KR101396806B1 - System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing - Google Patents

System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing Download PDF

Info

Publication number
KR101396806B1
KR101396806B1 KR1020120067319A KR20120067319A KR101396806B1 KR 101396806 B1 KR101396806 B1 KR 101396806B1 KR 1020120067319 A KR1020120067319 A KR 1020120067319A KR 20120067319 A KR20120067319 A KR 20120067319A KR 101396806 B1 KR101396806 B1 KR 101396806B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
adhesive
area
gravity
center
insulating material
Prior art date
Application number
KR1020120067319A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20140000044A (en
Inventor
김주형
이병수
최장식
박민호
Original Assignee
김주형
박민호
최장식
이병수
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 김주형, 박민호, 최장식, 이병수 filed Critical 김주형
Priority to KR1020120067319A priority Critical patent/KR101396806B1/en
Publication of KR20140000044A publication Critical patent/KR20140000044A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101396806B1 publication Critical patent/KR101396806B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/28Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring areas
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01GWEIGHING
    • G01G23/00Auxiliary devices for weighing apparatus
    • G01G23/18Indicating devices, e.g. for remote indication; Recording devices; Scales, e.g. graduated
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17CVESSELS FOR CONTAINING OR STORING COMPRESSED, LIQUEFIED OR SOLIDIFIED GASES; FIXED-CAPACITY GAS-HOLDERS; FILLING VESSELS WITH, OR DISCHARGING FROM VESSELS, COMPRESSED, LIQUEFIED, OR SOLIDIFIED GASES
    • F17C2203/00Vessel construction, in particular walls or details thereof
    • F17C2203/03Thermal insulations
    • 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
    • G01N21/01Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G01N2021/0181Memory or computer-assisted visual determination

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

본 발명은 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재의 영상을 촬영하여 전송하고 단열재 설치 하자 발생 여부를 전송받아 표시하는 단말기, 및 단말기로부터 전송된 영상을 분석하여 도포된 접착제의 면적 및 무게 중심을 추출하고, 추출된 도포된 접착제의 면적 및 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고, 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 예측하는 하자 예측 장치를 포함한다.The present invention relates to a system and method for predicting a heat insulation installation defect by using image processing, which comprises a terminal for photographing and transmitting an image of heat insulation applied with at least one adhesive, The area and the center of gravity of the applied adhesive are analyzed by analyzing the image, the area and the center of gravity of the adhesive after compression are calculated by using the area and the center of gravity of the applied adhesive, and the area and weight And comparing the center with the reference area and the reference center of gravity to predict whether or not the defect will occur after the heat insulating material is installed.

Description

이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템 및 방법{System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing}Technical Field [0001] The present invention relates to a system and method for predicting the installation of an insulation material using image processing,

본 발명은 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템과 방법, 및 그에 대한 기록매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 이미지를 분석하여 단열재 설치 후 하자 발생을 예측하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템과 방법, 및 그에 대한 기록매체에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system and method for predicting defects in installation of an insulation material using image processing, and more particularly to an image processing method for analyzing an image taken of a heat- And a recording medium therefor. 2. Description of the Related Art

건축물의 단열 성능 개선의 필요성은 냉방에 소요되는 에너지 사용량 증가와 함께 강조되어 왔다. 단열 공법은 단열판재를 건물벽체 외부에 부착하는 외단열 공법과 단열판재를 건물벽체 내부에 부착하는 내단열 공법으로 나눌 수 있고, 특히, 최근 들어, 외기에 의한 영향을 직접 차단하고 열손실을 최소화하는 외단열 공법이 주목받고 있다.The need to improve the insulation performance of buildings has been emphasized with increasing energy usage for cooling. The heat insulation method can be divided into an external heat insulating method for adhering a heat insulating plate to the outside of a building wall and an internal heat insulating method for adhering a heat insulating plate to the inside of a building wall. In particular, recently, Is attracting attention.

이러한 단열 공법 적용 증가와 함께 시공 과정에서 작업자의 시공능력 부족, 부실시공 등으로 인해 부착판재의 균열, 오염, 탈락 등의 시공상 하자 발생 추이도 증가하고 있다. 시공상 하자의 유형으로 단열재의 탈락 및 균열, 마감재 오염 등이 있으며, 이 중 단열재 탈락 현상이 가장 큰 피해를 주는 것으로 조사되어 시공 과정 중 중점적 품질 관리가 요구된다.In addition to the increase in the application of the insulation method, construction defects such as cracks, contamination and dropouts of the mounting plate are increasing due to insufficient workability of the worker and poor construction. As a type of construction defects, there is the separation and cracking of the insulation, and the finishing material pollution. Among them, the deterioration of the insulation is the biggest damage, and the quality control is required during the construction process.

단열재 탈락 현상 발생원인 중 가장 큰 요인은 접착제의 양과 그 접착 위치의 불량으로 인한 것이며, 이러한 하자는 단열재가 접착된 후에는 접착제의 양과 접착 위치의 불량 여부를 파악하기 어렵고, 시공이 완료된 후 불량 원인이 밝혀지는 경우에도 재시공 등 근본적인 불량 원인 제거 방법 이외의 보완적인 처리 방법이 없기 때문에 공기 지연 및 공사비 증가 문제를 초래한다.It is difficult to know the amount of adhesive and the defective position of adhesive after insulation is adhered, and it is difficult to identify the cause of defective after completion of the construction. Even if it is revealed, there is no complementary treatment method other than the method of removing the cause of fundamental defect such as re-work, which causes a problem of air delay and construction cost increase.

시공상 하자를 사전 관리하는 방법으로, 계약 조항 강화나 현장 작업자 교육을 강화하는 방법 또는 감시 인력 증가 방법이 제안되었으나, 이는 최종 성과물에 대한 간접적 품질관리 방법일 뿐이거나, 투입되는 인력 및 비용 증가를 초래하기 때문에 한계가 있다. As a method to proactively manage construction defects, a method of strengthening contract clauses, strengthening on-site worker training, or a method of increasing surveillance personnel has been proposed, but this is merely an indirect quality control method for the final product, There is a limit.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 이미지를 분석하여 설치 하자 발생 여부를 예측하는 알고리즘에 의해 하자 발생 여부를 예측하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템과 방법, 및 그에 대한 기록매체에 관한 것이다.Disclosure of the Invention The present invention has been conceived in order to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide an image processing apparatus, an image processing method, A system and method, and a recording medium therefor.

본 발명의 일 측면에 따르면, 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재의 영상을 촬영하는 카메라 모듈과 전송된 영상 중 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측된 접착제가 도포된 영역을 표시하는 표시 모듈을 포함하여 구성되는 단말기; 상기 접착제의 무게를 측정하는 계량기; 및 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 예측하는 하자 예측 장치;를 포함하되, 상기 하자 예측 장치는, 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상과 적어도 하나의 접착제 각각의 측정된 무게를 전송받아 저장하는 데이터 수신 모듈; 상기 데이터 수신 모듈에 저장된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 검출하는 이미지 프로세싱 모듈; 상기 이미지 프로세싱 모듈에서 검출된 적어도 하나의 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고, 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내며, 상기 분할된 화소수를 합산하여 상기 검출된 접착제의 면적을 추출하고, 상기 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 상기 검출된 접착제의 무게 중심을 추출하며, 상기 추출된 면적 및 무게 중심을 이용하여 통계적 방법에 의하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고, 상기 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 상기 압착 후 접착제 면적을 재산출하는 비교대상 산출 모듈; 상기 비교대상 산출 모듈에서 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심에 대하여 각각의 차이값을 산출하고, 적어도 하나의 접착제에 대하여 각각의 차이값 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나거나 상기 각각의 차이값을 누적한 값이 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 판단하는 하자 판단 모듈;을 포함하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템이 제공된다. According to an aspect of the present invention, there is provided a display device including a camera module for photographing an image of a heat insulating material applied with at least one adhesive, and a display module for displaying an area to which an adhesive is applied, A terminal; A meter for measuring the weight of the adhesive; And a defect predicting device for predicting whether or not a defect has occurred after the installation of the heat insulator, wherein the defect predicting device is a device for predicting whether or not a defect is generated by transferring a measured image of the heat insulator coated with at least one adhesive and a measured weight of each of the at least one adhesive A data receiving module for receiving the data; An image processing module for analyzing the image stored in the data receiving module and detecting the heat insulating material and the adhesive; (X, y) coordinates of the at least one adhesive detected in the image processing module, and dividing the number of divided pixels by the sum of the number of divided pixels to determine the area of the detected adhesive And extracting the center of gravity of the detected adhesive by obtaining an average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels, respectively. The area and the center of gravity of the detected adhesive are used to calculate the area of the adhesive after compression, Calculating a center of gravity of the adhesive, and comparing the weight of the transferred adhesive with a reference weight, and outputting the area of the adhesive after pressing; Calculating a difference value between an area and a center of gravity of the adhesive after compression calculated in the comparison object calculating module with respect to a reference area and a reference center of gravity, and determining at least one of the difference values for at least one adhesive as an error range And a defective judgment module which judges that defects occur after installation of the heat insulating material when the value obtained by subtracting the difference value or deviating from the accumulated value of the difference values is out of the tolerance range.

