KR101438073B1 - Apparatus for analyzing dynamic characteristics using image processing and method thereof - Google Patents

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KR101438073B1
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Abstract

본 발명은 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석 장치 및 이를 위한 방법에 관한 것으로, 이러한 본 발명은, 적어도 하나의 움직이는 객체를 포함하는 영상을 촬영하는 단계와, 상기 객체에서 측정하고자 하는 부분인 특정부를 적어도 하나 설정하는 단계 및 상기 영상의 복수의 프레임에서 상기 특정부의 변위를 통해 상기 객체의 동적 특성을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 동적 특성 분석 방법과 이를 위한 장치를 제공한다. The present invention relates to an apparatus for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing and a method for analyzing the dynamic characteristic of an object through image processing, And deriving a dynamic characteristic of the object through a displacement of the specific unit in a plurality of frames of the image.

Description

이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석 장치 및 이를 위한 방법{APPARATUS FOR ANALYZING DYNAMIC CHARACTERISTICS USING IMAGE PROCESSING AND METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR ANALYZING DYNAMIC CHARACTERISTICS USING IMAGE PROCESSING AND METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 객체의 동적 특성 분석 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 움직이는 객체를 촬영한 복수의 프레임을 이용한 객체의 동적 특성 분석 장치 및 이를 위한 방법에 관한 것이다. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technique for analyzing dynamic characteristics of an object, and more particularly, to an apparatus and method for analyzing dynamic characteristics of an object using a plurality of frames of moving objects.

일반적으로, 진동하는 물체의 동적 특성을 알고자 하는 방법은 크게 레이저를 이용하는 방법과 가속도계를 이용하는 방법이 있다. Generally, there are methods of using a laser and an accelerometer in order to know the dynamic characteristics of an oscillating object.

레이저를 이용하여 각 변위를 저장하여 이의 대한 데이터를 처리하여 진동 모드나 특성을 알아내는 것이고, 가속도계의 경우는 각 지점의 속도와 가속도를 측정하여 이를 전달함수를 이용한 값을 처리하여 특성 및 모드를 추출하는 것이다. 그러나 레이저의 경우는 고가의 장비를 이용하거나 한 번에 여러 곳의 측정이 어려운 것이 단점이다. In the case of an accelerometer, the speed and acceleration of each point are measured and processed by using the transfer function to determine the characteristics and mode. . However, the disadvantage of lasers is that it is expensive to use equipment or difficult to measure several times at a time.

또한, 가속도계의 경우는 직관적인 데이터가 나오지 않거나 가속도계를 붙이기 어려운 물체의 경우에는 측정이 불가능하다. In the case of accelerometers, it is impossible to measure intuitive data or objects that are difficult to attach accelerometers.

게다가, 레이저와 같은 경우 한 번에 한 점에 대한 측정만 가능하여 다시 측정할 경우 오차가 발생하는 일이 생긴다. In addition, in the case of a laser, it is only possible to measure one point at a time, and an error may occur when the measurement is performed again.

상술한 바와 같은 점을 감안한 본 발명의 목적은 객체의 복수의 부분 혹은 복수의 객체에 대한 동적 특성을 한 번에 측정할 수 있는 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석 장치 및 이를 위한 방법을 제공함에 있다. It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing capable of measuring dynamic characteristics of a plurality of objects or a plurality of objects at a time have.

또한, 본 발명의 다른 목적은 해당 객체에 대해 물리적 접촉 없이 동적 특성을 측정할 수 있는 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석 장치 및 이를 위한 방법을 제공함에 있다. It is another object of the present invention to provide an apparatus and method for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing capable of measuring dynamic characteristics without physical contact with the object.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 객체의 동적 특성 분석 방법은, 영상 촬상부, 이미지 처리부, 특성 분석부를 포함하여 구성될 수 있다.
영상 촬상부는 진동체에 대한 영상을 촬상하고, 이미지 처리부는 진동체에서 측정 대상인 특정부를 적어도 하나 설정하고, 특성 분석부는 영상을 구성하는 복수의 프레임에서 특정부의 변위를 통해 진동체의 동적 특성 및 고유 진동수를 도출하며, 영상은, 별도의 부착물을 구비하지 않은 진동체에 대한 영상이고, 이미지 처리부는, 영상을 그레이 레벨(gray level)의 영상으로 변환시키고, 변환된 영상에 문턱치 처리를 통해 흰색 및 검은색으로 표현하며, 흰색으로 표현된 부분 중 측정하고자 하는 부분이 아닌 불필요한 부분을 검은색으로 표현하여 제거한 후, 불필요한 부분이 제거되어 남겨진 흰색 부분을 특정부로 설정할 수 있다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing dynamic characteristics of an object including an image sensing unit, an image processing unit, and a characteristic analyzing unit.
The image analyzing unit captures an image of the vibrating body, and the image processing unit sets at least one specific unit to be measured in the vibrating body. The characteristic analyzing unit analyzes the dynamic characteristic and the inherent characteristic of the vibrating body through the displacement of the specific unit in a plurality of frames constituting the image. Wherein the image is an image for a vibrating body without a separate attachment, and the image processing unit converts the image into an image of a gray level, It is expressed in black, and unnecessary parts, which are not the parts to be measured, among the parts represented by white are removed by expressing them as black, and the white parts remaining after the unnecessary parts are removed can be set as specific parts.

