KR101328204B1 - 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치 및 방법 - Google Patents

열간 슬라브의 스크래치 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

열간 슬라브의 스크래치 검출 장치 및 방법이 제공된다. 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치는, 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제1 필터부와, 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치의 폭을 연산하는 폭 연산부와, 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제2 필터부와, 제2 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출하는 검출부를 포함함으로써, 열간 슬라브에 발생된 스크래치를 자동으로 검출할 수 있다.

Description

열간 슬라브의 스크래치 검출 장치 및 방법{APPARATUS FOR DETECTING SCRATCH OF HOT SLAB AND METHOD USING THEREOF}
본 발명은 열간 슬라브의 스크래치를 검출하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 고품질의 제품을 만들기 위해, 스카핑 머신을 이용하여 슬라브의 상, 하, 좌, 우 4면을 스카핑함으로써 슬라브의 표층 결함을 없앨 필요가 있다.
하지만, 스카핑된 슬라브가 롤에 의해 이송되면서 슬라브의 표면에는 스크래치가 발생될 수 있으며, 발생된 스크래치는 일정한 깊이를 가지기 때문에 후공정에서 결함을 유발시킬 수 있다. 따라서, 이러한 스크래치의 조기 검출 필요가 있다.
하지만, 통상적으로 스카핑된 슬라브는 열간 상태이기 때문에, 슬라브에 발생된 스크래치를 육안으로 관찰하기는 불가능하다는 문제점이 있다.
본 발명은 열간 슬라브에 발생된 스크래치를 자동으로 검출할 수 있는 스크래치 검출 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 제1 실시 형태에 의하면,
거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제1 필터부;
상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치의 폭을 연산하는 폭 연산부;
상기 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 상기 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제2 필터부; 및
상기 제2 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출하는 검출부를 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치가 제공된다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 폭 연산부는,
상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 포지티브 이진화를 통해 포지티브 에지를 검출하는 제1 모듈;
상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 네가티브 이진화를 통해 네가티브 에지를 검출하는 제2 모듈; 및
상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리가 미리 설정된 값 이하인 경우 상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리를 상기 스크래치의 폭으로 연산하는 제3 모듈을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 스크래치 검출 장치는,
상기 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 상기 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단하는 판단부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 히스토그램을 기반으로 한 텍스처, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 및 미분에 의한 텍스처 중 적어도 하나 이상으로부터 얻어질 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 스크래치 검출 장치는,
상기 열간 슬라브의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 상기 열간 슬라브 영상을 생성하는 영상 머지부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제2 실시 형태에 의하면,
제1 필터부에서, 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링하는 단계;
폭 연산부에서, 상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치의 폭을 연산하는 단계;
제2 필터부에서, 상기 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 상기 열간 슬라브 영상을 필터링하는 단계; 및
상기 제2 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출하는 검출부를 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법이 제공된다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 폭 연산 단계는,
제1 모듈에서, 상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 포지티브 이진화를 통해 포지티브 에지를 검출하는 단계;
제2 모듈에서, 상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 네가티브 이진화를 통해 네가티브 에지를 검출하는 단계; 및
제3 모듈에서, 상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리가 미리 설정된 값 이하인 경우 상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리를 상기 스크래치의 폭으로 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 스크래치 검출 방법은,
판단부에서, 상기 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 상기 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 히스토그램을 기반으로 한 텍스처, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 및 미분에 의한 텍스처 중 적어도 하나 이상으로부터 얻어질 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상기 스크래치 검출 방법은,
영상 머지부에서, 상기 열간 슬라브의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 상기 열간 슬라브 영상을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 열간 슬라브 영상을 2개의 거버 필터를 이용하여 필터링함으로써, 열간 슬라브에 발생된 스크래치를 자동으로 검출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제1 거버 필터에 필터링된 영상을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 에지쌍을 포함하는 스크래치 후보 영역을 결정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제2 거버 필터를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제2 거버 필터에 의한 반응을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 설명한다. 그러나 본 발명의 실시형태는 여러 가지의 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시형태로만 한정되는 것은 아니다. 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있으며, 도면상의 동일한 부호로 표시되는 요소는 동일한 요소이다.