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

하자 예측 장치는 전송된 영상으로부터 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 계산하고, 단열재의 기저장된 규격을 이용하여 도포된 접착제의 면적을 추출할 수 있다. The defect predicting device can calculate the area ratio of the heat insulator and the applied adhesive from the transmitted image and extract the area of the applied adhesive using the pre-stored standard of the heat insulator.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상과 적어도 하나의 접착제 각각의 측정된 무게를 전송받아 저장하는 데이터 수신 모듈; 상기 데이터 수신 모듈에 저장된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 검출하는 이미지 프로세싱 모듈; 상기 이미지 프로세싱 모듈에서 검출된 적어도 하나의 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고, 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내며, 상기 분할된 화소수를 합산하여 상기 검출된 접착제의 면적을 추출하고, 상기 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 상기 검출된 접착제의 무게 중심을 추출하며, 상기 추출된 면적 및 무게 중심을 이용하여 통계적 방법에 의하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고, 상기 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 상기 압착 후 접착제 면적을 재산출하는 비교대상 산출 모듈; 상기 비교대상 산출 모듈에서 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심에 대하여 각각의 차이값을 산출하고, 적어도 하나의 접착제에 대하여 각각의 차이값 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나거나 상기 각각의 차이값을 누적한 값이 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 판단하는 하자 판단 모듈; 및 단말기가 전송된 영상 중 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측된 접착제가 도포된 영역을 표시할 수 있도록 하는 표시부;를 포함하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a data receiving apparatus, comprising: a data receiving module for receiving and storing an image of a heat insulating material coated with at least one adhesive and a measured weight of each of at least one adhesive; An image processing module for analyzing the image stored in the data receiving module and detecting the heat insulating material and the adhesive; (X, y) coordinates of the at least one adhesive detected in the image processing module, and dividing the number of divided pixels by the sum of the number of divided pixels to determine the area of the detected adhesive And extracting the center of gravity of the detected adhesive by obtaining an average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels, respectively. The area and the center of gravity of the detected adhesive are used to calculate the area of the adhesive after compression, Calculating a center of gravity of the adhesive, and comparing the weight of the transferred adhesive with a reference weight, and outputting the area of the adhesive after pressing; Calculating a difference value between an area and a center of gravity of the adhesive after compression calculated in the comparison object calculating module with respect to a reference area and a reference center of gravity, and determining at least one of the difference values for at least one adhesive as an error range A defective judgment module which judges that defects are generated after installation of the heat insulating material when the value obtained by subtracting or accumulating the difference values out of the error range is deviated; And a display unit for displaying a region to which the adhesive is applied, which is predicted to cause defects after installation of the heat insulating material in the transmitted image of the terminal, and a display unit for predicting the heat insulating material installation defect using the image processing.

삭제delete

삭제delete

비교대상 산출 모듈은 검출된 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 계산하고, 단열재의 기저장된 규격을 이용하여 도포된 접착제의 면적을 추출할 수 있다.The comparison target calculation module can calculate the area ratio of the detected heat insulating material and the applied adhesive, and extract the area of the applied adhesive using the pre-stored standard of the heat insulating material.

이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치는 단열재의 규격, 압축 후 접착제의 기준 면적 및 기준 무게 중심을 입력하는 입력부를 더 포함할 수 있다.The apparatus for predicting the installation of a heat insulating material using image processing may further include an input unit for inputting a standard of insulation, a reference area of the adhesive after compression, and a reference center of gravity.

삭제delete

삭제delete

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법에 있어서, (a) 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상을 입력받고 접착제 무게를 전송받는 단계; (b) 상기 입력된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 각각 검출하는 단계; (c) 상기 검출된 접착제의 면적과 무게 중심을 추출하는 단계; (d) 상기 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출하고, 상기 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 상기 압착 후 접착제 면적을 재산출 단계; (e) 상기 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 판단하는 단계; 및 (f) 전송된 영상 중 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측된 접착제가 도포된 영역을 표시하는 단계;를 포함하되, 상기 (c) 단계는, (c-1) 상기 검출된 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고, 상기 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내는 단계; (c-2) 상기 분할된 화소수를 합산하여 상기 검출된 접착제의 면적을 추출하는 단계; 및 (c-3) 상기 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 상기 검출된 접착제의 무게 중심을 추출하는 단계;를 포함하고, 상기 (d) 단계는, (d-1) 통계적 방법에 의하여 도포된 접착제의 압착 후 면적 변화량 및 무게 중심 변화량을 산출하는 단계; 및 (d-2) 상기 산출된 변화량만큼 상기 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 변환하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출하는 단계;를 포함하고, 상기 (e) 단계는, (e-1) 상기 도포된 접착제 각각에 대하여, 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 차이값을 산출하는 단계; 및 (e-2) 적어도 하나의 접착제에 대하여 상기 산출된 면적 및 무게 중심의 각각의 차이값 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나거나, 상기 각각의 차이값을 합산하고 상기 합산한 차이값이 오차 범위를 벗어난 경우 상기 단열재 설치 후 하자가 발생하는 것으로 판단하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for predicting a defect of a heat insulator using image processing, the method comprising the steps of: (a) receiving an image of a heat insulator coated with at least one adhesive; (b) analyzing the input image to detect a heat insulator and an adhesive, respectively; (c) extracting an area and a center of gravity of the detected adhesive; (d) calculating an area and a center of gravity of the adhesive after the pressing using the area and the center of gravity of the extracted adhesive, and re-calculating the area of the adhesive after the pressing using the result of comparing the weight of the transferred adhesive with the reference weight step; (e) comparing the area and the center of gravity of the adhesive after the pressing to the reference area and the reference center of gravity, respectively, to determine whether a defect has occurred after the thermal insulating material is installed; And (f) displaying a region of the transferred image that is predicted to cause defects after installation of the heat insulating material, wherein (c) comprises the steps of: (c-1) And dividing the inside of the edge into unit pixels and representing the divided pixels as (x, y) coordinates; (c-2) summing the number of divided pixels to extract an area of the detected adhesive; And (c-3) obtaining an average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels, respectively, and extracting the center of gravity of the detected adhesive, wherein (d) Calculating an area change amount and a center-of-gravity change amount after the compression of the adhesive applied by the method; And (d-2) calculating an area and a center of gravity of the adhesive after the compression by converting the area and the center of gravity of the extracted adhesive by the calculated amount of change, and the step (e) 1) calculating a difference value for each of the applied adhesives by comparing the area and center of gravity of the adhesive after compression with the reference area and the reference center of gravity, respectively; And (e-2) at least one of the difference values of the calculated area and the center of gravity for at least one adhesive deviates from an error range, or the respective difference values are summed and the summed difference value is within an error range And determining that a defect occurs after the installation of the thermal insulation material when the thermal insulation material is out of the thermal insulation material.

(b) 단계는 입력된 영상을 이진화하는 (b-1) 단계, 이진화된 영상으로부터 에지를 검출하여 물체를 식별하는 (b-2) 단계, 및 식별된 물체를 기저장된 단열재 형상 및 접착제 형상과 비교하여 단열재 및 접착제를 검출하는 (b-3) 단계를 포함하여 구성된다.The step (b) includes the steps of (b-1) binarizing the input image, (b-2) identifying an object by detecting an edge from the binarized image, and And (b-3) detecting the heat insulating material and the adhesive by comparing.

삭제delete

삭제delete

삭제delete

삭제delete

본 발명에 따르면, 접착제가 도포된 단열재가 촬영된 영상의 특징을 이미지 프로세싱에 의해 분석하고, 분석된 특징을 하자 예측 알고리즘에 적용함으로써 사전에 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 미리 예측할 수 있으므로 하자 발생을 미리 예방할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to predict the occurrence of defects in advance by previously analyzing the characteristics of the captured image of the heat-insulating material coated with the adhesive, and applying the analyzed characteristics to the defect prediction algorithm, There is an effect that can be prevented in advance.

또한, 단열재 상에 접착제를 도포하는 작업 과정 관리를 자동화함으로써 인건비를 줄일 수 있고, 하자가 발생될 영역을 표시함으로써 단열재 설치 전에 접착제를 추가적으로 도포하여 하자 발생을 예방할 수 있는 효과가 있다. In addition, labor costs can be reduced by automating the work process of applying an adhesive on the heat insulating material, and an area in which defects are to be generated is displayed, whereby an adhesive is additionally applied before the heat insulating material is installed.

