원 카메라를 통해 인식된 화물의 크기에 따라 상기 화물의 X-선 영상을 확대 또는 축소하여 상기 모니터에 표시하는 제어부
를 포함하는 X-선 투과 영상 물체 인식 장치.
conveyor belts for transporting cargo,
A barcode scanner that recognizes the barcode of the cargo;
A three-dimensional camera for obtaining a three-dimensional image of the cargo;
an X-ray line scanner that acquires an X-ray line scan image of the cargo;
a monitor displaying an X-ray image of the cargo;
a speed sensor for measuring the speed of movement of the cargo on the conveyor belt; and
The cargo information is retrieved using the barcode of the cargo recognized by the barcode scanner to adjust the X-ray output of the X-ray line scanner, and according to the cargo movement speed of the conveyor belt measured by the speed sensor, the Adjusting the X-ray line scan interval of the X-ray line scanner and synthesizing the X-ray line scan image to generate an X-ray image of the cargo, and deep learning the generated X-ray image (Deep-Learning) technique is applied to the applied artificial intelligence (AI) object classification algorithm to recognize and classify abnormal objects, and expand the X-ray image of the cargo according to the size of the cargo recognized through the 3D camera or a control unit that is reduced and displayed on the monitor
X-ray transmission image object recognition device comprising a.
바코드 스캐너를 이용하여 컨베이어 벨트를 통해 운반되는 화물의 바코드를 인식하는 단계,
3차원 카메라를 이용하여 상기 화물의 3차원 영상을 획득하는 단계,
속도 센서에 의해 측정된 상기 컨베이어 벨트의 화물 이동 속도에 따라 X-선 라인스캐너의 X-선 라인 스캔 간격(interval)을 조정하고, 상기 인식된 화물의 바코드를 이용하여 화물정보를 검색하여 X-선 라인스캐너의 X-선 출력을 조정하면서 상기 화물의 X-선 라인 스캔 이미지를 획득하는 단계,
상기 X-선 라인 스캔 이미지를 합성하여 상기 화물에 대한 X-선 영상을 생성하는 단계,
상기 생성된 X-선 영상을 딥러닝(Deep-Learning) 기법이 적용된 인공지능(AI) 물체 분류 알고리즘에 적용하여 이상 물체 여부를 인식하여 분류하는 단계, 그리고
상기 3차원 카메라를 통해 인식된 화물의 크기에 따라 상기 화물의 X-선 영상을 확대 또는 축소하여 화면에 표시하는 단계
를 포함하는 X-선 투과 영상 물체 인식 방법.
Recognizing the barcode of the cargo transported through the conveyor belt using a barcode scanner,
obtaining a three-dimensional image of the cargo using a three-dimensional camera;
The X-ray line scan interval of the X-ray line scanner is adjusted according to the cargo movement speed of the conveyor belt measured by the speed sensor, and cargo information is retrieved using the recognized barcode of the cargo. acquiring an X-ray line scan image of the cargo while adjusting the X-ray output of the line scanner;
generating an X-ray image of the cargo by synthesizing the X-ray line scan image;
Applying the generated X-ray image to an artificial intelligence (AI) object classification algorithm to which a deep-learning technique is applied to recognize and classify an abnormal object; and
Enlarging or reducing the X-ray image of the cargo according to the size of the cargo recognized through the 3D camera and displaying it on the screen
X-ray transmission image object recognition method comprising a.
KR1020200030559A 2020-03-12 2020-03-12 X-Ray transmission image object recognition device and method KR102342084B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200030559A KR102342084B1 (en) 2020-03-12 2020-03-12 X-Ray transmission image object recognition device and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200030559A KR102342084B1 (en) 2020-03-12 2020-03-12 X-Ray transmission image object recognition device and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210115169A KR20210115169A (en) 2021-09-27
KR102342084B1 true KR102342084B1 (en) 2021-12-24

Family

ID=77925217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200030559A KR102342084B1 (en) 2020-03-12 2020-03-12 X-Ray transmission image object recognition device and method

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102342084B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230157713A (en) 2022-05-10 2023-11-17 (주)아이스트 X-RAY Line Detector speed control device and method

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115196250B (en) * 2022-09-19 2023-01-24 山西潞安环保能源开发股份有限公司五阳煤矿 Foreign matter identification method, device and system and storage medium

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002219420A (en) 2001-01-24 2002-08-06 Anritsu Corp Products examinations system
JP2016036789A (en) 2014-08-08 2016-03-22 株式会社イシダ Inspecting/sorting system

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09127021A (en) * 1995-11-06 1997-05-16 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd X-ray inspection apparatus

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002219420A (en) 2001-01-24 2002-08-06 Anritsu Corp Products examinations system
JP2016036789A (en) 2014-08-08 2016-03-22 株式会社イシダ Inspecting/sorting system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230157713A (en) 2022-05-10 2023-11-17 (주)아이스트 X-RAY Line Detector speed control device and method

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210115169A (en) 2021-09-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10984378B1 (en) Profiling pallets and goods in a warehouse environment
JP7476194B2 (en) Systems and methods for image processing - Patents.com
KR102063859B1 (en) Systems and methods for security search at airport based on AI and deep learning
US7720194B2 (en) High throughput baggage inspection system
KR102342084B1 (en) X-Ray transmission image object recognition device and method
US20130329013A1 (en) Hand held dimension capture apparatus, system and method
JP6445127B2 (en) Cargo inspection method and system
USH2110H1 (en) Automated security scanning process
EP2788956B1 (en) Laptop detection
JP2018113038A (en) Inspection device, and method of detecting firearm in luggage
US10163200B2 (en) Detection of items in an object
CN105809091B (en) Inspection method and system
US20210042561A1 (en) X-ray image processing system and method, and program therefor
CN106651103A (en) Method for improving commodity customs clearance efficiency of cross-border electronic commerce
Rogers et al. Detection of cargo container loads from X-ray images
EP1918738A2 (en) Methods for determining a position and shape of a bag placed in a baggage handling container using x-ray image analysis
CN114663711B (en) X-ray security inspection scene-oriented dangerous goods detection method and device
US10181108B1 (en) Item attribute collection
US20210056339A1 (en) Object identification device and object identification method
CN114170318A (en) Image processing method, apparatus, system, medium, and electronic device
CN107077728B (en) Determining uniformity in an image
US20240013371A1 (en) Method of baggage identification and baggage reconciliation for public transport
EP4328631A1 (en) Object screening system and method
JP2019020355A (en) Imaging device
CN113866838A (en) Article security check system, method, electronic device and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right