여기서, 상기 이미지 처리부는 이미지 처리를 통해 상기 영상에서 다른 부분과 상기 특정부를 구분하는 것을 특징으로 한다. Here, the image processing unit distinguishes the specific part from the other part in the image through image processing.

또한, 상기 이미지 처리부는 상기 영상을 그레이 레벨(gray level)의 영상으로 변환시키고, 변환된 영상에 문턱치 처리를 통해 흰색 및 검은색으로 표현하며, 흰색으로 표현된 부분 중 상기 측정하고자 하는 부분이 아닌 불필요한 부분을 검은색으로 표현하여 제거한 후, 상기 불필요한 부분이 제거되어 남겨진 흰색 부분을 특정부로 설정하는 것을 특징으로 한다. The image processing unit converts the image into a gray level image, expresses the converted image in white and black through threshold processing, and selects a portion of the image represented by white The unnecessary portion is removed by expressing it as black, and then the unnecessary portion is removed and the remaining white portion is set as the specific portion.

상기 특성 분석부는 상기 영상에서 상기 특정부의 각 프레임별 변위를 시간 도메인에서 표현한 후, 상기 시간 도메인에서 표현된 변위를 고속푸리에변환(FFT, Fast Fourier Transform)하여 상기 객체의 고유진동수를 도출하는 것을 특징으로 한다. Wherein the characteristic analyzing unit derives the natural frequency of the object by expressing the displacement of each frame of the identifying unit in the time domain and fast Fourier transforming the displacement expressed in the time domain in the image, .

삭제delete

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 객체의 동적 특성 분석 방법은,
영상 촬상 단계, 특정부 설정 단계, 동적 특성 및 고유 진동수 도출 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
영상 촬상 단계는, 진동체를 포함하는 영상을 촬영하는 단계에 대응하고,
특정부 설정단계는 진동체에서 측정하고자 하는 부분인 특정부를 적어도 하나 설정하는 단계에 대응하고,
동적 특성 및 고유 진동수 도출 단계는, 영상을 구성하는 복수의 프레임에서 특정부의 변위를 통해 진동체의 동적 특성 및 고유 진동수를 도출하는 단계에 대응된다. 이때,
영상은, 별도의 부착물을 구비하지 않은 상기 진동체에 대한 영상이고,
적어도 하나의 특정부를 설정하는 단계는, 영상을 그레이 레벨(gray level)의 영상으로 변환하는 단계, 변환된 영상에 문턱치 처리를 통해 흰색 및 검은색으로 표현하는 단계, 흰색으로 표현된 부분 중 측정하고자 하는 부분이 아닌 불필요한 부분을 검은색으로 표현하여 제거하는 단계, 불필요한 부분이 제거되어 남겨진 흰색 부분을 특정부로 설정하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing dynamic characteristics of an object,
An image capturing step, a specific sub-setting step, a dynamic characteristic, and a natural frequency derivation step.
The image capturing step corresponds to a step of capturing an image including the vibrating body,
The specific sub-setting step corresponds to the step of setting at least one specific part which is a part to be measured in the vibrating body,
The step of deriving the dynamic characteristic and the natural frequency corresponds to the step of deriving the dynamic characteristic and the natural frequency of the vibrating body through the displacement of the specific part in a plurality of frames constituting the image. At this time,
An image is an image for the vibrating body which does not have a separate attachment,
The step of setting at least one specific part may include the steps of converting an image into a gray level image, expressing the converted image in white and black through threshold processing, Removing unnecessary parts, which are not parts, from black, and removing unnecessary parts and setting the remaining white parts to specific parts.

여기서, 상기 적어도 하나의 특정부를 설정하는 단계는, 이미지 처리를 통해 상기 영상에서 다른 부분과 상기 특정부를 구분하는 것을 특징으로 한다. Here, the step of setting the at least one specific part distinguishes the specific part from the other part in the image through image processing.

삭제delete

상기 동적 특성을 도출하는 단계는 상기 영상에서 상기 특정부의 각 프레임별 변위를 시간 도메인에서 표현하는 단계와, 상기 시간 도메인에서 표현된 변위를 고속푸리에변환(FFT, Fast Fourier Transform)하여 상기 객체의 고유진동수를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. Wherein the step of deriving the dynamic characteristic comprises the steps of expressing, in the time domain, the displacement of each frame of the specific unit in the image, and performing Fast Fourier Transform (FFT) on the displacement expressed in the time domain, And deriving a frequency.

삭제delete

본 발명에 따르면, 움직이는 객체에 대해 동영상을 촬영하는 것만으로, 객체에 대한 동적 특성을 측정하고, 이를 토대로 해당 객체의 동적 특성을 분석할 수 있으며, 동시에, 복수의 객체 혹은 객체의 복수의 부분에 대한 동적 특성을 측정할 수 있어, 효율적이다. According to the present invention, dynamic characteristics of an object can be measured and a dynamic characteristic of the object can be analyzed only by photographing a moving image with respect to the moving object. At the same time, It is possible to measure the dynamic characteristics of the device.

또한, 동영상 촬영을 통해 객체의 동적 특성을 분석함으로써, 객체를 훼손하지 않을 수 있다. In addition, by analyzing the dynamic characteristics of the object through moving picture shooting, the object can be prevented from being damaged.