도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치의 구성도이다. 한편, 도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제1 거버 필터에 필터링된 영상을 도시한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 에지쌍을 포함하는 스크래치 후보 영역을 결정하는 과정을 도시한 도면이다. 그리고, 도 4는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제2 거버 필터를 도시한 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제2 거버 필터에 의한 반응을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 전체 시스템은 전체 시스템은 조명 장치(L)와, 열간 슬라브(S) 이동 방향과 수직한 방향으로 열간 슬라브(S)의 둘레를 따라 배치되며 열간 슬라브(S)의 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 결함 검출 장치(100)로 전달하는 복수의 카메라(C)와, 복수의 카메라(C)로부터 전달받은 영상을 처리하여 열간 슬라브(S)의 스크래치를 검출하기 위한 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치(100)를 포함할 수 있다.
또한, 전체 시스템은 열간 슬라브(S)의 이동 속도를 측정하기 위한 속도계(V)와 이동 거리를 측정하기 위한 거리계(D)를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 형태에 따른 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치(100)는, 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제1 필터부(120)와, 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치의 폭을 연산하는 폭 연산부(130)와, 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제2 필터부(140)와, 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출하는 검출부(150)와, 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단하는 판단부(160)를 포함할 수 있다. 실시 형태에 따라서는 열간 슬라브(S)의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 열간 슬라브 영상을 생성하는 영상 머지부(110)를 더 포함할 수 있다.
이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시 형태에 따른 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치를 상세하게 설명한다.
우선, 제1 필터부(120)는 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링할 수 있다. 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상은 폭 연산부(130)로 전달될 수 있다. 본 발명의 일 실시 형태에 의해 설계된 거버 사인 필터의 변수로, X축 분산은 3, Y축 분산은 30, 주파수는 30, 각도는 0도이다.
일반적으로 거버 사인 필터는 에지(edge)의 검출에 용이하며, 거버 코사인 필터는 에지보다는 스크래치와 같이 일정한 폭을 가진 블롭(blob)의 검출에 용이한 특성을 가진다. 따라서, 스크래치를 검출하기 위해서는 에지 보다는 블롭을 검출해야 한다. 상술한 블롭 검출을 위해 블롭(즉, 스크래치)의 크기(폭)를 알 필요가 있다.
하지만, 스크래치의 크기는 다양하기 때문에, 본 발명의 실시 형태에 의하면, 우선 에지 검출에 용이한 거버 사인 필터를 열간 슬라브 영상에 적용하여 스크래치의 폭을 연산한 후, 연산된 스크래치의 폭을 거버 코사인 필터에 반영하고자 하는 것이다.
제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상이 도 2에 도시되어 있다. 도 2의 (a)는 열간 슬라브 영상의 스크래치(SCratch, SC)를, (b)는 열간 슬라브 영상의 스크래치(SC)의 3D 플롯을, (c)는 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상을, (d)는 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 3D 플롯을 도시한 도면이다.
도 2의 (c)에 도시된 바와 같이, 거버 사인 필터를 열간 슬라브 영상에 적용함에 의해 스크래치의 왼쪽에는 포지티브 에지(Positive Edge, PE)가, 스크래치의 오른쪽에는 네가티브 에지(Negative Edge, NE)가 발생되어 한 쌍의 에지쌍이 형성됨을 알 수 있다.
그리고, 폭 연산부(130)는 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치(SC)의 폭을 연산할 수 있다. 연산된 스크래치의 폭은 제2 필터부(140)로 전달될 수 있다.
구체적으로, 폭 연산부(130)는 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 포지티브 이진화를 통해 포지티브 에지(PE)를 검출하는 제1 모듈(131)과, 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 네가티브 이진화를 통해 네가티브 에지(NE)를 검출하는 제2 모듈(132)과, 포지티브 에지(PE)와 네가티브 에지(NE) 사이의 거리가 미리 설정된 값 이하인 경우 포지티브 에지(PE)와 네가티브 에지(NE) 사이의 거리를 스크래치(SC)의 폭으로 연산하는 제3 모듈(133)을 포함할 수 있다.