도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템의 제1 실시예를 나타내는 구성도.
도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템의 제2 실시예를 나타내는 구성도.
도 3은 본 발명의 다른 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치의 일 실시예를 나타내는 구성도.
도 4는 본 발명의 또 다른 측면에 따른 단말기의 일 실시예를 나타내는 구성도.
도 5는 본 발명의 또 다른 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도.
도 6a 및 도 6b는 본 발명에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측을 위한 단열재 및 접착제의 위치 관계를 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치의 사용자 인터페이스의 일 실시예를 나타내는 도면.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a system for predicting a defect insulator installation using image processing according to an aspect of the present invention. FIG.
BACKGROUND OF THE INVENTION Field of the Invention [0001] The present invention relates to a heat insulation material installation defect prediction system using image processing according to an aspect of the present invention.
3 is a block diagram showing an apparatus for predicting a defect insulator installation using image processing according to another aspect of the present invention.
4 is a configuration diagram illustrating an embodiment of a terminal according to another aspect of the present invention.
5 is a flow chart illustrating an embodiment of a method for predicting the installation defect of an insulation material using image processing according to another aspect of the present invention.
6A and 6B are views for explaining a positional relationship between a heat insulating material and an adhesive for predicting a defect of a heat insulating material using image processing according to the present invention.
7 is a view showing an embodiment of a user interface of an apparatus for predicting the installation of a heat insulation material using image processing according to the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

본 발명의 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템, 그를 구성하는 단말기와 하자 예측 장치, 그에 대한 방법, 및 그에 대한 기록매체의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 첨부도면을 설명함에 있어 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings, in which like reference numerals refer to like elements throughout. In the description of the accompanying drawings, the same or corresponding components are denoted by the same reference numerals, and a duplicate description thereof will be omitted.

<이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템><Prediction system of insulation installation using image processing>

도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템의 제1 실시예를 나타내는 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템의 제2 실시예를 나타내는 구성도이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating a first embodiment of a system for predicting a defect according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram illustrating a system for predicting a defect according to an embodiment of the present invention. Fig. 8 is a configuration diagram showing a second embodiment. Fig.

제1 실시예에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템(1000)과 제2 실시예에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템(1000)은 하자 예측 장치(200)의 구성 및 기능은 동일하고, 단말기(100)의 구성 및 기능이 다소 차이가 있다. The configuration and function of the defect predicting apparatus 200 are the same as those of the defect predicting apparatus 200 using the image processing according to the first embodiment and the heat insulator installation predicting system 1000 using image processing according to the second embodiment And the configuration and function of the terminal 100 are somewhat different.

먼저, 제1 실시예와 제2 실시예에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템(1000)의 공통된 구성 및 기능에 대하여 설명한다.First, the common configuration and functions of the heat insulation material installation fault prediction system 1000 using the image processing according to the first and second embodiments will be described.

이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템(1000)은, 도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이, 단말기(100) 및 하자 예측 장치(200)를 포함하여 구성되고, 계량기(300)를 더 포함하여 구성될 수 있다. The heat insulation material installation fault prediction system 1000 using image processing includes a terminal 100 and a defect prediction apparatus 200 as shown in FIGS. 1 and 2, and further includes a meter 300 Lt; / RTI &gt;

단말기(100)는 카메라 모듈(110)과 표시모듈(120)을 포함하여 구성된다. The terminal 100 includes a camera module 110 and a display module 120.

단말기(100)는 카메라 모듈(110)로 적어도 하나의 접착제(B)가 도포된 단열재(A)의 영상을 촬영하여 하자 예측 장치(200)로 전송하고 하자 예측 장치(200)로부터 전송된 단열재 설치 하자 발생 여부를 전송받아 표시모듈(120)에 표시한다. The terminal 100 captures an image of the heat insulating material A coated with at least one adhesive B with the camera module 110 and transmits the image to the defects predicting device 200, And displays on the display module 120 whether or not a defect has occurred.

하자 예측 장치(200)는 단말기(100)로부터 전송된 영상을 분석하여 영상으로부터 특정 파라미터를 추출하고, 특정 파라미터를 하자 예측 알고리즘에 적용하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 예측한다.The defect predicting apparatus 200 analyzes an image transmitted from the terminal 100, extracts specific parameters from the image, and applies a specific parameter to the defect prediction algorithm to predict whether or not a defect has occurred after the heat insulator is installed.

구체적으로, 영상 분석을 통해 추출된 도포된 접착제의 면적 및 무게 중심(무게 중심 좌표)이 특정 파라미터가 될 수 있다. Specifically, the area and center of gravity (center of gravity coordinates) of the applied adhesive extracted through image analysis can be a specific parameter.

영상 분석시, 촬영 영상으로부터 단열재 및 접착제를 검출한 후, 검출된 단열재의 크기가 기준 단열재 크기와 일치하도록 촬영 영상의 크기를 확대 또는 축소하여 표준화한다.In the image analysis, after the thermal insulator and adhesive are detected from the photographed image, the size of the photographed image is enlarged or reduced so that the size of the detected thermal insulator coincides with the standard thermal insulator size.

하자 예측 알고리즘은 도포된 접착제의 면적 및 무게 중심이 압착 후(단열재 설치 후) 변화된 변화량을 도출하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하는 제1 과정과 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심과 기준 면적 및 기준 무게 중심을 비교하여 하자 발생 여부를 판단하는 제2 과정으로 구성된다.The defect prediction algorithm is a method of calculating the area and center of gravity of the adhesive after compression by subtracting the changed amount of the applied adhesive and the center of gravity after the pressing (after installing the insulating material) And a second step of comparing the reference area with the reference center of gravity to determine whether a defect has occurred.

먼저, 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하는 제1 과정은 통계적 방법 또는 이미지 프로세싱 방법 중 적어도 하나를 이용하여 산출하고, 일반적으로 단열재의 크기는 규격화되고, 접착제 혼합 비율은 일정한 것으로 가정한다.First, the first step of calculating the area and the center of gravity of the adhesive after compression is calculated using at least one of statistical methods and image processing methods. It is generally assumed that the size of the heat insulating material is normalized and the adhesive mixture ratio is constant.

예를 들어, 단열재의 크기는 600×1200(세로 600mm, 가로 1200mm)로 규격화되어 있고 두께(T)는 다양하게 변경할 있다. 접착제는 시멘트, 모래, 접착제 및 물 중 적어도 하나를 일정 비율로 혼합한 것으로 일정한 비중으로 혼합된 것으로 가정한다. For example, the size of the insulation is standardized to 600 × 1200 (600 mm length, 1200 mm width), and the thickness (T) can be variously changed. The adhesive is a mixture of at least one of cement, sand, adhesive and water at a certain ratio and is assumed to be mixed at a specific gravity.

통계적 방법은 표본 집단의 압착 후 접착제의 면적 변화량 및 무게 중심 변화량을 신뢰 구간에 따라 모 집단의 압착 후 접착제의 면적 변화량 및 무게 중심 변화량으로 추정하는 방법이다. The statistical method is a method of estimating the area change of the adhesive and the change of the center of gravity after the compression of the sample group by the area change amount and the center of gravity change of the adhesive after compression of the mother group according to the confidence interval.

이미지 프로세싱 방법은 3차원으로 촬영된 도포된 접착제의 형상으로부터 압착 후 접착제의 형상을 추정하는 방법으로, 압착 후 접착제 두께가 일정하게 변화되는 것으로 가정하여 압착 후 접착제 면적 변화량 및 무게 중심 변화량을 추정하는 방법이다. The image processing method is a method of estimating the shape of the adhesive after compression from the shape of the applied adhesive which is photographed in three dimensions, assuming that the thickness of the adhesive after pressing is constantly changed, and estimates the adhesive area change amount and the center of gravity change amount after compression Method.

또한, 통계적 방법과 이미지 프로세싱 방법을 혼합하여 면적 변화량 및 무게 중심 변화량을 추정할 수 있다.In addition, the area variation and the center-of-gravity variation can be estimated by mixing the statistical method and the image processing method.

다음으로, 하자 발생 여부를 판단하는 제2 과정은 도포된 접착제 각각에 대하여 독립적으로 판단하거나, 하나의 단열재 상에 도포된 접착제를 종합하여 판단할 수 있다. Next, the second step of determining whether defects have occurred may be determined independently for each of the applied adhesives or may be determined by synthesizing the adhesive applied on one insulating material.

하자 예측 장치(200)는 적어도 하나의 접착제(B) 각각에 대하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자가 발생하는 것으로 독립적으로 예측할 수 있다. The defect predicting device 200 calculates the area and the center of gravity of the adhesive after pressing the respective at least one adhesive (B), compares the area and the center of gravity of the adhesive after compression with the reference area and the reference center of gravity, It can be predicted independently that defects occur when the insulation is out of the error range.

즉, 8개소의 접착제에 대하여 각각 압착 후 면적과 기준 면적을 비교하고, 압착 후 무게 중심과 기준 무게 중심을 비교하여 면적 또는 무게 중심 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어난 경우 해당 접착제 영역에서 단열재 설치 후 하자가 발생하는 것으로 예측한다. That is, when the area after compression and the reference area are compared with each other for eight adhesives, and the center of gravity and the reference center of gravity are compared with each other after compression, if at least one of the area or the center of gravity is out of the error range, It is predicted that defects will occur.

하자 예측 장치(200)는 적어도 하나의 접착제(B) 각각에 대하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 각각의 차이값을 산출하고, 각각의 차이값을 누적한 값이 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측할 수 있다.The defect predicting device 200 calculates the area and the center of gravity of the adhesive after pressing for each of the at least one adhesive (B), compares the area and the center of gravity of the adhesive after compression with the reference area and the reference center of gravity, It can be predicted that if the accumulated value of each difference value deviates from the error range, defects are generated after the installation of the heat insulating material.