게다가, 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 기존의 방법에 비해 고가의 장비를 이용하지 않아, 비용을 절감할 수 있다. In addition, the method according to the embodiment of the present invention does not use expensive equipment as compared with the conventional method, thereby reducing the cost.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석 장치의 구성을 설명하기 위한 도면;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석을 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도;
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석을 위한 방법을 설명하기 위한 화면 예;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 특정부를 도출하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도;
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 특정부를 도출하기 위한 방법을 설명하기 위한 화면 예;
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 객체의 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도;
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 그래프;
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 객체의 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도;
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
FIG. 1 is a diagram for explaining a configuration of an apparatus for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing according to an embodiment of the present invention; FIG.
2 is a flowchart illustrating a method for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing according to an embodiment of the present invention;
FIGS. 3 and 4 are views illustrating a method for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing according to an exemplary embodiment of the present invention;
5 is a flowchart illustrating a method for deriving a specific unit according to an embodiment of the present invention;
6 is a diagram illustrating a method for deriving a specific unit according to an embodiment of the present invention;
FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of deriving a dynamic characteristic of an object according to an embodiment of the present invention; FIG.
8 and 9 are graphs for explaining a method of deriving a dynamic characteristic according to an embodiment of the present invention;
FIG. 10 is a flowchart illustrating a method for deriving a dynamic characteristic of an object according to another embodiment of the present invention; FIG.
11 is a graph for explaining a method of deriving a dynamic characteristic according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 상세한 설명에 앞서, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. Prior to the detailed description of the present invention, the terms or words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or preliminary meaning, and the inventor may designate his own invention in the best way It should be construed in accordance with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be appropriately defined as a concept of a term to describe it. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention, and are not intended to represent all of the technical ideas of the present invention. Therefore, various equivalents It should be understood that water and variations may be present.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지의 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었으며, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that, in the drawings, the same components are denoted by the same reference symbols as possible. Further, the detailed description of known functions and configurations that may obscure the gist of the present invention will be omitted. For the same reason, some of the elements in the accompanying drawings are exaggerated, omitted, or schematically shown, and the size of each element does not entirely reflect the actual size.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 1 is a diagram for explaining a configuration of an apparatus for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 동적 특성 분석 장치는 영상 촬영부(100), 이미지 처리부(200) 및 특성 분석부(300)를 포함한다. Referring to FIG. 1, an apparatus for analyzing dynamic characteristics according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image capturing unit 100, an image processing unit 200, and a characteristic analyzing unit 300.

영상 촬영부(100)는 본 발명의 실시예에 따라 적어도 하나의 움직이는 객체를 포함하는 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 이미지 처리부(200)에 제공한다. 이를 위하여 영상 촬영부(100)는 렌즈, 카메라 센서, 신호처리장치 및 영상처리장치를 구비할 수 있다. 카메라 센서는 렌즈를 통해 입사되는 영상을 촬영한다. 촬영된 영상은 광학적 신호이며, 카메라 센서는 촬영된 광학적 신호를 전기적 신호로 변환하는 이미지 센서이다. 여기서 카메라 센서는 CCD(charge-coupled device) 센서를 사용함이 바람직하다. 신호처리장치는 카메라로부터 출력되는 아날로그 비디오 신호를 디지털 비디오 신호로 변환한다. 여기서 신호처리장치는 DSP(Digital Signal Processor)로 구현함이 바람직하다. 영상처리장치는 신호처리장치에서 출력되는 비디오 신호를 표시하기 위한 데이터를 발생하는 기능을 수행한다. The image capturing unit 100 captures an image including at least one moving object and provides the captured image to the image processing unit 200 according to an embodiment of the present invention. For this, the image capturing unit 100 may include a lens, a camera sensor, a signal processing device, and an image processing device. The camera sensor captures the image that is incident through the lens. The photographed image is an optical signal, and the camera sensor is an image sensor that converts a photographed optical signal into an electrical signal. Here, the camera sensor preferably uses a CCD (charge-coupled device) sensor. The signal processing apparatus converts the analog video signal output from the camera into a digital video signal. It is preferable that the signal processing apparatus is implemented by a DSP (Digital Signal Processor). The image processing apparatus performs a function of generating data for displaying a video signal output from the signal processing apparatus.

이미지 처리부(200)는 촬영된 영상의 각 프레임별로, 동적 특성을 측정하기 위해 선택된 부분만을 특정하기 위한 처리를 수행한다. 설명의 편의를 위하여, 필요한 부분만을 특정한 부분을 "특정부"라고 칭하기로 한다. 이러한 특정부는 적어도 하나의 객체에 대해 복수개를 설정할 수 있다. 이와 같은 특정부의 설정은, 이미지 처리를 통해 이루어지며, 이미지 처리를 통해 촬영된 영상에서 다른 부분과 특정부를 특정할 수 있다. 이는 이미지 처리를 통해 특정부와 다른 부분을 구분할 수 있다는 것과 동일한 의미이다. The image processing unit 200 performs processing for specifying only the selected portion for measuring the dynamic characteristic for each frame of the photographed image. For convenience of explanation, only a necessary portion is referred to as a "specific portion ". This specific part can set a plurality of objects for at least one object. The setting of the specific part is performed through image processing, and the other part and the specific part can be specified in the image photographed through the image processing. This is equivalent to distinguishing a specific part from another part by image processing.