또한, 제3 모듈(133)은 연산된 스크래치(SC)의 폭이 열간 슬라브(S)에 발생할 수 있는 스크래치(SC)의 최대 폭 이내에 존재하는 경우 포지티브 에지(PE)와 네가티브 에지(NE) 사이의 영역을 스크래치 후보 영역으로 판단할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시 형태에 따른 에지쌍을 포함하는 스크래치 후보 영역을 결정하는 과정이 도 3에 도시되어 있다. 도 3에서 (a)는 열간 슬라브 영상의 스크래치(SC)를, (b)는 포지티브 이진화를 통해 얻은 포지티브 에지(PE)와, 네가티브 이진화를 통해 얻은 네가티브 에지(NE)를, (c)는 포지티브 에지(PE)와 네가티브 에지(NE)의 에지쌍(Edge Pair, EP)을 검출한 결과를, (d)는 스크래치 후보 영역(Candidate Region, CR)을 도시한 것이다.
한편, 제2 필터부(140)는 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 열간 슬라브 영상을 필터링할 수 있다. 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상은 검출부(150)로 전달될 수 있다.
구체적으로, 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이, 스크래치(SC)의 폭(400)을 반영하여 (b)에 도시된 바와 같은 거버 코사인 필터를 설계할 수 있다. 이후, 제2 필터부(140)는 스크래치(SC)의 폭(400)을 반영하여 설계된 거버 코사인 필터를 이용하여 열간 슬라브 영상을 필터링할 수 있다.
한편, 도 5에는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 영상을 도시되어 있다. 도 5의 (a)는 스크래치(SC)를 포함하는 열간 슬라브 영상을, (b)는 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 (a)의 3D 플롯을, (c)는 노이즈(NoiSe, NS)를 포함하는 열간 슬라브 영상을, (d)는 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 (c)의 3D 플롯을 도시하고 있다.
도 5의 (a) 및 (b)에 도시된 바와 같이, 스크래치(SC)에 대해서는 거버 코사인 필터의 반응이 커지는 반면, 그 이외의 영역에 대한 반응은 작아짐을 알 수 있다.
반면, 도 5의 (c) 및 (d)에 도시된 바와 같이, 스크래치(SC)가 아닌 스케일이나 노이즈(NS)에 대해서는 거버 코사인 필터로 필터링하여도 반응이 크지 않음을 알 수 있다.
한편, 검출부(150)는, 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출할 수 있다. 검출된 스크래치 발생 영역은 판단부(160)로 전달될 수 있다.
구체적으로, 검출부(150)는 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상을 이진화함으로써, 스크래치 발생 영역을 최종적으로 검출할 수 있다. 예를 들면, 이진화를 통해 "1"로 설정된 열간 슬라브 영상의 영역을 스크래치 발생 영역으로 최종 확정할 수 있다.
마지막으로, 판단부(160)는, 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단할 수 있다.
열간 슬라브에서 발생되는 스크래치는 슬라브의 이동 방향(도 1 참조)으로 길게 형성됨을 고려하여, 본 발명의 실시 형태에 의하면, 열간 슬라브 영상의 수직 방향의 특징을 잘 나타낼 수 있는 특징 벡터를 사용할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상술한 특징 벡터는, (ⅰ) 히스토그램을 기반으로 한 텍스처, (ⅱ) GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 및 (ⅲ) 미분에 의한 텍스처 중 적어도 하나 이상으로부터 얻어질 수 있다. (ⅰ) 히스토그램을 기반으로 한 텍스처는 스크래치 발생 영역의 히스토그램의 평균, 표준 편차, 평탄도, 3차 모멘트, 균일도, 엔트로피로부터 특징 벡터를 얻는 방식이다. (ⅱ) GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)는 인접 픽셀의 밝기의 특징을 추출하는 방식이며, (ⅲ) 미분에 의한 텍스처는 인접 픽셀과의 미분 값에 기초해서 특징을 추출하는 방식이다.
