KR101249802B1 - 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법 - Google Patents

카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 제강 공정에서 출강시 슬래그의 유출을 감지하기 위한 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 출강구 상부 용강면의 영상을 카메라로 획득하고, 슬래그 유출시 발생하는 와류를 감지하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은, (a) 카메라에 의해 출강구 상부 용강면의 영상을 획득하는 단계; (b) 상기 영상을 그레이 영상으로 변환하고, 상기 그레이 영상을 에지 영상으로 변환하는 단계; (c) 상기 에지 영상에서 원 형태의 와류 의심 영역들을 검출하는 단계; (d) 와류 의심 영역들이 검출된 경우, 기계학습 알고리즘을 사용하여 상기 와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역을 검출하는 단계; 및 (e) 와류 발생 영역이 하나가 검출된 경우, 상기 와류 발생 영역의 영상, 위치 또는 직경 중 적어도 어느 하나를 조업자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법{METHOD FOR DETECTING SLAG LEAKAGE BY USING CAMERA}
본 발명은 제강 공정에서 출강시 슬래그의 유출을 감지하기 위한 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 출강구 상부 용강면의 영상을 카메라로 획득하고, 슬래그 유출시 발생하는 와류를 감지하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법에 관한 것이다.
제강 공정 중 출강 단계에서 용강에 슬래그가 혼합되면, 용강의 안정적인 품질을 유지할 수 없게 되고, 성분 격외 품질의 철강이 생산된다. 따라서, 출강 단계에서 슬래그가 용강으로 유출되는 것을 방지하여야 한다.
제강 공정 중 출강 단계에서 용강으로의 슬래그의 유출은 출강 중에 발생하는 와류에 의한 유출과 출강 완료를 위해 경동한 노를 세울 때 발생하는 유출이 있다. 상기 두 경우 중에 와류에 의한 슬래그 유출의 비율이 훨씬 크기 때문에, 와류에 의한 슬래그 유출을 방지하는 여러 가지 해결 방안이 공지되었다.
와류에 의한 슬래그 유출을 방지하는 방법으로는, 슬래그 유출 감지시에 출강구를 폐쇄하는 방법, 출강구 상부 용강면에 가스를 분사하여 슬래그를 밀어내는 방법, 출강구 상부 전방에 위어(weir)를 설치해 슬래그를 막는 방법 등이 공지되었다. 그러나, 이러한 방법들을 적용하고, 효율적으로 운용하기 위해서는 슬래그 유출을 감지하는 기술의 개발이 선행되어야 한다.
종래의 슬래그 감지 장치는 노로부터 출강되어 래들(ladle)에 담기고 있는 용강을 적외선 카메라로 촬영하고, 용강과 슬래그의 반사율의 차이를 이용하여 슬래그 유출을 감지한다. 하지만, 종래의 방법은 슬래그의 유출이 이루어진 후에 감지를 하고, 슬래그 유출이 생기는 시점의 용강면의 상황은 감지할 수 없기 때문에, 조업자가 슬래그 유출 상황을 미리 예측하고, 이에 대해 적절한 조치를 취하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 출강구 상부 용강면의 영상을 획득 및 분석하여, 용강면에 슬래그 유출을 야기하는 와류가 발생하였는지를 판단하고, 이를 조업자에게 제공한다. 이에 의해 조업자가 슬래그 유출 여부를 미리 예측하고, 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은,
(a) 카메라에 의해 출강구 상부 용강면의 영상을 획득하는 단계; (b) 상기 영상을 그레이 영상으로 변환하고, 상기 그레이 영상을 에지 영상으로 변환하는 단계; (c) 상기 에지 영상에서 원 형태의 와류 의심 영역들을 검출하는 단계; (d) 와류 의심 영역들이 검출된 경우, 기계학습 알고리즘을 사용하여 상기 와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역을 검출하는 단계; 및 (e) 와류 발생 영역이 하나가 검출된 경우, 상기 와류 발생 영역의 영상, 위치 또는 직경 중 적어도 어느 하나를 조업자에게 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은, (f) 상기 에지 영상에서 상기 와류 의심 영역들이 검출되지 않은 경우, 출강구 상부 용강면의 후속 시간 영상을 획득하여 상기 (b) 내지 (e)단계를 반복하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은, (g) 상기 와류 의심 영역들로부터 상기 와류 발생 영역이 검출되지 않은 경우, 출강구 상부 용강면의 후속 시간 영상을 획득하여 상기 (b) 내지 (e)단계를 반복하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (c)단계는, 상기 에지 영상에 대해 (a, b, r)= Hough(image, threshold)의 허프 변환을 사용하여 상기 와류 의심 영역들을 검출하는 단계이되, 상기 허프 변환에서, a 및 b는 원의 중심 좌표, r은 원의 반지름, image는 에지 영상 및 threshold는 원 형태를 검출하기 위한 임계값인 것을 특징으로 한다.