특성 분석부(300)는 객체의 동적 특성을 측정하는 역할을 수행한다. 이를 위하여, 특성 분석부(300)는, 이미지 처리부(200)로부터 특정부가 설정된 영상의 복수의 프레임을 수신하고, 수신된 영상의 복수의 프레임에 따라 변동되는 특정부의 변위를 통해 객체의 동적 특성을 도출한다. 움직이는 객체에 설정된 특정부는 각 프레임별로 그 위치가 상이할 것이다. 따라서, 특성 분석부(300)는 각 프레임에 따라 변동되는 특정부의 위치를 통해 동적 특성을 도출할 수 있다. 이러한 동적 특성은 객체의 고유진동수 및 객체의 각 차수별 모드(mode)를 포함한다. The characteristic analyzer 300 measures the dynamic characteristics of the object. For this, the characteristic analyzing unit 300 receives a plurality of frames of an image set by a specific unit from the image processing unit 200, and determines the dynamic characteristics of the object through displacements of the specific units varying according to a plurality of frames of the received image . The specific part set on the moving object will be different for each frame. Therefore, the characteristic analyzing unit 300 can derive the dynamic characteristic through the position of the specific unit that varies according to each frame. This dynamic characteristic includes the natural frequency of the object and the mode of each order of the object.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석을 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석을 위한 방법을 설명하기 위한 화면 예이다. FIG. 2 is a flow chart for explaining a method for analyzing dynamic characteristics of an object through image processing according to an embodiment of the present invention. FIGS. 3 and 4 are views for explaining dynamic characteristics of an object through image processing according to an embodiment of the present invention This is an example of a screen for explaining the method for analysis.

도 2에서, 움직이는 객체는 하나인 것을 가정하여 설명한다. 하지만, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면, 후술하는 본 발명의 실시예를 통해 하나의 영상 내에 복수개의 객체가 존재하는 경우에도, 본 발명의 사상을 벗어남이 없이 복수개의 객체에 대한 동적 특성을 분석할 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다. In Fig. 2, it is assumed that there is only one moving object. However, it will be apparent to those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit of the present invention, It is easy to understand that the characteristics can be analyzed.

도 2를 참조하면, 동적 특성 분석 장치의 영상 촬영부(110)는 S210 단계에서 움직이는 객체를 포함하는 영상을 촬영한다. 여기서, 영상은 동영상이며, 도 3에 동영상의 어느 하나의 프레임을 도시하였다. 도 3에 도시된 바와 같이, 예시된 움직이는 객체는 막대이며, 탄성을 가지는 재료로 이루어진다. 도 3의 화면에서 막대의 오른쪽 끝은 고정되어 있고, 막대의 왼쪽 끝은 고정되어 있지 않다. 이 객체는 화면에서 위 아래로 진동한다고 가정하며, 영상 촬영부(110)는 이와 같이 움직이는 객체를 촬영하기 위한 것이다. Referring to FIG. 2, the image capturing unit 110 of the dynamic characteristic analyzing apparatus captures an image including a moving object in step S210. Here, the image is a moving image, and FIG. 3 shows one frame of the moving image. As shown in Fig. 3, the illustrated moving object is a rod and is made of a material having elasticity. 3, the right end of the bar is fixed, and the left end of the bar is not fixed. It is assumed that the object vibrates up and down on the screen, and the image capturing unit 110 is for capturing such moving objects.

움직이는 객체를 촬영한 후, 이미지 처리부(200)는 영상 촬영부(100)로부터 촬영된 영상을 수신하여, S220 단계에서 객체에서 측정하고자 하는 부분인 특정부를 적어도 하나 설정한다. 이와 같은 특정부의 설정은, 이미지 처리를 통해 이루어지며, 이미지 처리를 통해 촬영된 영상에서 다른 부분과 특정부를 구분할 수 있다. 이와 같이, 촬영된 영상으로부터 특정부를 구분한 결과물의 화면 예를 도 3에 도시하였다. 도 3 및 도 4를 참조하면, 촬영된 영상(도 3)에서 측정하고자 하는 부분은 도면 부호 31 내지 34로 나타내고 있으며, 이러한 부분을 이미지 처리를 통해 도 4와 같은 화면을 도출한다. 즉, 도 4의 도면 부호 41 내지 44는 특정부를 나타내며, 도 3의 31 내지 34 부분에 대응한다. 이러한 특정부(41 내지 44)의 도출은 동영상의 각 프레임에 대해서 모두 이루어진다. 본 발명의 실시예에서 설명의 편의를 위하여 4개의 특정부를 각각 제1 특정부(41), 제2 특정부(42), 제3 특정부(43) 및 제4 특정부(44)로 칭한다. 상술한 이미지 처리 방법은 아래에서 더 상세하게 설명하기로 한다. After the moving object is photographed, the image processing unit 200 receives the photographed image from the image capturing unit 100, and sets at least one specific unit, which is a portion to be measured by the object, in step S220. The setting of the specific part is performed through image processing, and it is possible to distinguish the specific part from the other part in the image photographed through the image processing. FIG. 3 shows a screen example of a result obtained by dividing a specific part from the photographed image. Referring to FIGS. 3 and 4, portions to be measured in the photographed image (FIG. 3) are denoted by reference numerals 31 to 34, and the image as shown in FIG. 4 is derived through image processing. In other words, reference numerals 41 to 44 in FIG. 4 represent specific portions, and correspond to portions 31 to 34 in FIG. The derivation of the specific units 41 to 44 is performed for each frame of the moving picture. In the embodiment of the present invention, the four specific portions are referred to as a first specifying portion 41, a second specifying portion 42, a third specifying portion 43, and a fourth specifying portion 44, respectively, for convenience of explanation. The above-described image processing method will be described in more detail below.