즉, 8개소의 접착제에 대하여 압착 후 면적과 기준 면적 차이값을 누적한 값과 압착 후 무게 중심과 기준 무게 중심 차이값을 누적한 값이 각각 오차 범위를 벗어나는 경우 8개소의 접착제가 도포된 하나의 단열재가 설치 후 하자가 발생하는 것으로 예측한다. In other words, the cumulative value of the area after pressing and the difference of the reference area for eight adhesives, and the cumulative value of the difference between the center of gravity and the reference center of gravity after compression, are within the error range. Of the heat insulation material is expected to be defective after installation.

여기서, 기준 면적 및 기준 무게 중심은 하자 예측 장치(200)에 미리 설정되고, 사용자의 입력에 의하여 기준 면적 및 기준 무게 중심은 변경할 수 있다. 기준 무게 중심은 단열재 평면을 xy 평면으로 가정하여 결정된다.Here, the reference area and the reference center of gravity are preset in the apparatus for predicting the flaw 200, and the reference area and the reference center of gravity can be changed by the user's input. The reference center of gravity is determined on the assumption that the insulation plane is an xy plane.

이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템(1000)은 접착제의 무게를 측정하는 계량기(300)를 더 포함하는 경우, 하자 예측 장치(200)는 측정된 접착제 무게를 전송받고, 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 압착 후 접착제의 면적을 재산출할 수 있다.In the case where the defect inspecting system 1000 using image processing further includes a meter 300 for measuring the weight of the adhesive, the defect predicting apparatus 200 receives the measured adhesive weight, The results of the comparison with the weight can be used to estimate the area of the adhesive after compression.

압착 후 접착제의 면적은 접착제의 비중이 일정할 경우 접작제 무게에 따라 달라질 수 있으므로 이를 반영하여 압착 후 접착제 면적을 재산출한다.The area of the adhesive after compression is calculated based on the weight of the adhesive when the specific gravity of the adhesive is constant.

하자 예측 장치(200)는 전송된 영상으로부터 단열재(A)와 도포된 접착제(B)의 면적비를 계산하고, 단열재의 기저장된 규격을 이용하여 도포된 접착제의 면적을 추출할 수 있다.The defect predicting apparatus 200 can calculate the area ratio of the heat insulating material A and the applied adhesive B from the transferred image and extract the area of the applied adhesive using the pre-stored standard of the heat insulating material.

제1 실시예와 제2 실시예의 차이점은 카메라 모듈(110)과 표시모듈(120)이 일체로 형성되는지 여부와 표시모듈(120)의 기능이 다소 차이가 있다.The difference between the first embodiment and the second embodiment is that the function of the display module 120 is somewhat different whether the camera module 110 and the display module 120 are integrally formed.

먼저, 제1 실시예에 따르면 단말기(100)의 카메라 모듈(110)과 표시모듈(120)이 일체형으로 형성될 수 있다. 카메라 모듈(110)과 표시모듈(120)이 일체형으로 형성된 카메라 모듈(110)과 표시모듈(120)은 단열재(A) 상부에 고정되어 설치되고, 표시 모듈(120)은 레이저 포인터를 포함하여 구성될 수 있다. First, according to the first embodiment, the camera module 110 and the display module 120 of the terminal 100 can be integrally formed. The camera module 110 and the display module 120 in which the camera module 110 and the display module 120 are integrally formed are fixed to the upper portion of the heat insulating material A and the display module 120 includes a laser pointer .

카메라 모듈(110)은 접착제(B)가 도포된 단열재(A)를 상부에서 촬영한 영상을 하자 예측 장치(200)로 전송하고, 표시모듈(120)은 하자 예측 장치(200)로부터단열재 설치 후 하자 발생의 원인이 될 것으로 예측되는 접착체가 도포된 영역의 좌표를 전송받고, 이 좌표에 해당되는 접착제가 도포된 영역을 레이저 포인터로 지시하는 방법으로 단열재 설치 하자 발생 및 하자 발생 영역을 표시할 수 있다. The camera module 110 transmits an image of the heat insulating material A coated with the adhesive B on the upper portion thereof to the defect prediction device 200 and the display module 120 displays the image after the heat insulating material is installed from the defect prediction device 200 The coordinates of the area where the adhesive agent is expected to be transmitted is received and the area where the adhesive corresponding to this coordinate is indicated by the laser pointer is indicated by the installation of the thermal insulating material. have.

제2 실시예에 따르면 단말기(100)의 카메라 모듈(110)과 표시모듈(120)은 물리적으로 분리되어 형성되고 전기적 신호만을 교환하도록 형성될 수 있다. 따라서, 카메라 모듈(110), 하자 예측 장치(200) 및 표시모듈(120)은 서로 다른 구성요소로 전기적 신호를 송수신할 수 있어야 한다.According to the second embodiment, the camera module 110 and the display module 120 of the terminal 100 are physically separated and formed to exchange only electrical signals. Therefore, the camera module 110, the defect prediction apparatus 200, and the display module 120 must be able to transmit and receive electrical signals to and from different components.

카메라 모듈(110)은 작업모(안전모)의 일 측면에 고정되어 작업자가 단열재 상에 접착제를 도포하는 과정을 촬영할 수 있고, 표시모듈(120)은 촬영된 영상에 오버랩하여 하자 발생 여부 및 하자 발생 영역을 표시하거나, 촬영된 영상 전송 후 실시간으로 하자 발생 여부만을 전송받아 표시할 수 있다.
The camera module 110 is fixed on one side of the worker's helmet so that the operator can photograph the process of applying the adhesive on the heat insulating material. The display module 120 overlaps the photographed image, Or display only the occurrence of a defect in real time after transmitting the photographed image.

이하에서는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치 및 단말기의 구성 요소를 구체적으로 설명한다.
Hereinafter, the components of the apparatus for predicting the installation of the heat insulation material using the image processing and the terminal will be described in detail.

<이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치><Prediction device for insulator installation using image processing>

도 3은 본 발명의 다른 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치의 일 실시예를 나타내는 구성도이다.3 is a block diagram showing an embodiment of an apparatus for predicting a heat insulation material installation using image processing according to another aspect of the present invention.

본 실시예에 따르면, 도 3에 도시한 바와 같이, 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치(200)는 데이터 수신 모듈(210), 이미지 프로세싱 모듈(220), 비교대상 산출 모듈(230) 및 하자 판단 모듈(240)을 포함하여 구성될 수 있고, 입력부(150) 또는 표시부(260)를 더 포함하여 구성될 수 있다.3, the apparatus for predicting heat insulation installation using image processing 200 includes a data receiving module 210, an image processing module 220, a comparison object calculation module 230, A determination module 240, and may further include an input unit 150 or a display unit 260.

본 실시예에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치(200)는 영상을 촬영하는 부분이 장치 외부에 분리된 경우뿐만 아니라 내부에 구비된 경우도 포함하며, 노트북, 데스크 탑 등 CPU를 구비한 장치를 의미한다.The apparatus for predicting the thermal insulation installation failure 200 using the image processing according to the present embodiment includes not only a case where a part for photographing an image is separated from the outside of the apparatus but also a case where the part is provided inside, Device.

데이터 수신 모듈(210)은 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상을 전송받아 저장한다. 데이터 수신 모듈(210)은 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 직접 촬영하고 촬영 영상을 저장할 수 있다. 영상은 2차원 또는 3차원 정지영상, 또는 동영상을 모두 포함한다.The data receiving module 210 receives and stores an image of the heat insulating material coated with at least one adhesive. The data receiving module 210 can directly photograph the heat insulating material coated with at least one adhesive and store the photographed image. The image includes both 2D or 3D still images or moving images.

이미지 프로세싱 모듈(220)은 데이터 수신 모듈(210)에 저장된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 검출한다. The image processing module 220 analyzes the image stored in the data receiving module 210 to detect the heat insulating material and the adhesive.

구체적으로, 이미지 프로세싱 모듈(220)은 촬영한 영상을 프레임 단위로 분류하고 각 프레임의 영상을 이진화하고 물체(object)의 에지(edge)를 검출한다. Specifically, the image processing module 220 classifies the photographed image into frames, binarizes the image of each frame, and detects an edge of the object.

카메라 모듈이 작업모에 고정된 경우, 촬영한 영상을 프레임 단위로 분류한 영상은 작업자의 움직임에 따라 왜곡된 영상으로 촬영될 수 있으므로, 촬영된 영상을 표준화하는 과정이 필수적으로 필요하다.In the case where the camera module is fixed to the work model, since the images obtained by classifying the captured images in frame units can be captured as distorted images according to the movement of the operator, a process of standardizing the captured images is indispensable.