상기 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은, (h) 상기 와류 의심 영역들로부터 상기 와류 발생 영역이 적어도 두 개 이상 검출된 경우, 상기 임계값을 상승시켜, 상기 (c) 내지 (e)단계를 반복하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (d)단계의 상기 기계학습 알고리즘은, 서포트 벡터 머신일 수 있다.
상기와 같은 구성으로 인해, 조업자는 와류에 의한 슬래그 유출 여부를 미리 예측할 수 있고, 이에 대해 적절한 조치를 취하는 것이 가능하다.
또한, 용강으로 슬래그가 유출되는 것을 방지하여, 안정적인 품질의 철강을 생산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법의 흐름을 도시하는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법의 카메라가 출강구 상부 용강면의 영상을 획득하는 구성을 도시하는 도면이다.
도 3(a)는 카메라가 획득한 출강구 상부 용강면 영상의 에지 영상을 도시하는 도면이다.
도 3(b)는 도 3(a)의 에지 영상에서 와류 의심 영역들을 검출한 영상을 도시하는 도면이다.
도 4는 서포트 벡터 머신을 이용하여 와류 발생 영역을 검출하는 흐름을 도시하는 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 예시적인 실시예를 통해 본 발명을 상세히 설명하기로 하며, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지의 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법의 흐름을 도시하는 순서도이다.
와류에 의한 슬래그 유출을 감지하기 위해, 노의 출강구 상부 용강면의 영상을 카메라를 이용하여 획득한다(S10).
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법의 카메라(110)가 출강구(120) 상부 용강면의 영상을 획득하는 구성을 도시하는 도면이다.
본 명세서에서, '노(100)'는 전로와 전기로 등을 포함하며, 출강하기 위한 출강구(120)를 노(100) 하부에 구비하고 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 카메라(110)는 노(100)의 일측면에 구비될 수 있고, 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양하게 위치될 수도 있다.
출강 단계에서 와류(130)는 노(100)의 출강구(120) 상부에 발생되므로, 카메라(110)는 출강구(120) 상부 용강면의 영상을 획득하여야 한다.
카메라에 의해 획득된 영상은 R.G.B(Red, Green, Blue)영상일 수 있으며, 이는 명도 정보를 나타내는 그레이(gray) 영상으로 변환된다(S20).
그레이 영상은 영상의 윤곽을 검출하는 에지(edge) 영상으로 변환되고(S25), 에지 영상으로의 변환 방법은 캐니(Canny) 에지 검출법에 의할 수 있다.
에지 영상을 분석하여 와류 의심 영역들이 검출된다(S30). 출강구를 통해 용강이 배출될 때, 와류가 생길 수 있으며, 이러한 와류는 출강구 상부 용강면의 영상에서 원 형태를 이루고 있을 것이다. 따라서, 에지 영상으로부터 원 형태의 와류 의심 영역들이 검출될 수 있고, 바람직하게는, 허프(Hough) 변환에 의해 검출될 수 있다.
허프 변환이란, 영상 전 영역에 걸친 패턴을 추출하는데 이용되는 방법으로, 산재해 있는 패턴, 구멍이 있는 패턴 또는 잡음이 있는 패턴 등을 포함하는 영상에서 사용된다.
에지 영상에 대해 (a, b, r)= Hough(image, threshold)의 허프 변환을 사용하여 와류 의심 영역들을 검출할 수 있다. 여기서, a 및 b는 원의 중심 좌표, r은 원의 반지름, image는 에지 영상 및 threshold는 원 형태를 검출하기 위한 임계값이다.
즉, 허프 변환에 대해 에지 영상 및 임계값을 입력으로 넣으면, 원 형태의 와류 의심 영역들의 중심 좌표 및 반지름이 출력된다.