특정부를 특정한 후, 특성 분석부(300)는, 이미지 처리부(200)로부터 특정부가 설정된 영상을 수신하여, S230 단계에서 수신된 영상의 복수의 프레임에 따라 변동되는 특정부의 변위를 통해 객체의 동적 특성을 도출한다. 예시한 바에 따르면 객체는 진동함으로, 앞서 특정된 특정부는 각 프레임별로 그 위치가 상이할 것이다. 따라서, S230 단계에서는 각 프레임에 따라 변동되는 특정부의 위치를 통해 동적 특성을 도출할 수 있다. 이러한 동적 특성은 객체의 고유진동수 및 객체의 각 차수별 모드(mode)를 포함한다. 각각에 대해서는 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다. After specifying the specific part, the characteristic analyzing unit 300 receives the image set by the image processing unit 200 and sets the dynamic characteristic of the object through the displacement of the specific unit, which varies according to a plurality of frames of the image received in step S230. . By way of example, the object will vibrate, and the specific part specified above will be different for each frame. Therefore, in step S230, the dynamic characteristic can be derived through the position of the specific part varying according to each frame. This dynamic characteristic includes the natural frequency of the object and the mode of each order of the object. Each will be described in more detail below.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 특정부를 도출하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 특정부를 도출하기 위한 방법을 설명하기 위한 화면 예이다. FIG. 5 is a flowchart for explaining a method for deriving a specific unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is an exemplary screen for explaining a method for deriving a specific unit according to an embodiment of the present invention.

도 5 및 도 6은 도 2는 S220 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 것이다. 본 발명의 실시예에서 특정부는 모든 프레임에 대해서 도출하는 것이나, 도 5 및 도 6에서는 하나의 프레임에 대해서만 설명될 것이다. FIG. 5 and FIG. 6 illustrate step S220 in more detail. In the embodiment of the present invention, the specific part is derived for all the frames, but only one frame will be described in Fig. 5 and Fig.

도 5 및 도 6을 참조하면, 이미지 처리부(200)는 S510 단계에서 앞서(도 2의 S210 단계) 촬영된 영상을 그레이 레벨(gray level)의 영상으로 변환한다. 이와 같이, 그레이 레벨로 변환된 영상을 도 6의 (A)에 도시하였다. Referring to FIGS. 5 and 6, the image processing unit 200 converts the photographed image into a gray level image in step S510 (step S210 of FIG. 2). The image thus converted to the gray level is shown in Fig. 6 (A).

이어서, 이미지 처리부(200)는 S520 단계에서 영상에 문턱치 처리를 통해 흰색 및 검은색으로만 표현한다. 흰색 및 검은색으로만 표현된 화면의 예를 도 6의 (B)에 도시하였다. Then, in step S520, the image processing unit 200 expresses the image only in white and black through thresholding. An example of a screen expressed only in white and black is shown in FIG. 6 (B).

그런 다음, 이미지 처리부(200)는 S530 단계에서 측정하고자 하는 부분, 즉, 특정부가 아닌 불필요한 부분을 제거한다. 여기서, 제거는 특정부가 아닌 부분을 검은색으로 처리하는 것을 의미한다. 이와 같이, 불필요한 부분이 제거된 화면 예를 도 6의 (C)에 도시하였다. 도시된 바에 따르면, 선이 제거되었다. 이에 따라, 특정부(화면의 흰색)와 나머지 부분이 구분된다. Then, the image processing unit 200 removes a portion to be measured, that is, an unnecessary portion that is not a specific portion in step S530. Here, the elimination means to treat the non-specific part as black. An example of the screen in which an unnecessary portion is removed is shown in Fig. 6 (C). As shown, the line has been removed. Accordingly, the specific part (white of the screen) and the remaining part are distinguished.

다음으로, 이미지 처리부(200)는 S540 단계에서 상술한 바와 같이 이미지 처리를 통해 특정부(화면의 흰색)를 영상의 다른 부분과 구분한 결과를 출력한다. 즉, 불필요한 부분이 제거되어 남겨진 흰색 부분을 특정부로 설정하고, 이를 출력하는 것이다. 여기서, 출력된 영상은 도 6의 (D)와 같다. 이와 같이 출력된 영상은 특성 분석부(300)에 입력된다. Next, the image processing unit 200 outputs a result of distinguishing the specific part (white of the screen) from other parts of the image through the image processing as described above in step S540. That is, the unnecessary part is removed and the remaining white part is set as the specific part, and the result is outputted. Here, the output image is as shown in (D) of FIG. The output image is input to the characteristic analyzer 300.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 객체의 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다. FIG. 7 is a flowchart for explaining a method of deriving an object dynamic characteristic according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 8 and 9 are graphs for explaining a method of deriving a dynamic characteristic according to an embodiment of the present invention .

