KR101044866B1 - 영상 신호에서 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템 - Google Patents

영상 신호에서 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따르는 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템은 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하는 신호 생성부와, 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하는 좌표 결정부, 및 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
구조물, 좌표, 관심 포인트, 영상 신호, 패턴인식

Description

영상 신호에서 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템{System for grouping multi point using pattern recognition in image signal}
본 발명은 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하고, 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하고, 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단함으로써, 고온 및 방사능 구역의 구조물에 센서를 부착하지 않고 원거리에서 측정된 구조물의 진동만으로 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있도록 하는 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에 관한 것이다.
도 1은 종래기술의 일례에 따른 배관 구조물을 도시한 도면이다.
도시한 바와 같이, 건물, 교량, 터널 등에 포함된 구조물의 이상 유무를 확인하는 방법으로, 종래에는 가속도계, 레이저 측정기, 변위센서 등의 장치를 구조물에 설치하고, 설치된 장치를 통해 구조물의 진동을 측정함으로써, 구조물의 이상 유무를 확인할 수 있었다.
그러나, 화력발전소나 원자력 발전소 등과 같이, 고온 및 방사능 구역에서는 일반적인 건물의 구조물과는 달리, 피폭을 우려하여 가속도계, 레이저 측정기, 변 위센서 등의 장치를 구조물에 설치하여 구조물의 진동을 측정하기 어렵다는 문제점이 있었다.
따라서, 고온 및 방사능 구역에 설치된 구조물에 대하여, 기존과 같이 구조물에 센서를 부착하지 않고도 원거리에서 구조물의 진동을 측정함으로써, 구조물의 이상 유무를 확인할 수 있는 방법이 요구되고 있다.
이러한 요구에 따라, 본 발명에서는 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하고, 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하고, 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단함으로써, 고온 및 방사능 구역의 구조물에 센서를 부착하지 않고 원거리에서 측정된 구조물의 진동만으로 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있도록 하는 새로운 기술을 제안하고자 한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하고, 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하고, 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단함으로써, 고온 및 방사능 구역의 구조물에 센서를 부착하지 않고 원거리에서 측정된 구조물의 진동만으로 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있도록 하는 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점 직후의 제2 시점에 투영되는 관심 포인트 중에서, 상기 제1 관심 포인트와 가장 근거리에 투영되는 제2 관심 포인트를, 상기 제1 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류함으로써, 동일 속성으로 분류된 관심 포인트의 좌표를 대상으로 상기 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있는 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 투영되는 제2 관심 포인트가, 상기 좌표계에서 허용 거리 이내일 경우, 상기 제1 및 제2 관심 포인트를, 동일 속성의 관심 포인트로 분류할 수 있는 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템은 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하는 신호 생성부와, 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하는 좌표 결정부, 및 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하고, 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하고, 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단함으로써, 고온 및 방사능 구역의 구조물에 센서를 부착하지 않고 원거리에서 측정된 구조물의 진동만으로 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따르면, 제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점 직후의 제2 시점에 투영되는 관심 포인트 중에서, 상기 제1 관심 포인트와 가장 근거리에 투영되는 제2 관심 포인트를, 상기 제1 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류함으로써, 동일 속성으로 분류된 관심 포인트의 좌표를 대상으로 상기 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따르면, 제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 투영되는 제2 관심 포인트가, 상기 좌표계에서 허용 거리 이내일 경우, 상기 제1 및 제2 관심 포인트를, 동일 속성의 관심 포인트로 분류할 수 있게 된다.
이하, 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도시한 바와 같이, 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템(200)은 신호 생성부(210), 좌표 결정부(220), 판단부(230), 및 좌표 분류부(240)를 포함하여 구성될 수 있다.
신호 생성부(210)는 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성한다.
이하에서는 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에서, 구조물을 촬영하여 영상 신호를 생성하는 일례를 도시한 도면이다.
도시한 바와 같이, 신호 생성부(210)는 카메라일 수 있으며, 구조물 내 관심 포인트(표시된 3개의 점)를 중심으로 촬영하여 영상 신호를 생성할 수 있다.