예를 들어, 기 저장된 단열재 형상과 일치하는 물체를 단열재로 검출하고, 접착제 형상과 일치하는 물체를 접착제로 검출한 후 저장된 표준화된 단열재 크기로 촬영된 단열재 영역을 보정하고, 보정된 비율만큼 접착제 영역을 보정함으로써 촬영된 영상을 표준화할 수 있다.For example, an object matching the previously stored shape of the heat insulating material is detected with an insulating material, an object matching the adhesive shape is detected with an adhesive, and the heat insulating material region photographed with the stored standardized thermal insulating material size is corrected. So that the photographed image can be standardized.

또한, 이미지 프로세싱 모듈(220)에는 접착제가 도포된 단열재 촬영이 실외 환경을 고려하여 촬영된 영상에 대하여 조도 및 광량을 자동 보정하는 영상처리 알고리즘이 내장될 수 있다.In addition, the image processing module 220 may include an image processing algorithm for automatically correcting the illuminance and the light amount for the image taken in consideration of the outdoor environment, in which the heat insulating material coated with the adhesive is taken into consideration.

비교대상 산출 모듈(230)은 이미지 프로세싱 모듈(220)에서 검출된 접착제에 대하여 면적과 무게 중심을 추출하고, 추출된 면적 및 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출한다. The comparison object calculation module 230 extracts the area and the center of gravity for the adhesive detected by the image processing module 220 and calculates the area and center of gravity of the adhesive after the pressing using the extracted area and center of gravity.

먼저, 비교대상 산출 모듈(230)은 검출된 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 계산하고, 단열재의 기저장된 규격을 이용하여 도포된 접착제의 면적을 추출할 수 있다. First, the comparison object calculation module 230 calculates the area ratio of the detected heat insulating material and the applied adhesive, and extracts the area of the applied adhesive using the pre-stored standard of the heat insulating material.

이때, 비교대상 산출 모듈(230)은 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 촬영된 영상의 화소비를 이용하여 계산할 수 있다. 따라서, 접착제가 도포된 단열재를 촬영하는 위치에 관계없이, 촬영된 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 계산함으로써 접착제의 면적을 계산할 수 있다.At this time, the comparison object calculation module 230 can calculate the area ratio of the heat insulating material and the applied adhesive using the consumption of the photographed image. Accordingly, the area of the adhesive can be calculated by calculating the area ratio of the thermally insulated material and the applied adhesive irrespective of the position where the heat insulating material coated with the adhesive is photographed.

다음으로, 단열재가 설치된 후, 즉, 도포된 접착제 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심은 상술한 통계적 방법 또는 이미지 프로세싱 방법 중 적어도 하나를 이용하여 산출할 수 있다. Next, the area and the center of gravity of the adhesive after the insulation is installed, that is, after the applied adhesive is pressed, can be calculated using at least one of the statistical method or the image processing method described above.

통계적 방법 또는 이미지 프로세싱 방법에 대해서는 앞서 상세히 설명하였으므로 설명을 생략한다.Since the statistical method or the image processing method has been described in detail in the foregoing, description thereof will be omitted.

데이터 수신 모듈(210)에서 촬영된 영상과 함께 적어도 하나의 접착제 각각의 측정된 무게를 전송받은 경우, 비교대상 산출 모듈(230)은 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 압착 후 접착제 면적을 재산출할 수 있다.When the measured weight of each of the at least one adhesive is transmitted together with the image taken by the data receiving module 210, the comparison object calculating module 230 calculates the weight of the adhesive by using the result of comparing the weight of the adhesive with the reference weight, Adhesive area can be reassessed.

하자 판단 모듈(240)은 비교대상 산출 모듈(230)에서 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 판단한다.The defect determination module 240 compares the area and center of gravity of the adhesive after compression calculated by the comparison object calculation module 230 with the reference area and the reference center of gravity, respectively, to determine whether or not a defect has occurred after the thermal insulating material is installed.

하자 판단 모듈(240)은 적어도 하나의 접착제 각각에 대하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 독립적으로 판단하고, 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심 중 적어도 하나가 기준 면적 및 기준 무게 중심과 비교하여 오차 범위를 벗어나는 경우 도포된 접착제는 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 판단할 수 있다. The defect determination module 240 independently determines whether or not defects are generated after installing the heat insulating material for each of the at least one adhesive, and at least one of the area and the center of gravity of the adhesive after compression is compared with the reference area and the reference center of gravity, It can be judged that the applied adhesive causes defects after installing the heat insulating material.

또한, 하자 판단 모듈(240)은 적어도 하나의 접착제 각각에 대하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심과 기준 면적 및 기준 무게 중심과 비교하여 각각의 차이값을 산출하고, 각각의 차이값을 누적한 값이 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 판단할 수 있다. The defect determination module 240 compares the area and the center of gravity of the adhesive, the reference area, and the reference center of gravity with respect to each of the at least one adhesive after compression, and calculates each difference value, If it is out of this error range, it can be judged that it causes defects after installing the insulation.

입력부(250)는 단열재의 규격, 접착제의 비중, 접착제의 기준 무게, 압축 후 접착제의 기준 면적 및 기준 무게 중심을 디폴트값으로 입력받는다.The input unit 250 receives the standard of the heat insulating material, the specific gravity of the adhesive, the reference weight of the adhesive, the reference area of the adhesive after compression, and the reference center of gravity as default values.

도 7은 본 발명에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치 사용자 인터페이스의 일 실시예를 나타내는 도면이다.7 is a view showing an embodiment of a user interface for a device for predicting the installation of a heat insulation material using image processing according to the present invention.

본 실시예에 따르면, 도 7에 도시한 바와 같이, 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치의 사용자 인터페이스(700)는 입력부와 표시부로 구성된다.According to the present embodiment, as shown in FIG. 7, the user interface 700 of the apparatus for predicting the installation of a heat insulating material using image processing is composed of an input unit and a display unit.

사용자 인터페이스(700)의 상부는 촬영한 영상을 표시한 표시부이고, 단열재 상에 도포된 접착제(710)와 도포된 접착제의 무게 중심을 표시하는 ⑩항목과, 압착 후 접착제(720)의 무게 중심의 허용 범위를 표시하는 ⑨항목으로 구성된다.The upper part of the user interface 700 is a display unit displaying the photographed image, and includes an item 10 indicating the center of gravity of the applied adhesive and the adhesive 710 applied on the heat insulating material, And ⑨ items indicating the allowable range.

사용자 인터페이스(700)의 하부에는 입력부와 표시부를 모두 포함하여 구성된다. The lower part of the user interface 700 includes an input unit and a display unit.

구체적으로, 입력부는 영상으로부터 접착제를 검출하기 위한 비교대상 접착제 형상 조건을 입력하는 ①항목, 무게 중심의 오차 범위를 입력하는 ②항목, 입력된 ①항목 또는 ②항목을 적용하는 ⑪항목, 하자 발생 여부 표시 후 사용자 인터페이스(700)의 자동 캡쳐 및 로드를 입력하는 ⑥항목, 사용자 인터페이스(700) 상부의 영상 이진화 감도를 조절하는 ⑦항목, 이진화 처리를 입력하는 ⑧항목으로 구성된다.Specifically, the input unit includes an item for inputting a comparative adhesive condition for detecting an adhesive from an image, an item for inputting an error range of the center of gravity, a item for applying an item for item ① or item ②, An item for inputting automatic capturing and loading of the user interface 700 after display, an item for adjusting the image binarization sensitivity on the user interface 700, and an item for inputting the binarization process.

표시부는 압착 후 각 접착제의 면적을 수치로 표시하는 ③항목, 각 접착제의 무게를 표시하는 ④항목, 단열재의 하자 발생 여부를 표시하는 ⑤항목으로 구성된다.The display section is composed of ③ item to display the area of each adhesive after pressing, ④ item to display the weight of each adhesive, and ⑤ to indicate whether the defect has occurred in the insulation.

단열재 설치 후 하자가 발생한 경우, 즉, 단열재 설치가 부적격으로 판단된 경우, 사용자 인터페이스를 통해 부적격을 유발하는 접착제 위치를 그래픽 형태 또는 텍스트 형태로 표시할 수 있다.If defects occur after installation of the insulation, that is, when it is determined that the installation of the insulation is inadequate, the position of the glue causing the inelasticity through the user interface can be displayed in graphic form or text form.

따라서, 본 발명은 하자 예측을 위해 필요한 항목을 입력받고, 입력된 항목과 촬영된 영상을 분석하여 검출한 도포된 접착제의 면적과 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심 변화량을 추출하여 상기 변화량에 따라 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 예측할 수 있다.
Therefore, according to the present invention, an item necessary for defect prediction is input, and the input item and the captured image are analyzed to extract the area and the center of gravity of the adhesive after compression using the area and center of gravity of the applied adhesive It is possible to predict whether a defect occurs after the installation of the heat insulating material according to the amount of change.

<단말기><Terminal>

도 4는 본 발명의 또 다른 측면에 따른 단말기의 일 실시예를 나타내는 구성도이다.4 is a configuration diagram illustrating an embodiment of a terminal according to another aspect of the present invention.

본 실시예에 따르면, 도 4에 도시한 바와 같이, 단말기(100)는 카메라 모듈(110), 표시모듈(120) 및 통신 모듈(130)을 포함하여 구성된다.4, the terminal 100 includes a camera module 110, a display module 120, and a communication module 130. As shown in FIG.