도 7 내지 도 9에서는, 객체의 고유진동수를 도출하는 방법에 대해서 설명하며, 이는, 도 2의 S230 단계에 대응한다. 7 to 9, a method of deriving the natural frequency of the object will be described, which corresponds to step S230 in FIG.

도 5 및 도 6을 통해 복수의 특정부(41 내지 44)를 도출하는 방법에 대해서 설명하였다. 도 5 및 도 6에서 설명된 바와 같이 복수의 특정부(41 내지 44)를 도출한 후, 특성 도출부(300)는 S710 단계에서 영상의 복수의 프레임에 따른 특정부(41 내지 44) 각각에 대한 위치의 변화를 시간 도메인으로 표현한다. 이와 같이, 복수의 프레임에 따른 특정부(41 내지 44) 각각에 대한 위치의 변화를 시간 도메인으로 표현한 화면 예를 도 8에 도시하였다. 도시된 바와 같이, 제1 특정부(41), 제2 특정부(42), 제3 특정부(43) 및 제4 특정부(44)는 그래프 (가), (나), (다) 및 (라)에 대응한다. 여기서, 세로축은 cm 단위이다. 영상은 픽셀 단위로 표현되지만, 특성 도출부(300)는 이를 스케일링하여 cm 단위로 표현한다. 여기서, 가로축은 순차적인 영상의 프레임으로 시간 도메인이 될 수 있다. 화면의 오른쪽 부분이 고정된 부분임으로, 제1 특정부(41), 제2 특정부(42), 제3 특정부(43) 및 제4 특정부(44) 순으로 움직임의 변화가 큼을 알 수 있다. A method of deriving a plurality of specifying units 41 to 44 through FIGS. 5 and 6 has been described. After deriving the plurality of specific portions 41 to 44 as described with reference to FIGS. 5 and 6, the characteristic derivation portion 300 extracts, for each of the specific portions 41 to 44 corresponding to the plurality of frames of the image in Step S710 And expresses the change of the position in the time domain. 8 shows an example of a screen in which the positional change with respect to each of the specific units 41 to 44 according to a plurality of frames is expressed in a time domain. As shown in the figure, the first specifying unit 41, the second specifying unit 42, the third specifying unit 43, and the fourth specifying unit 44 are configured to generate the graphs (A), (B), (D). Here, the vertical axis is in units of cm. The image is expressed in pixel units, but the characteristic derivation unit 300 scales it and expresses it in units of cm. Here, the horizontal axis can be a time domain with a frame of sequential images. The right part of the screen is a fixed part and it can be seen that the change of motion is great in the order of the first specifying part 41, the second specifying part 42, the third specifying part 43 and the fourth specifying part 44 have.

시간 도메인으로 표현한 후, 특성 도출부(300)는 S720 단계에서 상기 시간 도메인에서 표현된 변위를 고속푸리에변환(FFT, Fast Fourier Transform)하여 주파수 도메인으로 표현함으로써, 객체의 고유진동수를 도출한다. 고속푸리에변환을 통해 주파수 도메인으로 표현된 그래프를 도 9에 도시하였다. After expressing the time domain, the characteristic derivation unit 300 derives the natural frequency of the object by expressing the displacement represented in the time domain in Fast Frequency by FFT (Fast Fourier Transform) in step S720. A graph expressed in the frequency domain through fast Fourier transform is shown in FIG.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 객체의 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 동적 특성을 도출하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다. FIG. 10 is a flowchart illustrating a method of deriving an object dynamic characteristic according to another embodiment of the present invention, and FIG. 11 is a graph illustrating a method of deriving a dynamic characteristic according to another embodiment of the present invention.

도 10 및 도 11에서는, 객체의 모드(mode)를 도출하는 방법에 대해서 설명하며, 이는, 도 2의 S230 단계에 대응한다. In FIGS. 10 and 11, a method of deriving a mode of an object will be described, which corresponds to step S230 in FIG.

도 10 및 도 11에서 설명되는 실시예는 적합직교분해법(POD)을 이용한다. The embodiment described in FIGS. 10 and 11 employs a Fitting Orthogonal Decomposition (POD).

적합직교분해법(POD)은 원래 변수들의 선형 결합으로 표시되는 새로운 주성분(principal components)을 찾고, 이를 통하여 자료를 요약하고 용이하게 해석할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 주성분 분석은 분석 자체로 어떤 결론에 도달하기 위한 분석이라기보다는 차후의 분석을 위한 수단을 제공한다. The POD is aimed at finding new principal components represented by the linear combination of the original variables, and by summarizing and easily interpreting the data. Principal component analysis provides a means for future analysis rather than analysis to arrive at a conclusion by itself.