신호 생성부(210)는 구조물의 배치에 따라 여러 대 설치될 수 있으며, 설치된 위치에서 각 구조물을 촬영하여 영상 신호를 생성하거나, 하나의 신호 생성부(210)가 여러 각도에서 상기 각 구조물을 촬영하여 영상 신호를 생성할 수도 있 다. 상기 영상 신호는 다수 개의 프레임이 모여 하나의 영상 신호로 생성될 수 있다.
상기 구조물은 건물, 교량, 터널 등에 포함되는 배관, 파이프, 철근 등으로 구성된 것으로, 본 명세서 상에서는 센서 부착이 어려운 원자력 발전소나 화력 발전소의 구조물일 수 있다.
좌표 결정부(220)는 상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정한다. 상기 관심 포인트는 상기 구조물의 이상 유무를 판단하기 위하여 필요한 것으로, 상기 구조물의 중요 위치가 상기 관심 포인트로 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 구조물의 진동 측정으로 상기 구조물의 이상 유무를 판단한다면, 구조물의 중심축을 이루는 지점이 상기 관심 포인트로 설정될 수 있다. 도 3을 참조하면, 상기 관심 포인트는 3개의 서로 다른 지점일 수 있다.
이하에서는, 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에서, 영상 신호로부터 관심 포인트를 인식하는 일례를 도시한 도면이다.
도시한 바와 같이, 좌표 결정부(220)는 도면부호(410)와 같이 표시된 영상 신호로부터 도면부호(420)와 같은 관심 포인트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 좌표 결정부(220)는 상기 영상 신호의 모드 형상(mode shape)을 측정함으로써, 상기 모드 형상을 관심 포인트로 인식할 수 있다.
좌표 결정부(220)는 정해진 시간격으로 상기 영상 신호로부터 영상 프레임 을 추출하고, 상기 추출된 영상 프레임을 상기 좌표계에 투영함으로써, 상기 관심 포인트의 좌표를 결정할 수 있다.
이에 따라, 판단부(230)는 상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있다.
만약, 상기 인식된 패턴이 선정된 허용 범위 이내에서 진동되는 경우, 판단부(230)는 상기 구조물에 '이상없음'을 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 인식된 패턴이 선정된 허용 범위 이내에서 진동되는 경우, 판단부(230)는 통상적인 구조물의 진동에 따른 오차 범위라고 판단하여 상기 구조물이 이상 없는 것으로 판단하는 것이다.
그러나, 상기 인식된 패턴이 선정된 허용 범위 밖에서 진동되는 경우, 판단부(230)는 상기 구조물에 '이상있음'을 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 인식된 패턴이 선정된 허용 범위 밖에서 진동하는 경우, 판단부(230)는 구조물의 중심축이 뒤틀리거나, 구조물의 구조가 변형되는 것으로 판단하여 상기 구조물이 이상 있는 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 판단부(230)는 시스템 관리자에게 통보하여 관리자가 상기 구조물의 이상 여부를 직접 확인하도록 할 수 있다.
그러나, 상기 결정된 관심 포인트가 복수인 경우, 좌표 분류부(240)는 패턴을 인식하여 상기 좌표계에 투영된 관심 포인트 중에서, 동일 속성의 관심 포인트를 분류한다. 즉, 하나의 영상 신호를 구성하는 다수개의 프레임에서 추출된 관심 포인트는 각 프레임마다 약간의 오차 범위가 발생하여 여러 개 추출됨으로써, 서로 겹치는 영역이 발생한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여, 좌표 분 류부(240)는 관심 포인트 간의 패턴을 인식하여 복수개의 관심 포인트 중에서 동일 속성의 관심 포인트를 그룹핑할 수 있다.
이하에서는, 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에서, 패턴을 인식하여 동일 속성의 관심 포인트를 분류하는 일례를 도시한 도면이다.
도시한 바와 같이, 좌표 결정부(220)는 도면부호(510)와 같은 영상 신호로부터 도면부호(520)과 같은 관심 포인트를 결정할 수 있다. 좌표 결정부(220)는 이미지 프로세싱(image processing)을 이용하여 정해진 시간격으로 상기 영상 신호로부터 영상 프레임을 추출하고, 상기 추출된 영상 프레임을 상기 좌표계에 투영함으로써, 상기 관심 포인트의 좌표를 결정할 수 있다.