카메라 모듈(110)은 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재의 상부에 설치되고 접착제가 도포된 단열재의 영상을 촬영하여 프레임 단위로 저장하고, 통신 모듈(120)은 카메라 모듈(110)에서 촬영된 영상을 하자 예측 장치로 전송하고 영상에 대하여 예측된 단열재 설치 후 하자 발생 여부 또는 하자 발생 영역을 전송받다.The camera module 110 is installed on the upper side of the heat insulating material coated with at least one adhesive, and photographs the image of the heat insulating material coated with the adhesive and stores it in units of frames. The communication module 120 transmits the image Is transmitted to the prediction device and the defect occurrence area or defect occurrence area is received after the predicted insulation material is installed for the image.

또한, 표시모듈(120)은 통신 모듈(130)에서 전송된 단열재 설치 후 하자 발생 여부 또는 하자 발생 영역을 촬영된 영상 위에 표시할 수 있다.In addition, the display module 120 may display a defect occurrence area or a defect occurrence area on the photographed image after the heat insulating material transferred from the communication module 130 is installed.

단말기(100)는 카메라 모듈(110), 표시모듈(120) 및 통신 모듈(130)이 구비된 핸드폰, PDA, 노트북 등의 장치를 의미하며, 촬영한 영상 분석 및 하자 발생 여부 예측을 위한 CPU를 구비하지 않은 장치를 의미한다.The terminal 100 refers to a device such as a mobile phone, a PDA, or a notebook equipped with the camera module 110, the display module 120, and the communication module 130 and includes a CPU Means a device that is not equipped.

그러나, 단말기(100)가 하자 발생 여부 예측을 처리할 수 있는 용량의 CPU를 구비하는 경우, 촬영한 영상을 외부 장치(하자 예측 장치)로 전송하지 않고 단말기(100) 내에서 하자 발생 여부를 예측하고, 결과를 표시모듈(120)로 나타낼 수 있다.
However, when the terminal 100 is equipped with a CPU capable of processing a defect occurrence prediction, it is possible to predict whether a defect occurs in the terminal 100 without transmitting the captured image to an external apparatus (defect prediction apparatus) And display the result in the display module 120.

<이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법><Prediction method of insulator installation using image processing>

도 5는 본 발명의 또 다른 측면에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for predicting a heat insulation installation defect using image processing according to another aspect of the present invention.

본 실시예에 따르면, 도 5에 도시한 바와 같이, 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법은 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상을 입력받고(S510), 입력된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 각각 검출한다(S515~S525). According to the present embodiment, as shown in FIG. 5, a method of predicting the installation defect by using image processing receives an image of a heat insulation member coated with at least one adhesive (S510), analyzes the input image, And the adhesive are respectively detected (S515 to S525).

다음으로, 검출된 접착제의 면적과 무게 중심을 추출하고(S530~S540), 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출한다(S545~S550).Next, the area and the center of gravity of the detected adhesive are extracted (S530 to S540), and the area and center of gravity of the adhesive after compression are calculated using the area and center of gravity of the extracted adhesive (S545 to S550).

마지막으로, 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 판단한다(S555~S575). Finally, after the compression, the area and center of gravity of the adhesive are compared with the reference area and the reference center of gravity, respectively, and it is determined whether or not the defect has occurred after the installation of the heat insulating material (S555 to S575).

입력된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 각각 검출하는 과정은, 입력된 영상을 이진화하고(S515), 이진화된 영상으로부터 에지를 검출하여 물체를 식별하고(S520), 식별된 물체를 기저장된 단열재 형상 및 접착제 형상과 비교하여 단열재 및 접착제를 검출한다(S525).In the process of analyzing the input image and detecting the insulation material and the adhesive agent, the input image is binarized (S515), an edge is detected from the binarized image to identify the object (S520), and the identified object is stored in a pre- And the shape of the adhesive to detect the heat insulating material and the adhesive (S525).

검출된 접착제의 면적과 무게 중심을 추출하는 과정은, 검출된 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내고(S530), 분할된 화소수를 합산하여 검출된 접착제의 면적을 추출하고(S535), 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 검출된 접착제의 무게 중심을 추출한다(S540).In the process of extracting the area and the center of gravity of the detected adhesive, the edge and edge of the detected adhesive are divided into unit pixels, the divided pixels are represented by (x, y) coordinates (S530) (S535). The center of gravity of the detected adhesive is extracted by obtaining the average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels (S540).

추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출하는 과정은, 도포된 접착제의 압착 후 면적 변화량 및 무게 중심 변화량을 산출하고(S545), 산출된 변화량만큼 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 변환하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출한다(S550). In the process of calculating the area and center of gravity of the adhesive after compression using the area and center of gravity of the extracted adhesive, the amount of area change and the center of gravity change after compression of the applied adhesive are calculated (S545) The area and the center of gravity of the adhesive are changed, and the area and the center of gravity of the adhesive are calculated after the pressing (S550).

압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 판단하는 과정은, 도포된 접착제 각각에 대하여, 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 차이값을 산출하고(S555), 산출된 면적 및 무게 중심 차이값을 각각 합산하고(S560) 면적과 무게 중심 각각의 합산된 차이값이 오차 범위 이내인지 판단한다(S565). The process of comparing the area and center of gravity of the adhesive after compression with the reference area and the reference center of gravity and determining whether or not the defect has occurred after the installation of the thermal insulation material is determined by measuring the area and center of gravity of the adhesive after compression, (S555). Then, the calculated area and center-of-gravity difference values are summed (S560), and it is determined whether the sum of the sum of the area and the center of gravity is within an error range (S565 ).

판단 결과, 면적 및 무게 중심 각각의 합산된 차이값이 둘 다 오차범위 이내인 경우 단열재 설치 후 하자가 발생하지 않는 것을 판단하고(적격, S570), 둘 중 하나라도 오차 범위를 벗어난 경우 단열재 설치 후 하자가 발생할 것으로 판단(부적격, S575)한다.As a result of the judgment, if both of the sum and difference values of the area and the center of gravity are both within the error range, it is judged that the defect does not occur after the installation of the insulating material (qualification, S570). If either one of them deviates from the error range, It is judged that defects will occur (ineligible, S575).

예를 들어, 도 6a 및 도 6b를 참조하여, 무게 중심을 기준으로 적격 또는 부적격 여부를 판단하는 경우를 살펴본다.For example, with reference to FIG. 6A and FIG. 6B, a case of determining whether an eligibility or non-eligibility is determined based on the center of gravity will be described.

도 6a 및 도 6b는 본 발명에 따른 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측을 위한 단열재 및 접착제의 위치 관계를 설명하기 위한 도면이다.FIGS. 6A and 6B are views for explaining the positional relationship between a heat insulating material and an adhesive for predicting the installation defect of an insulating material using image processing according to the present invention.

하자 예측 장치는 입력받거나 전송받은 촬영 영상으로부터 단열재 및 접착제를 검출한 후, 검출된 단열재의 크기가 기준 단열재 크기와 일치하도록 촬영 영상의 크기를 확대 또는 축소하여 표준화한다.The defect predicting device detects insulation materials and adhesives from photographed images received or transmitted, and then enlarges or reduces the size of the photographed image so that the size of the detected thermal insulator coincides with the standard thermal insulator size.

도 6a는 단열재(A) 상에 접착제가 도포될 기준 위치(C)를 표시한 것으로, 단열재의 가로 및 세로 길이를 각각 6등분 하고 교차하는 8개 지점을 기준 위치(C)로 설정한다.6A shows a reference position C to which an adhesive is to be applied on the heat insulating material A. It divides the horizontal and vertical lengths of the heat insulating material into six equal parts and sets eight intersecting points as the reference position C. [

단열재(A)의 왼쪽 하측 모서리를 기준점 (0, 0)으로 가정하고, 단열재(A)의 가로를 1200mm, 세로를 600mm으로 설정하면, 기준 위치는 (200, 100), (600, 100), (1000, 100), (400, 300), (800, 300), (200, 500), (600, 500), (1000, 500)이 된다.Assuming that the lower left corner of the heat insulating material A is a reference point (0,0) and the width of the heat insulating material A is 1200 mm and the length is 600 mm, the reference positions are (200, 100), (600, (1000, 100), 400, 300, 800, 300, 200, 500, 600, 500, 1000, 500.

도 6b는 접착제가 도포되어야 하는 기준 위치(C)와 실제 접착제가 도포된 위치(B)를 표시한 것이다. 압착 후 무게 중심의 변화량이 일정하다고 가정하면, 실제 도포된 접착제(B)의 무게 중심과 기준 위치에 표시된 접착제의 무게 중심 사이의 거리가 설정된 오차 범위 이내이면 적격으로 판단하고, 설정된 오차 범위를 초과하면 부적격으로 판단한다. 6B shows the reference position C where the adhesive is to be applied and the position B where the actual adhesive is applied. If the distance between the center of gravity of the actually applied adhesive (B) and the center of gravity of the adhesive displayed at the reference position is within the set tolerance range, it is judged as eligible and the set error range is exceeded It is judged to be ineligible.