결론적으로 이야기하면 다자유도 시스템의 진동 동적 특성을 알기 위해 고유값(Eigenvalue)과 고유벡터(Eigenvector)를 도출함으로써, 이 고유벡터를 표시하며 이 진동 움직임의 주된 모양을 보여주는 것이다. 하지만 영상으로 찍힌 것은 원했던 4개의 점(특정부)보다 많은 315개(프레임 수)의 자유도로 이루어진다. 이때, 이의 차원을 원래 잡았던 4개로 줄이는 작업이 POD이다. POD는 주된 움직임 4개를 뽑아내서 4*4행렬로 만들게 된다. 이 행렬이 원래 행렬(4*315)개의 고유치 고유벡터와 유사하게 된다. 그래서 POD로 변환한 작업을 하고 그 뒤에는 행렬의 고유벡터 고유값을 구하는 방식으로 이 물체의 동적특성을 찾아내는 것이다. In conclusion, this eigenvector is shown by deriving eigenvalues and eigenvectors in order to know the vibration dynamics of the multi-degree-of-freedom system, showing the main shape of this vibrational motion. However, the image was taken at 315 (number of frames) of freedom, which is more than the four points (specific parts) that I wanted. At this time, POD is the task of reducing the dimension to the original four. POD extracts the four main motions into a 4 * 4 matrix. This matrix is similar to the eigenvalue eigenvectors of the original matrix (4 * 315). So we do the work of transforming to POD, and then we find the dynamic properties of this object by finding the eigenvector eigenvalues of the matrix.

좀 더 구체적으로 설명하면, 프레임 수가 315개라고 가정하면, 도 5 및 도 6에서 설명된 바와 같이 복수의 특정부(41 내지 44)를 도출한 후, 특성 도출부(300)는 S1010 단계에서 각 프레임의 특정부(41 내지 44)의 값을 입력받아, 4*315 행렬 A와 행렬 A의 전치 행렬을 곱하여 4*4 행렬을 산출한다. 여기서, 4*4 행렬은 공분산행렬이 된다. 그런 다음, 특성 도출부(300)는 S1020 단계에서 앞서 산출된 공분산행렬로부터 고유값(Eigenvalue)을 도출한다. 이어서, 특성 도출부(300)는 S1020 단계에서 고유값으로부터 고유벡터(Eigenvector)를 도출하여, 각 차원의 모드로 표현한다. 도출된 고유벡터를 각 차원의 모드로 표현한 그래프가 도 11에 도시되었다. 도시된 바와 같이, 고유벡터는 1차 내지 4차의 모드로 표현될 수 있다. More specifically, assuming that the number of frames is 315, the characteristic derivation unit 300 derives a plurality of specific units 41 to 44 as described in FIGS. 5 and 6, and then, in step S1010, The 4 * 315 matrix A is multiplied by the transpose matrix of the matrix A to calculate a 4 * 4 matrix. Here, the 4 * 4 matrix is a covariance matrix. Then, the characteristic derivation unit 300 derives an eigenvalue Eigenvalue from the covariance matrix calculated in step S1020. Then, the characteristic derivation unit 300 derives an eigenvector from the eigenvalues in step S1020, and expresses the eigenvectors in each dimension mode. A graph representing the derived eigenvectors in the mode of each dimension is shown in Fig. As shown, the eigenvectors may be represented in a first through fourth order mode.

본 발명에 따른 이미지 처리를 통한 객체의 동적 특성 분석을 위한 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, SSD(Solid State Disk), HDD(Hard Disk Drive) 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. The method for analyzing the dynamic characteristics of an object through image processing according to the present invention can be implemented in a form of software readable by various computer means and recorded on a computer-readable recording medium. Here, the recording medium may include program commands, data files, data structures, and the like, alone or in combination. Program instructions to be recorded on a recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. For example, the recording medium may be an optical recording medium such as a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, a compact disk read only memory (CD-ROM), a digital video disk (DVD) A magneto-optical medium such as a floppy disk and a ROM, a random access memory (RAM), a flash memory, a solid state disk (SSD), a hard disk drive (HDD) And hardware devices specifically configured to store and perform the same program instructions. Examples of program instructions may include machine language code such as those generated by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like. Such hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다. While the present invention has been described with reference to several preferred embodiments, these embodiments are illustrative and not restrictive. It will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made without departing from the spirit of the invention and the scope of the appended claims.

100: 영상 촬영부
200: 이미지 처리부
300: 특성 분석부
100:
200:
300: Characteristic Analysis Unit

Claims (10)