이렇게 프레임 별로 각각 결정된 관심 포인트를 하나로 통합하면, 도면부호(530)와 같이, 관심 포인트가 서로 중첩되어 표시될 수 있다. 이는, 프레임 별로 시간 오차가 발생하여, 모든 프레임에서 추출된 관심 포인트를 모아놓으면 서로 중첩되게 되는 것이다. 따라서, 좌표 분류부(240)는 도면부호(530)에 표시된 관심 포인트에 대하여 패턴인식을 적용하여 도면부호(540)과 같은 동일 속성의 관심 포인트를 분류할 수 있다.
즉, 좌표 분류부(240)는 A, B, C, 3개의 관심 포인트에 대하여 도면부호(530)와 같이, 복수개의 관심 포인트가 추출되는 경우, "A"영역에 속한 관심 포인트를 그룹 "A"로 분류하고, "B영역"에 속한 관심 포인트를 그룹 "B"로 분류하고, "C"영역에 속한 관심 포인트를 그룹 "C"로 분류할 수 있다. 즉, 좌표 분류부(240)는 복수 개 추출된 관심 포인트가 A, B, C 중 어느 관심 포인트에 포함되는지 그룹핑하는 것이다.
이때, 좌표 분류부(240)는 다양한 방법으로, 동일한 속성을 갖는 관심 포인트를 분류해낼 수 있다.
본 발명의 일례로, 좌표 분류부(240)는 제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점 직후의 제2 시점에 투영되는 관심 포인트 중에서, 상기 제1 관심 포인트와 가장 근거리에 투영되는 제2 관심 포인트를, 상기 제1 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류할 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이, 하나의 영상 신호는 다수개의 프레임으로 구성되어 있고, 제1 프레임, 제2 프레임에 대하여 시간차가 발생한다. 따라서, 제1 프레임에 대한 시간을 제1 시점, 제2 프레임에 대한 시간을 제2 시점으로 볼 수 있다. 이에 따라, 먼저 투영된 제1 관심 포인트와 가장 근거리에서 투영되는 제2 관심 포인트가 상기 제1 관심 포인트와 연관된 속성이라고 분류함으로써, 오차 범위를 최대한 줄일 수 있다.
본 발명의 다른 일례로, 좌표 분류부(240)는 제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 투영되는 제2 관심 포인트가, 상기 좌표계에서 허용 거리 이내일 경우, 상기 제1 및 제2 관심 포인트를, 동일 속성의 관심 포인트로 분류할 수 있다.
예컨대, 구조물의 진동은 그 구조물의 구성요소, 쓰임새에 따라 예측 가능할 수 있으며, 그에 따라 구조물의 중심축을 이루는 제1 관심 포인트의 진동에 대하여, 허용 거리를 예측할 수 있다. 이에 따라, 좌표 분류부(240)는 상기 제1 시점 이후에 투영되는 제2 관심 포인트가 상기 예측된 허용 거리 이내에 투영되는 것은, 상기 제2 관심 포인트가 상기 제1 관심 포인트와 동일 속성일 가능성이 높다고 보고 상기 제1, 제2 관심 포인트를 동일 속성으로 분류할 수 있다.
예를 들어, 좌표 분류부(240)는 "A"라는 관심 포인트에 대한 허용 거리를 예측하고, 상기 예측된 허용 거리에 포함되는 관심 포인트들을 그룹 A로 분류하거나, "B"라는 관심 포인트에 대한 허용 거리에 포함되는 관심 포인트들을 그룹 B로 분류하거나, "C"라는 관심 포인트에 대한 허용 거리에 포함되는 관심 포인트들을 그룹 C로 분류할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일례로, 좌표 분류부(240)는 동일 속성으로 분류된 제1 관심 포인트와 제2 관심 포인트와의 상기 좌표계에서의 이격 형태를 고려하여, 이후 시점에 투영되는 제3 관심 포인트를, 상기 제1 또는 제2 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류할지를 결정할 수 있다.
예를 들어, 좌표 분류부(240)는 제1 관심 포인트와 상기 제2 관심 포인트 간의 이격 거리와, 제1 시점과 제2 시점 간의 시간차를 이용하여 상기 제1 관심 포인트와 상기 제2 관심 포인트 간의 진동 속도를 측정할 수 있으므로, 상기 측정된 진동 속도와 상기 이격 거리를 이용하여, 이후 제3 시점에 투영되는 제3 관심 포인트를 예측할 수 있다. 또는, 좌표 분류부(240)는 상기 제1 관심 포인트에서 상기 제2 관심 포인트로의 이동 방향, 이동 거리로부터 상기 제3 관심 포인트가 투영될 좌표 를 예측할 수 있다. 이에 따라, 좌표 분류부(240)는 상기 예측되는 제3 관심 포인트에 대하여, 상기 제1, 제2 관심 포인트와 동일한 속성으로 분류할 것인지 결정할 수 있다.