임계값이란, 원 형태를 검출하기 위한 임계값으로서, 임계값의 크기가 클수록 완벽한 원 형태가 검출되고, 임계값의 크기가 작을수록 불완전한 원 형태가 검출된다.
에지 영상으로부터 원 형태의 와류 의심 영역들이 검출되면, 다음의 영역 R을 만족하는 사각형을 와류 의심 영역으로 선정할 수 있다.
R={(x,y)│(a-r≤x≤a+r)∩(b-r≤y≤b+r)}
도 3(a)는 카메라가 획득한 출강구 상부 용강면 영상의 에지 영상을 도시하는 도면으로서, 원 형태의 와류 의심 영역들을 확인할 수 있다. 도 3(b)는 도 3(a)의 에지 영상에서 와류 의심 영역들을 검출한 영상으로서, 상기 R에 의한 사각형이 점선으로 도시되어 와류 의심 영역으로 선정된다.
에지 영상으로부터 와류 의심 영역들이 검출되었는지를 판단하여(S40), 검출되지 않은 경우에는 출강구 상부 용강면의 후속 시간 영상을 다시 획득하여, 상기 과정이 반복된다.
에지 영상으로부터 와류 의심 영역들이 검출된 경우에는, 와류 의심 영역들이 실제로 와류가 발생한 영역인지를 검출한다(S50).
와류 발생 영역의 검출은 기계학습 알고리즘을 사용하여 검출될 수 있다. "기계학습 알고리즘"이란, 주어진 데이터를 컴퓨터에 입력하고 어떠한 특정 알고리즘을 기반으로 학습을 수행하여 판별기준을 구축함으로써 새로운 데이터가 주어졌을 때 그 데이터가 어떠한 종류로 판별되는지를 예측하게 되는 과정을 가리킨다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법에서 기계학습 알고리즘은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)일 수 있다.
"서포트 벡터 머신"은 이진 분류기로 수집한 데이터를 기반으로 데이터를 두 클래스로 분류할 수 있는 서포트 벡터를 찾아 새로운 데이터가 들어왔을 때, 두 클래스 중에 어디에 속한 것인지 판단하는 방법이다.
도 4는 서포트 벡터 머신을 이용하여 와류 발생 영역을 검출하는 흐름을 도시하는 순서도로서, 도 4에 도시된 바와 같이, 와류 영역의 그레이 영상과 비와류 영역의 그레이 영상을 충분히 수집하여(S52) 학습을 통해 서포트 벡터를 추출한다(S54). 와류 의심 영역의 영상에 대해 판별 함수를 사용하여(S56), 와류 발생 영역을 검출한다(S58).
서포트 벡터 머신은 선형 분류와 비선형 분류가 있는데, 선형 분류를 사용하면 하기의 판별함수를 통해 와류 의심 영역의 그레이 영상이 와류 영역인지 아닌지 판별할 수 있다.
Figure 112010084571314-pat00001
I는 분류할 입력 영상의 벡터이고, Ik는 학습을 통해 구해진 서포트 벡터이다. zk ∈ {-1, 1}은 해당 서포트 벡터의 클래스를 의미하고, αk는 학습을 통해 구해지는 가중치 값이며, b는 학습의 결과값들을 이용하여 계산하여 구하는 바이어스 값이다. 만약, 와류 영역을 1 클래스로, 비와류 영역을 -1 클래스로 여기고 학습했다면, 상기 판별함수의 결과가 양의 값이면 입력 영상이 와류 발생 영역인 것으로 판단되고, 음의 값이면 와류 발생 영역이 아닌 것으로 판단된다.
와류 의심 영역들의 영상 특징이 선형으로 분류하기 어려운 경우에는 비선형 분류를 사용하며 이때의 판별함수는 하기와 같다.
Figure 112010084571314-pat00002
K(·)는 커널 함수로서, 데이터를 변환하여 피쳐 스페이스(feature space)라는 고차원의 공간으로 가져가 선형 분리가 불가능했던 데이터들을 분류 가능하도록 만들어준다. 사용 가능한 커널 함수로는 다항식(Polynomial), 반경 기저 함수(Radial Basis Function), 가우시안 반경 기저 함수(Gaussian Radial Basis Function)등이 있으며, 상기의 커널 함수 중 분류가 가능한 함수를 선택하여 사용한다.