상술한 (ⅰ) 내지 (ⅲ)는 당업자에게 널리 알려진 기술인바, 발명의 간명화를 위해 상세한 설명은 생략한다.
다시 도 1을 참조하면, 실시 형태에 따라서는 열간 슬라브(S)의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 열간 슬라브 영상을 생성하는 영상 머지부(110)를 더 포함할 수 있다.
통상적으로 하나의 카메라(C)로부터 전달되는 열간 슬라브 영상의 한 프레임 영상의 크기는 4096×1000이나, 실제 스크래치는 슬라브 이동 방향을 따라 수십 cm에서 길게는 슬라브의 전체에 걸쳐 형성될 수 있다. 따라서, 하나의 카메라(C)로부터 전달되는 열간 슬라브의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지할 수 있다. 하지만, 이 경우 머지에 의해 영상의 크기가 커지기 때문에 실시간 영상 처리를 위해 머지된 영상을 일정 크기로 축소함으로써, 열간 슬라브 영상을 생성할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 열간 슬라브 영상을 2개의 거버 필터를 이용하여 필터링함으로써, 열간 슬라브에 발생된 스크래치를 자동으로 검출할 수 있다.
한편, 도 6은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법을 설명하는 흐름도이다.
이하에서는 도 1 내지 도 6을 참조하여 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법을 상세하게 설명한다. 다만, 발명의 간명화를 위해 도 1 내지 도 5와 관련하여 중복된 부분에 대한 설명은 생략하기로 한다.
도 1 내지 도 6을 참조하면, 우선 제1 필터부(120)는 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링할 수 있다(S601). 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상은 폭 연산부(130)로 전달될 수 있다.
다음, 폭 연산부(130)는 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치(SC)의 폭을 연산할 수 있다(S602). 연산된 스크래치의 폭은 제2 필터부(140)로 전달될 수 있다.
구체적으로, 폭 연산부(130)는 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 포지티브 이진화를 통해 포지티브 에지(PE)를 검출하는 제1 모듈(131)과, 제1 필터부(120)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 네가티브 이진화를 통해 네가티브 에지(NE)를 검출하는 제2 모듈(132)과, 포지티브 에지(PE)와 네가티브 에지(NE) 사이의 거리가 미리 설정된 값 이하인 경우 포지티브 에지(PE)와 네가티브 에지(NE) 사이의 거리를 스크래치(SC)의 폭으로 연산하는 제3 모듈(133)을 포함할 수 있다.
다음, 제2 필터부(140)는 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 열간 슬라브 영상을 필터링할 수 있다(S603). 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상은 검출부(150)로 전달될 수 있다.
이후, 검출부(150)는, 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출할 수 있다(S604). 검출된 스크래치 발생 영역은 판단부(160)로 전달될 수 있다.
구체적으로, 검출부(150)는 제2 필터부(140)에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상을 이진화함으로써, 스크래치 발생 영역을 최종적으로 검출할 수 있다. 예를 들면, 이진화를 통해 "1"로 설정된 열간 슬라브 영상의 영역을 스크래치 발생 영역으로 최종 확정할 수 있다.
마지막으로, 판단부(160)는, 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단할 수 있다(S605).
본 발명의 실시 형태에 의하면, 상술한 특징 벡터는, (ⅰ) 히스토그램을 기반으로 한 텍스처, (ⅱ) GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 및 (ⅲ) 미분에 의한 텍스처로부터 얻어질 수 있다. (ⅰ) 히스토그램을 기반으로 한 텍스처는 스크래치 발생 영역의 히스토그램의 평균, 표준 편차, 평탄도, 3차 모멘트, 균일도, 엔트로피로부터 특징 벡터를 얻는 방식이다. (ⅱ) GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)는 인접 픽셀의 밝기의 특징을 추출하는 방식이며, (ⅲ) 미분에 의한 텍스처는 인접 픽셀과의 미분 값에 기초해서 특징을 추출하는 방식이다.