이렇게 하여, 판단부(230)는 동일 속성으로 분류된 관심 포인트의 좌표를 대상으로 상기 구조물의 이상 유무를 판단할 수 있다. 즉, 판단부(230)는 (1) 동일 속성으로 분류된 관심 포인트의 좌표에 대한 패턴이 선정된 허용 범위 이내에서 진동되는 경우, 상기 구조물에 '이상없음'을 판단하고, (2) 동일 속성으로 분류된 관심 포인트의 좌표에 대한 패턴이 선정된 허용 범위 밖에서 진동되는 경우, 상기 구조물에 '이상있음'을 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 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 아니 라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 종래기술의 일례에 따른 배관 구조물을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에서, 구조물을 촬영하여 영상 신호를 생성하는 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에서, 영상 신호로부터 관심 포인트를 인식하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템에서, 패턴을 인식하여 동일 속성의 관심 포인트를 분류하는 일례를 도시한 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
200: 패턴인식을 이용한 다중 포인트 분류 시스템
210: 신호 생성부
220: 좌표 결정부
230: 판단부
240: 좌표 분류부

Claims (7)

  1. 구조물 내 관심 포인트를 촬영하여 영상 신호를 생성하는 신호 생성부;
    상기 영상 신호를 좌표계에 투영하여, 상기 좌표계로부터 상기 관심 포인트의 좌표를 결정하는 좌표 결정부; 및
    상기 결정된 좌표에 대한 패턴을 인식하여, 상기 인식된 패턴이 선정된 허용 범위 이내에서 진동되는 경우, 상기 구조물에 '이상없음'을 판단하고, 상기 인식된 패턴이 선정된 허용 범위 밖에서 진동되는 경우, 상기 구조물에 '이상있음'을 판단하는 판단부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴인식을 이용한 구조물 이상 유무 판단 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 좌표 결정부는,
    정해진 시간격으로 상기 영상 신호로부터 영상 프레임을 추출하고, 상기 추출된 영상 프레임을 상기 좌표계에 투영하는 것을 특징으로 하는 패턴인식을 이용한 구조물 이상 유무 판단 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관심 포인트가 복수인 경우,
    상기 인식된 패턴을 이용하여, 상기 좌표계에 투영된 관심 포인트 중에서, 동일 속성의 관심 포인트를 분류하는 좌표 분류부
    를 더 포함하고,
    상기 판단부는,
    동일 속성으로 분류된 관심 포인트의 좌표를 대상으로 상기 구조물의 이상 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 패턴인식을 이용한 구조물 이상 유무 판단 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 좌표 분류부는,
    제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점 직후의 제2 시점에 투영되는 관심 포인트 중에서, 상기 제1 관심 포인트와 가장 근거리에 투영되는 제2 관심 포인트를, 상기 제1 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류하는 것을 특징으로 하는 패턴인식을 이용한 구조물 이상 유무 판단 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 좌표 분류부는,
    동일 속성으로 분류된 제1 관심 포인트와 제2 관심 포인트와의 상기 좌표계에서의 이격 형태를 고려하여, 상기 제2 관심 포인트가 투영된 제2 시점 이후의, 제3 시점에 투영되는 제3 관심 포인트를 상기 제1 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류할지, 또는 상기 제2 관심 포인트와 연관된 속성으로 분류할지 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 패턴인식을 이용한 구조물 이상 유무 판단 시스템.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 좌표 분류부는,
    제1 시점에 투영되는 제1 관심 포인트와, 상기 제1 시점과 다른 제2 시점에 투영되는 제2 관심 포인트가, 상기 좌표계에서 허용 거리 이내일 경우, 상기 제1 및 제2 관심 포인트를, 동일 속성의 관심 포인트로 분류하는 것을 특징으로 하는 패턴인식을 이용한 구조물 이상 유무 판단 시스템.
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