와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역이 검출되었는지를 판단하고(S60), 와류 발생 영역이 검출되지 않은 경우에는, 출강구 상부 용강면의 후속 시간 영상을 다시 획득하여, 상기 과정이 반복된다.
다음으로, 와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역이 하나인지를 판단하여(S65), 와류 발생 영역이 적어도 두 개 이상이라면, 이는 검출 오류로 판단한다. 출강구는 노에 대해 한 개만 존재하기 때문에 와류 발생 영역 역시 한 개이어야 하며, 와류 발생 영역이 두 개 이상 검출된 경우에는 검출 오류에 해당한다.
와류 발생 영역이 적어도 2개 이상 검출된 경우에는, 와류 의심 영역들의 개수를 줄임으로써, 더 정확하게 와류 발생 영역을 검출할 수 있다. 즉, 허프 변환에서 임계값을 상승시켜, 완벽한 원 형태의 와류 의심 영역들이 검출되도록 하고, 이에 대해 다시 와류 발생 영역의 검출이 수행될 수 있다.
와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역이 1개 검출되었다면, 와류 발생 영역의 영상, 위치 또는 직경 중 적어도 어느 하나를 조업자에게 전송하여(S70), 조업자가 와류 영역의 크기를 가늠할 수 있게 하고, 적절한 조치를 취할 수 있게 한다.
조업자에게 제공되는 와류 발생 영역의 영상은 R.G.B영상 또는 그레이 영상일 수 있다.
이상, 본 발명을 상기 실시예를 들어 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것이 아니다. 당업자라면 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정, 변경을 할 수 있으며 이러한 수정과 변경 또한 본 발명에 속하는 것임을 알 수 있을 것이다.
100: 노
110: 카메라
120: 출강구
130: 와류
140: 용강
150: 슬래그

Claims (6)

  1. (a) 카메라에 의해 출강구 상부 용강면의 영상을 획득하는 단계;
    (b) 상기 영상을 그레이 영상으로 변환하고, 상기 그레이 영상을 에지 영상으로 변환하는 단계;
    (c) 상기 에지 영상에서 원 형태의 와류 의심 영역들을 검출하는 단계;
    (d) 와류 의심 영역들이 검출된 경우, 기계학습 알고리즘을 사용하여 상기 와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역을 검출하는 단계; 및
    (e) 와류 발생 영역이 하나가 검출된 경우, 상기 와류 발생 영역의 영상, 위치 또는 직경 중 적어도 어느 하나를 조업자에게 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 (c)단계는,
    상기 에지 영상에 대해 (a, b, r)= Hough(image, threshold)의 허프 변환을 사용하여 상기 와류 의심 영역들을 검출하는 단계이되,
    상기 허프 변환에서, a 및 b는 원의 중심 좌표, r은 원의 반지름, image는 에지 영상 및 threshold는 원 형태를 검출하기 위한 임계값인 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은,
    (f) 상기 에지 영상에서 상기 와류 의심 영역들이 검출되지 않은 경우, 출강구 상부 용강면의 후속 시간 영상을 획득하여 상기 (b) 내지 (e)단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은,
    (g) 상기 와류 의심 영역들로부터 상기 와류 발생 영역이 검출되지 않은 경우, 출강구 상부 용강면의 후속 시간 영상을 획득하여 상기 (b) 내지 (e)단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법은,
    (h) 상기 와류 의심 영역들로부터 상기 와류 발생 영역이 적어도 두 개 이상 검출된 경우, 상기 임계값을 상승시켜, 상기 (c) 내지 (e)단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법.
  6. (a) 카메라에 의해 출강구 상부 용강면의 영상을 획득하는 단계;
    (b) 상기 영상을 그레이 영상으로 변환하고, 상기 그레이 영상을 에지 영상으로 변환하는 단계;
    (c) 상기 에지 영상에서 원 형태의 와류 의심 영역들을 검출하는 단계;
    (d) 와류 의심 영역들이 검출된 경우, 기계학습 알고리즘을 사용하여 상기 와류 의심 영역들로부터 와류 발생 영역을 검출하는 단계; 및
    (e) 와류 발생 영역이 하나가 검출된 경우, 상기 와류 발생 영역의 영상, 위치 또는 직경 중 적어도 어느 하나를 조업자에게 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 (d)단계의 상기 기계학습 알고리즘은,
    서포트 벡터 머신인 것을 특징으로 하는 카메라를 이용한 슬래그 유출 감지방법.
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