예를 들어, 오차 범위를 접착제 각각에 대하여 0cm ~ 2cm로 설정하면, 도포된 접착제 3개는 적격, 5개는 부적격으로 판단된다.
For example, if the error range is set to 0 cm to 2 cm for each adhesive, it is judged that three applied adhesives are eligible and five are not.

<이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법이 프로그램으로 기록되고 전자장치에서 판독 가능한 기록매체>&Lt; Recording medium which is recorded by a program and readable by an electronic device,

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 단말기 또는 하자 예측 장치에서 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상을 입력받는 과정, 입력된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 각각 검출하는 과정, 검출된 접착제의 면적과 무게 중심을 추출하는 과정, 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출하는 과정, 및 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 판단하는 과정을 포함하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법이 프로그램으로 기록되고 전자장치에서 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a defect in a terminal or a defect predicting apparatus, the method comprising the steps of: receiving an image of a thermal insulator coated with at least one adhesive; A process of calculating the area and center of gravity of the adhesive after compression using the area and center of gravity of the extracted adhesive, and the process of calculating the area and the center of gravity of the adhesive after the pressing, And judging whether or not a defect has occurred after the installation of the heat insulating material is compared with each other, and a method of predicting the heat insulating material installation defect using image processing can be recorded in a program and recorded in a recording medium readable by an electronic apparatus.

이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법은 프로그램으로 작성 가능하며, 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. The method of predicting the installation defect by using image processing can be prepared by a program, and the codes and code segments constituting the program can be easily deduced by a programmer in the field.

또한, 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법에 관한 프로그램은 전자장치가 읽을 수 있는 정보저장매체(Readable Media)에 저장되고, 전자장치에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치에서 단열재 설치시 하자 발생 여부를 예측할 수 있다.Also, a program related to a method for predicting the installation defect using image processing is stored in an information storage medium (readable medium) that can be read by an electronic device, and is read and executed by an electronic device, It is possible to predict the occurrence of defects when installing the insulation.

본 발명은 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템과 그를 구성하는 단말기와 하자 예측 장치, 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법, 및 그에 대한 기록매체에 적용될 수 있다. The present invention can be applied to a system for predicting the installation of a heat insulating material using image processing, a terminal and a defect predicting apparatus constituting the system, a method for predicting a heat insulating material installation defect using image processing, and a recording medium therefor.

1000: 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템
100: 단말기 200: 하자 예측 장치
110: 카메라 모듈 120: 표시모듈
210: 데이터 수신 모듈 220: 이미지 프로세싱 모듈
230: 비교대상 산출 모듈 240: 하자 판단 모듈
250: 입력부 260: 표시부
300: 계량기
1000: Insulation Prediction System Using Image Processing
100: terminal 200: fault prediction device
110: camera module 120: display module
210: data receiving module 220: image processing module
230: comparison object calculation module 240: defect determination module
250: input unit 260:
300: Meter

Claims (20)

적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재의 영상을 촬영하는 카메라 모듈과 전송된 영상 중 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측된 접착제가 도포된 영역을 표시하는 표시 모듈을 포함하여 구성되는 단말기;
상기 접착제의 무게를 측정하는 계량기; 및
단열재 설치 후 하자 발생 여부를 예측하는 하자 예측 장치;를 포함하되,
상기 하자 예측 장치는,
적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상과 적어도 하나의 접착제 각각의 측정된 무게를 전송받아 저장하는 데이터 수신 모듈;
상기 데이터 수신 모듈에 저장된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 검출하는 이미지 프로세싱 모듈;
상기 이미지 프로세싱 모듈에서 검출된 적어도 하나의 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고, 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내며, 상기 분할된 화소수를 합산하여 상기 검출된 접착제의 면적을 추출하고, 상기 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 상기 검출된 접착제의 무게 중심을 추출하며, 상기 추출된 면적 및 무게 중심을 이용하여 통계적 방법에 의하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고, 상기 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 상기 압착 후 접착제 면적을 재산출하는 비교대상 산출 모듈;
상기 비교대상 산출 모듈에서 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심에 대하여 각각의 차이값을 산출하고, 적어도 하나의 접착제에 대하여 각각의 차이값 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나거나 상기 각각의 차이값을 누적한 값이 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 판단하는 하자 판단 모듈;을 포함하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템.
A camera module for photographing an image of the heat insulating material coated with at least one adhesive, and a display module for displaying an area where the adhesive is predicted to generate defects after the heat insulating material is installed in the transmitted image;
A meter for measuring the weight of the adhesive; And
And a defect predicting device for predicting whether or not a defect occurs after installation of the heat insulator,
The defect prediction apparatus includes:
A data receiving module for receiving and storing an image of the heat insulating material coated with at least one adhesive and a measured weight of each of the at least one adhesive;
An image processing module for analyzing the image stored in the data receiving module and detecting the heat insulating material and the adhesive;
(X, y) coordinates of the at least one adhesive detected in the image processing module, and dividing the number of divided pixels by the sum of the number of divided pixels to determine the area of the detected adhesive And extracting the center of gravity of the detected adhesive by obtaining an average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels, respectively. The area and the center of gravity of the detected adhesive are used to calculate the area of the adhesive after compression, Calculating a center of gravity of the adhesive, and comparing the weight of the transferred adhesive with a reference weight, and outputting the area of the adhesive after pressing;
Calculating a difference value between an area and a center of gravity of the adhesive after compression calculated in the comparison object calculating module with respect to a reference area and a reference center of gravity, and determining at least one of the difference values for at least one adhesive as an error range And a defective judgment module which judges that defects occur after installation of the heat insulating material when the value obtained by subtracting the difference value or deviating from the accumulated value of the difference values is out of the error range.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 하자 예측 장치는, 상기 전송된 영상으로부터 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 계산하고, 상기 단열재의 기저장된 규격을 이용하여 상기 도포된 접착제의 면적을 추출하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the defect predicting device calculates the area ratio of the heat insulating material and the applied adhesive from the transmitted image and extracts the area of the applied adhesive using the pre-stored standard of the heat insulating material. Defect prediction system.
적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상과 적어도 하나의 접착제 각각의 측정된 무게를 전송받아 저장하는 데이터 수신 모듈;
상기 데이터 수신 모듈에 저장된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 검출하는 이미지 프로세싱 모듈;
상기 이미지 프로세싱 모듈에서 검출된 적어도 하나의 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고, 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내며, 상기 분할된 화소수를 합산하여 상기 검출된 접착제의 면적을 추출하고, 상기 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 상기 검출된 접착제의 무게 중심을 추출하며, 상기 추출된 면적 및 무게 중심을 이용하여 통계적 방법에 의하여 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 산출하고, 상기 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 상기 압착 후 접착제 면적을 재산출하는 비교대상 산출 모듈;
상기 비교대상 산출 모듈에서 산출된 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심에 대하여 각각의 차이값을 산출하고, 적어도 하나의 접착제에 대하여 각각의 차이값 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나거나 상기 각각의 차이값을 누적한 값이 오차 범위를 벗어나는 경우 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 판단하는 하자 판단 모듈; 및
단말기가 전송된 영상 중 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측된 접착제가 도포된 영역을 표시할 수 있도록 하는 표시부;를 포함하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치.
A data receiving module for receiving and storing an image of the heat insulating material coated with at least one adhesive and a measured weight of each of the at least one adhesive;
An image processing module for analyzing the image stored in the data receiving module and detecting the heat insulating material and the adhesive;
(X, y) coordinates of the at least one adhesive detected in the image processing module, and dividing the number of divided pixels by the sum of the number of divided pixels to determine the area of the detected adhesive And extracting the center of gravity of the detected adhesive by obtaining an average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels, respectively. The area and the center of gravity of the detected adhesive are used to calculate the area of the adhesive after compression, Calculating a center of gravity of the adhesive, and comparing the weight of the transferred adhesive with a reference weight, and outputting the area of the adhesive after pressing;
Calculating a difference value between an area and a center of gravity of the adhesive after compression calculated in the comparison object calculating module with respect to a reference area and a reference center of gravity, and determining at least one of the difference values for at least one adhesive as an error range A defective judgment module which judges that defects are generated after installation of the heat insulating material when the value obtained by subtracting or accumulating the difference values out of the error range is deviated; And
And a display unit for displaying an area to which the adhesive is applied, which is predicted to cause defects in the image after the installation of the heat insulating material.
삭제delete 삭제delete 제8항에 있어서,
상기 비교대상 산출 모듈은, 상기 검출된 단열재와 도포된 접착제의 면적비를 계산하고, 상기 단열재의 기저장된 규격을 이용하여 상기 도포된 접착제의 면적을 추출하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the comparison target calculation module calculates the area ratio of the detected heat insulating material and the applied adhesive and extracts the area of the applied adhesive using the pre-stored standard of the heat insulating material. Prediction device.
제11항에 있어서,
단열재의 규격, 압축 후 접착제의 기준 면적 및 기준 무게 중심을 입력하는 입력부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 장치.
12. The method of claim 11,
Further comprising an input unit for inputting the standard of the heat insulating material, the reference area of the adhesive after compression, and the reference center of gravity.
삭제delete 삭제delete 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법에 있어서,
(a) 적어도 하나의 접착제가 도포된 단열재를 촬영한 영상을 입력받고 접착제 무게를 전송받는 단계;
(b) 상기 입력된 영상을 분석하여 단열재와 접착제를 각각 검출하는 단계;
(c) 상기 검출된 접착제의 면적과 무게 중심을 추출하는 단계;
(d) 상기 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 이용하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출하고, 상기 전송된 접착제 무게를 기준 무게와 비교한 결과를 이용하여 상기 압착 후 접착제 면적을 재산출 단계;
(e) 상기 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 단열재 설치 후 하자 발생 여부를 판단하는 단계; 및
(f) 전송된 영상 중 단열재 설치 후 하자를 발생시키는 것으로 예측된 접착제가 도포된 영역을 표시하는 단계;를 포함하되,
상기 (c) 단계는,
(c-1) 상기 검출된 접착제의 에지 및 에지 내부를 단위 화소로 분할하고, 상기 분할된 화소를 (x, y) 좌표로 나타내는 단계;
(c-2) 상기 분할된 화소수를 합산하여 상기 검출된 접착제의 면적을 추출하는 단계; 및
(c-3) 상기 분할된 화소의 x 좌표 및 y 좌표의 평균을 각각 구하여 상기 검출된 접착제의 무게 중심을 추출하는 단계;를 포함하고,
상기 (d) 단계는,
(d-1) 통계적 방법에 의하여 도포된 접착제의 압착 후 면적 변화량 및 무게 중심 변화량을 산출하는 단계; 및
(d-2) 상기 산출된 변화량만큼 상기 추출된 접착제의 면적과 무게 중심을 변환하여 압착 후 접착제의 면적과 무게 중심을 산출하는 단계;를 포함하고,
상기 (e) 단계는,
(e-1) 상기 도포된 접착제 각각에 대하여, 압착 후 접착제의 면적 및 무게 중심을 기준 면적 및 기준 무게 중심과 각각 비교하여 차이값을 산출하는 단계; 및
(e-2) 적어도 하나의 접착제에 대하여 상기 산출된 면적 및 무게 중심의 각각의 차이값 중 적어도 하나가 오차 범위를 벗어나거나, 상기 각각의 차이값을 합산하고 상기 합산한 차이값이 오차 범위를 벗어난 경우 상기 단열재 설치 후 하자가 발생하는 것으로 판단하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법.
In a method for predicting a defect in a heat insulation installation using image processing,
(a) receiving an image of a heat insulating material coated with at least one adhesive and receiving an adhesive weight;
(b) analyzing the input image to detect a heat insulator and an adhesive, respectively;
(c) extracting an area and a center of gravity of the detected adhesive;
(d) calculating an area and a center of gravity of the adhesive after the pressing using the area and the center of gravity of the extracted adhesive, and re-calculating the area of the adhesive after the pressing using the result of comparing the weight of the transferred adhesive with the reference weight step;
(e) comparing the area and the center of gravity of the adhesive after the pressing to the reference area and the reference center of gravity, respectively, to determine whether a defect has occurred after the thermal insulating material is installed; And
(f) displaying an area of the transferred image on which the adhesive is predicted to cause defects after the installation of the heat insulating material,
The step (c)
(c-1) dividing the edge and the edge of the detected adhesive into unit pixels and representing the divided pixels as (x, y) coordinates;
(c-2) summing the number of divided pixels to extract an area of the detected adhesive; And
(c-3) calculating an average of the x-coordinate and the y-coordinate of the divided pixels, respectively, and extracting the center of gravity of the detected adhesive,
The step (d)
(d-1) calculating an area change amount and a center-of-gravity change amount after the compression of the adhesive applied by the statistical method; And
(d-2) calculating an area and a center of gravity of the adhesive after the pressing by converting the area and the center of gravity of the extracted adhesive by the calculated amount of change,
The step (e)
(e-1) calculating a difference value for each of the applied adhesives by comparing the area and the center of gravity of the adhesive after compression with the reference area and the reference center of gravity, respectively; And
(e-2) at least one of the difference values of the calculated area and the center of gravity for at least one adhesive deviates from the error range, or each of the difference values is added and the summed difference value is within the error range And judging that a defect occurs after the installation of the thermal insulation material when the thermal insulation material is removed.
제15항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
(b-1) 상기 입력된 영상을 이진화하는 단계;
(b-2) 상기 이진화된 영상으로부터 에지를 검출하여 물체를 식별하는 단계; 및
(b-3) 상기 식별된 물체를 기저장된 단열재 형상 및 접착제 형상과 비교하여 단열재 및 접착제를 검출하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱을 이용한 단열재 설치 하자 예측 방법.
16. The method of claim 15,
The step (b)
(b-1) binarizing the input image;
(b-2) detecting an edge from the binarized image to identify an object; And
(b-3) comparing the identified object with the pre-stored heat-insulating material shape and adhesive shape to detect the heat-insulating material and the adhesive.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
KR1020120067319A 2012-06-22 2012-06-22 System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing KR101396806B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120067319A KR101396806B1 (en) 2012-06-22 2012-06-22 System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120067319A KR101396806B1 (en) 2012-06-22 2012-06-22 System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140000044A KR20140000044A (en) 2014-01-02
KR101396806B1 true KR101396806B1 (en) 2014-06-27