진동체의 동적 특성 분석장치에 있어서,
상기 진동체에 대한 영상을 촬상하는 영상 촬상부;
상기 진동체에서 측정 대상인 특정부를 적어도 하나 설정하는 이미지 처리부; 및
상기 영상을 구성하는 복수의 프레임에서 상기 특정부의 변위를 통해 상기 진동체의 동적 특성 및 고유 진동수를 도출하는 특성 분석부;를 포함하며,
상기 영상은,
별도의 부착물을 구비하지 않은 상기 진동체에 대한 영상이고,
상기 이미지 처리부는,
상기 영상을 그레이 레벨(gray level)의 영상으로 변환시키고,
변환된 영상에 문턱치 처리를 통해 흰색 및 검은색으로 표현하며,
흰색으로 표현된 부분 중 상기 측정하고자 하는 부분이 아닌 불필요한 부분을 검은색으로 표현하여 제거한 후, 상기 불필요한 부분이 제거되어 남겨진 흰색 부분을 특정부로 설정하는 것을 특징으로 하는 객체의 동적 특성 분석 장치.
An apparatus for analyzing dynamic characteristics of a vibrating body,
An image pickup unit for picking up an image of the vibrating body;
An image processing unit for setting at least one specific unit to be measured in the vibrating body; And
And a characteristic analyzer for deriving a dynamic characteristic and a natural frequency of the vibrator through a displacement of the specific unit in a plurality of frames constituting the image,
Wherein the image includes:
The image for the vibrating body not having a separate attachment,
Wherein the image processing unit comprises:
Converts the image into a gray level image,
The transformed image is represented by white and black through threshold processing,
Wherein an unnecessary portion which is not a portion to be measured is represented by black and removed from the portion represented by white and then the unnecessary portion is removed and the remaining white portion is set as a specific portion.
제1항에 있어서,
상기 이미지 처리부는
이미지 처리를 통해 상기 영상에서 다른 부분과 상기 특정부를 구분하는 것을 특징으로 하는
객체의 동적 특성 분석 장치.
The method according to claim 1,
The image processing unit
And distinguishes the other part from the specific part in the image through image processing.
An apparatus for analyzing dynamic characteristics of objects.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 특성 분석부는
상기 영상에서 상기 특정부의 각 프레임별 변위를 시간 도메인에서 표현한 후, 상기 시간 도메인에서 표현된 변위를 고속푸리에변환(FFT, Fast Fourier Transform)하여 상기 객체의 고유진동수를 도출하는 것을 특징으로 하는
객체의 동적 특성 분석 장치.
The method according to claim 1,
The characteristic analyzer
And expressing the displacement of each frame of the specific unit in the time domain in the image, and then performing fast Fourier transform (FFT) on the displacement expressed in the time domain to derive the natural frequency of the object
An apparatus for analyzing dynamic characteristics of objects.
삭제delete 진동체의 동적 특성 분석 방법에 있어서,
상기 진동체를 포함하는 영상을 촬영하는 단계;
상기 진동체에서 측정하고자 하는 부분인 특정부를 적어도 하나 설정하는 단계; 및
상기 영상을 구성하는 복수의 프레임에서 상기 특정부의 변위를 통해 상기 진동체의 동적 특성 및 고유 진동수를 도출하는 단계;를 포함하며,
상기 영상은,
별도의 부착물을 구비하지 않은 상기 진동체에 대한 영상이고,
상기 적어도 하나의 특정부를 설정하는 단계는
상기 영상을 그레이 레벨(gray level)의 영상으로 변환하는 단계;
변환된 영상에 문턱치 처리를 통해 흰색 및 검은색으로 표현하는 단계;
흰색으로 표현된 부분 중 상기 측정하고자 하는 부분이 아닌 불필요한 부분을 검은색으로 표현하여 제거하는 단계;
상기 불필요한 부분이 제거되어 남겨진 흰색 부분을 특정부로 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 동적 특성 분석 방법.
A method for analyzing dynamic characteristics of a vibrating body,
Capturing an image including the vibrating body;
Setting at least one specific part to be measured in the vibrating body; And
And deriving a dynamic characteristic and a natural frequency of the vibrating body through a displacement of the specific portion in a plurality of frames constituting the image,
Wherein the image includes:
The image for the vibrating body not having a separate attachment,
The step of setting the at least one specific part
Converting the image into a gray level image;
Expressing the converted image in white and black through thresholding;
Removing unnecessary parts, which are not the part to be measured, out of the parts represented by white in black;
And setting a white portion remaining after the unnecessary portion is removed to a specific portion.
제6항에 있어서,
상기 적어도 하나의 특정부를 설정하는 단계는
이미지 처리를 통해 상기 영상에서 다른 부분과 상기 특정부를 구분하는 것을 특징으로 하는
객체의 동적 특성 분석 방법.
The method according to claim 6,
The step of setting the at least one specific part
And distinguishes the other part from the specific part in the image through image processing.
How to analyze the dynamic characteristics of objects.
삭제delete 제6항에 있어서,
상기 동적 특성을 도출하는 단계는
상기 영상에서 상기 특정부의 각 프레임별 변위를 시간 도메인에서 표현하는 단계와,
상기 시간 도메인에서 표현된 변위를 고속푸리에변환(FFT, Fast Fourier Transform)하여 상기 객체의 고유진동수를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
객체의 동적 특성 분석 방법.
The method according to claim 6,
The step of deriving the dynamic characteristic
Expressing, in the time domain, a displacement of each frame of the specifying unit in the image;
And deriving a natural frequency of the object by Fast Fourier Transform (FFT) the displacement expressed in the time domain
How to analyze the dynamic characteristics of objects.
삭제delete
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07181075A (en) * 1993-12-22 1995-07-18 Hitachi Zosen Corp Method and apparatus for measuring displacement of object
JP2004101357A (en) * 2002-09-09 2004-04-02 Communication Research Laboratory Motion analysis method by image correlation method
JP2012073935A (en) * 2010-09-29 2012-04-12 Kddi Corp Movement evaluation device, similarity evaluation method, and movement evaluation and confirmation method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07181075A (en) * 1993-12-22 1995-07-18 Hitachi Zosen Corp Method and apparatus for measuring displacement of object
JP2004101357A (en) * 2002-09-09 2004-04-02 Communication Research Laboratory Motion analysis method by image correlation method
JP2012073935A (en) * 2010-09-29 2012-04-12 Kddi Corp Movement evaluation device, similarity evaluation method, and movement evaluation and confirmation method

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