실시 형태에 따라서는 열간 슬라브(S)의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 열간 슬라브 영상을 생성하는 영상 머지부(110)를 더 포함할 수 있음은 상술한 바와 같다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시 형태에 의하면, 열간 슬라브 영상을 2개의 거버 필터를 이용하여 필터링함으로써, 열간 슬라브에 발생된 스크래치를 자동으로 검출할 수 있다.
본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되지 아니한다. 첨부된 청구범위에 의해 권리범위를 한정하고자 하며, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
100: 스크래치 검출 장치 110: 영상 머지부
120: 제1 필터부 130: 폭 연산부
131: 제1 모듈 132: 제2 모듈
133: 제3 모듈 140: 제2 필터부
150: 검출부 160: 판단부
400: 스크래치의 폭 SC: 스크래치
PE: 포지티브 에지 NE: 네가티브 에지
EP: 에지쌍 CR: 후보 영역
S; 열간 슬라브 C; 카메라
D: 거리계 V: 속도계

Claims (10)

  1. 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제1 필터부;
    상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치의 폭을 연산하는 폭 연산부;
    상기 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 상기 열간 슬라브 영상을 필터링하는 제2 필터부; 및
    상기 제2 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출하는 검출부를 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 폭 연산부는,
    상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 포지티브 이진화를 통해 포지티브 에지를 검출하는 제1 모듈;
    상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 네가티브 이진화를 통해 네가티브 에지를 검출하는 제2 모듈; 및
    상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리가 미리 설정된 값 이하인 경우 상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리를 상기 스크래치의 폭으로 연산하는 제3 모듈을 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 스크래치 검출 장치는,
    상기 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 상기 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단하는 판단부를 더 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 특징 벡터는,
    히스토그램을 기반으로 한 텍스처, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 및 미분에 의한 텍스처 중 적어도 하나 이상으로부터 얻어지는 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 스크래치 검출 장치는,
    상기 열간 슬라브의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 상기 열간 슬라브 영상을 생성하는 영상 머지부를 더 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 장치.
  6. 제1 필터부에서, 거버 사인 필터에 의해 열간 슬라브 영상을 필터링하는 단계;
    폭 연산부에서, 상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 기초하여 스크래치의 폭을 연산하는 단계;
    제2 필터부에서, 상기 연산된 스크래치의 폭을 반영한 거버 코사인 필터를 이용하여 상기 열간 슬라브 영상을 필터링하는 단계; 및
    상기 제2 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상의 이진화를 통해 스크래치 발생 영역을 검출하는 검출부를 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 폭 연산 단계는,
    제1 모듈에서, 상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 포지티브 이진화를 통해 포지티브 에지를 검출하는 단계;
    제2 모듈에서, 상기 제1 필터부에 의해 필터링된 열간 슬라브 영상에 대하여 네가티브 이진화를 통해 네가티브 에지를 검출하는 단계; 및
    제3 모듈에서, 상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리가 미리 설정된 값 이하인 경우 상기 포지티브 에지와 상기 네가티브 에지 사이의 거리를 상기 스크래치의 폭으로 연산하는 단계를 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 스크래치 검출 방법은,
    판단부에서, 상기 스크래치 발생 영역의 특징 벡터를 추출하며, SVM(Support Vector Machine)으로 상기 특징 벡터를 분석함으로써, 스크래치 발생 여부를 최종 판단하는 단계를 더 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 특징 벡터는,
    히스토그램을 기반으로 한 텍스처, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 및 미분에 의한 텍스처 중 적어도 하나 이상으로부터 얻어지는 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 스크래치 검출 방법은,
    영상 머지부에서, 상기 열간 슬라브의 이동 방향으로 촬영된 다수의 부분 영상들을 머지 및 축소함으로써 상기 열간 슬라브 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 열간 슬라브의 스크래치 검출 방법.
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