Family

ID=50138180

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120067319A KR101396806B1 (en) 2012-06-22 2012-06-22 System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101396806B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190044644A (en) * 2016-09-02 2019-04-30 아이티티 이탈리아 에스.알.엘. Method and plant for making braking element

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9626754B2 (en) 2015-05-28 2017-04-18 Jabil Circuit, Inc. System, apparatus and method for dispensed adhesive material inspection
CN116843687A (en) * 2023-09-01 2023-10-03 山东东方智光网络通信有限公司 Communication optical cable surface flaw detection method and device

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH075118A (en) * 1993-06-17 1995-01-10 Mazda Motor Corp Coated state detector
JPH07336092A (en) * 1994-06-14 1995-12-22 Toshiba Corp Adhesive applicator
JP2003001168A (en) 2001-06-26 2003-01-07 Juki Corp Device and method for coating adhesive
JP2006162274A (en) 2004-12-02 2006-06-22 Canon Inc Adhesive-agent spread-part extraction method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH075118A (en) * 1993-06-17 1995-01-10 Mazda Motor Corp Coated state detector
JPH07336092A (en) * 1994-06-14 1995-12-22 Toshiba Corp Adhesive applicator
JP2003001168A (en) 2001-06-26 2003-01-07 Juki Corp Device and method for coating adhesive
JP2006162274A (en) 2004-12-02 2006-06-22 Canon Inc Adhesive-agent spread-part extraction method

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190044644A (en) * 2016-09-02 2019-04-30 아이티티 이탈리아 에스.알.엘. Method and plant for making braking element
KR102448695B1 (en) 2016-09-02 2022-09-28 아이티티 이탈리아 에스.알.엘. Method and plant for manufacturing brake elements

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140000044A (en) 2014-01-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10776883B2 (en) Systems and methods for performing image analysis
CN100565630C (en) Display multiangle measurement system and method
KR20200031860A (en) System and method for managing safety of blade for wind power generator
CN106127746A (en) Circuit board component missing part detection method and system
US10515445B1 (en) System and method for assessing a physical structure
KR101396806B1 (en) System And Method For Predicting Defects Of Installing Insulation Using Image Processing
CN105424710A (en) Method and device for detecting screen of electronic equipment
CN111640112B (en) Image detection method, system, platform, device, medium, and image processing apparatus
CN116030021B (en) Automatic detection system for hidden crack characteristics of photovoltaic module
CN110146520A (en) A kind of detection device and its detection method of printed wiring board
CN114140684A (en) Method, device and equipment for detecting coal blockage and coal leakage and storage medium
JP4206997B2 (en) Exterior improvement planning system
WO2021046726A1 (en) Method and device for detecting mechanical equipment parts
CN110827263A (en) Magnetic shoe surface defect detection system and detection method based on visual identification technology
CN113408361A (en) Deep learning-based mining conveyor belt bulk material detection method and system
US11089295B2 (en) Display apparatus, apparatus for proof of play, and method for proof of play of contents
CN116993665A (en) Intelligent detection method for construction progress of construction engineering working face based on computer vision
WO2022104585A1 (en) Remote optical inspection and maintenance method and system for printed circuit board
CN109975312A (en) A kind of cigarette bobbin paper quality detection device and method based on machine vision technique
CN214201239U (en) Remote optical maintenance system for printed circuit board
WO2021136934A1 (en) Improvements in and relating to detection and mapping of cracks
CN201699879U (en) False image inspecting and identifying system of urban monitoring camera
CN112218040A (en) Background monitoring device and system for high-voltage cable accessory installation
JP3090061U (en) Immediate reporting system for printed board surface defects
TWI769688B (en) A method and system for remote optical overhaul of printed circuit board

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170327

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee