KR101452896B1 - 분무이미지 처리시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 의한 분무이미지 처리시스템은, 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값을 산출하는 임계값 산출부와; 상기 분무가시화영상의 분무영역과 그 주변영역의 경계선인 역치값을 상기 히스토그램의 임계값보다 일정 값 더 작은 값으로 설정하는 역치값 설정부를 포함한다.

Description

분무이미지 처리시스템 및 그 방법{System for processing spray image and the method for the same}

본 발명은, 분무이미지 처리시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인젝터 노즐 등의 분무특성 평가, 분석을 위해 분무 가시화 이미지를 처리하는 분무이미지 처리시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로 차량, 선박 등 내연기관에는 엔진 내부의 실린더로 연료를 주입시키기 위한 연료 분사노즐(또는 인젝터, injector, 이하 인젝터라 함)이 마련된다. 즉 인젝터는 내부에 필터(filter), 밸브(valve) 등의 장치 구성을 통해 연료를 실린더 내부로 적절한 양을 적절한 시기에 주입하는 기능을 수행한다. 실제 현재 사용되는 대부분의 인젝터는 전자 제어 방식으로서, 내부에 솔레노이드 밸브가 장착되어 있고 이를 차량의 제어부나 ECU 등에서 송출하는 전기 신호에 따라 개방되고 폐쇄되도록 제어되는 방식이 채택되고 있다.

이러한 인젝터를 차량이나 선박 엔진 등에 채용함에 있어, 인젝터의 분무각, 분사거리 등 분무특성이 예컨대 엔진 연소실의 형상 또는 엔진의 속도에 적합하지 않으면, 연료가 연소실 벽면에 충돌하여 과다하게 매연이 발생하거나 실린더의 마모량이 증가되어 엔진의 내구력이 현저하게 감소될 수도 있으며 연소실 밖으로 분사되어 연료 소모량도 증가될 뿐더러 화재의 위험성도 증가될 수 있다. 따라서, 인젝터의 분무각, 분무거리 등 분무특성 연구는 연료를 직접 실린더 내부로 주입시키는 디젤 엔진이나 최근 들어 연구가 활발한 직분사 방식의 가솔린 엔진 분야의 경우 더욱 중요성이 증대되고 있는 추세이다.

인젝터의 분무특성을 연구하는 방식으로는 분무 가시화 실험 등을 통하여 촬영한 분무이미지로부터 분무의 거시적인 거동을 분석하여 측정하는 것이 일반적이다. 즉 분무 가시화 실험을 통해 촬영한 원본 이미지로부터 소정의 기준값(또는, 역치값)을 기준으로 분무 분포영역을 그 주변영역으로부터 분리하는 과정을 선행하여 분무 분포영역인 분무이미지만을 획득, 분석할 수 있다.

역치값은 분무 분포영역과 그 주변영역인 배경 간 밝기 차이를 이용하여 설정되며, 역치값에 따라 분무이미지의 경계가 달라져 동일한 분무 가시화 실험 결과라도 분무이미지 처리결과의 차이가 발생하기 때문에 분무이미지 처리 결과의 객관성, 정확성이 크게 영향을 받는다. 따라서, 역치값 설정을 위한 코드(code)작업 과정은 분무이미지 처리과정에서 핵심적이면서 매우 중요한 과정 중 하나이다.

그러나, 분무이미지 처리 분석을 위해서는 가능한 최외각 분무의 경계선을 찾아내야 하는데, 분무 분포영역과 미분포영역 사이의 분무 소량 분포영역인 경계영역 때문에 분무 분포영역과 그 주변영역 간 밝기 차이가 이진법적으로 명확히 나누어지지 않아 최적의 역치값을 정하는 것이 상당히 곤란하여 객관적이고 정확한 분무이미지 데이터를 얻기 어려운 문제점이 있다. 특히 종래에는 역치값에 따른 분무이미지 처리 결과가 현격히 달라지기 때문에 역치값을 보수적으로 정하게 되고 이에 따라 분무의 실제 경계(A)보다 작은 경계값(A1)이 역치값으로 설정되고 있다. 그리고 이에 따라 역치값을 정하기 전에 특정 영역에 대한 선행 이미지 처리가 수반되어야 하는 등 분무이미지 처리 과정이 상당히 복잡하고 곤란한 문제점이 있다.

관련 선행기술로는 공개특허공보 제10-2004-0076994호 (발명의 명칭 : 칼라 디지털 카메라를 이용한 연료분무의 평면분포 측정방법, 공개일자 2004년 09월 04일)가 있다.

본 발명의 목적은, 분무이미지 처리 결과의 객관성, 정확성을 위해 최적의 역치값을 정할 수 있는 분무이미지 처리시스템 및 그 방법을 제공하다.

상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 분무이미지 처리시스템은, 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값을 산출하는 임계값 산출부와; 상기 분무가시화영상의 분무영역과 그 주변영역의 경계선인 역치값을 상기 히스토그램의 임계값보다 일정 값 더 작은 값으로 설정하는 역치값 설정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 역치값 설정부는, 임의의 역치값에 따라 경계되는 분무영역의 면적인 분무면적을 기준으로 상기 히스토그램의 임계값 대비 상기 역치값을 설정하는 것을 특징으로 한다.

상기 역치값 설정부는, 임의의 역치값에 따른 분무면적을 산출하고, 산출한 임의의 역치값에 따른 분무면적의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값을 설정하는 것을 특징으로 한다.

상기 역치값 설정부는, 상기 히스토그램의 임계값을 기준으로 한 소정의 역치값 설정범위 내에서, 상기 역치값 설정범위를 등간격으로 나누어 임의의 역치값에 따른 분무면적을 산출하는 것을 특징으로 한다.

상기 역치값 설정부는, 상기 히스토그램의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값 설정범위를 정하는 것을 특징으로 한다.

상기 분무면적은 상기 히스토그램의 밝기값에 따른 화소 수로부터 산출하는 것을 특징으로 한다.

상기 분무이미지 처리시스템은, 상기 분무 가시화를 RGB 모드로 촬영하는 촬영부와; 상기 역치값 설정 전에 상기 촬영부의 영상을 그레이 스케일로 변환하는 그레이 스케일 변환부와; 상기 그레이 스케일로 변환된 분무가시화영상을 상기 역치값을 기준으로 이진화하여 획득한 분무이미지를 저장하는 분무이미지 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 분무이미지 처리방법은, 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값을 산출하는 임계값 산출단계와; 상기 분무가시화영상에서 그 주변영역과 경계되는 분무영역의 면적인 분무면적이 상기 히스토그램의 임계값에 의해 경계되는 분무면적 대비 가중될 수 있도록, 상기 분무가시화영상으로부터 분무영역과 그 주변영역을 이진화하기 위한 경계값인 역치값을 상기 히스토그램의 임계값보다 일정 더 작은 값으로 설정하는 역치값 설정단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 역치값 설정단계는, 상기 히스토그램의 임계값을 기준으로 상기 히스토그램의 변화 경향에 따라 역치값 설정범위를 정하는 과정과; 상기 역치값 설정범위를 등간격으로 나누어 임의의 역치값에 따른 분무면적을 산출하는 과정과; 산출한 임의의 역치값에 따른 분무면적의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값을 설정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 임계값 산출 전에, RGB모드로 촬영한 분무가시화영상을 그레이 스케일로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은, 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램을 이용하여 보수적으로 히스토그램의 임계값을 산출한 후 분무면적계산을 선행하여 이를 기준으로 히스토그램의 임계값을 보정하여 가능한 최외각 분무 경계선에 대응하는 최적의 역치값을 용이하게 찾을 수 있으며, 위와 같이 찾은 최적의 역치값에 의해 보다 더 객관적이고 정확한 분무이미지 데이터를 획득할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 이에 따라 실제 인젝터 분무 특성을 통한 연료의 분사량, 분사시기 등 엔진의 성능 연구를 보다 용이하고 효율적으로 수행할 수 있다는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분무이미지 처리시스템 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1의 시스템에 따른 분무이미지 처리과정을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 시스템에 따른 그레이 스케일 영상의 일부를 모식한 도면이다.
도 4는 도 1의 시스템의 옷스 이진화 방법에 의한 히스토그램이다.
도 5는 도 4의 히스토그램의 역치값 설정범위 내 임의의 역치값에 대한 분무면적을 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1의 시스템에 따른 분무이미지 결과 및 그 비교 이미지 결과 도면이다.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 다만 본 발명을 설명함에 있어서 이미 공지된 기능, 혹은 구성에 대한 설명은 본 발명의 요지를 명료하게 하기 위하여 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분무이미지 처리시스템 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 분무이지 처리시스템은 컴퓨터를 이용하여 분무 가시화 이미지를 처리하는 시스템에 관한 것으로서, 분무 가시화를 RGB 모드로 촬영하는 촬영부(10)와, 상기 촬영부(10)의 영상을 그레이 스케일(gray scale)로 변환하는 그레이 스케일 변환부(20)와, 오쓰(otsu) 이진화 방법에 의해 상기 그레이 스케일의 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값을 산출하는 임계값 산출부(30)와, 상기 히스토그램의 임계값을 기준으로 상기 그레이 스케일의 분무가시화영상의 분무영역과 그 주변영역의 경계선인 역치값을 설정하는 역치값 설정부(40)와, 상기 그레이 스케일의 분무가시화영상을 상기 역치값을 기준으로 이진화하여 분무이미지 데이터를 획득, 저장하는 분무이미지 저장부(50)를 포함한다.

상기 분무 가시화를 촬영하는 촬영부(10)는 인젝터 노즐(2)로부터 연소실(4)로 분무되는 연료의 분무 가시화 등을 RGB 모드로 촬영하기 위해 촬영수단 등을 포함하며, 이때 사용되는 촬영수단으로는 RGB 모드로 촬영하는 수단으로서, 고속카메라가 사용될 수 있으며, 이밖에 분해능이 우수한 카메라 등이 사용될 수 있다. 상기 촬영수단은 촬영하고자 하는 인젝터 노즐(2)로부터 분무되는 분무 분포 패턴에 따라 연소실(4) 등에 적어도 하나 설치될 수 있다.

상기 그레이 스케일 변환부(20)는 이미지 변환 기법 등에서 일반적으로 사용되는 알고리즘에 의해 이루어질 수 있으며, 이때 분무 분포 부분은 화이트(white)로, 분무가 분포되지 않은 배경은 블랙(Black)으로 변환된다. 이때 상기 역치값 설정부에 의해 역치값 설정시 RGB모드의 R(red), G(green), B(blue) 3가지 색상 및 그 조합 색상마다 그 제어 인자를 도출하는 것보다는 그레이 스케일 모드의 B(black), W(white) 2가지 색상 및 그 조합 색상만으로 제어, 도출하는 것이 분무이미지 처리과정에 있어서 보다 단순하고 명확하다.

상기 분무이미지 저장부(50)는 상기 역치값 설정부(40)에 의해 설정된 역치값을 기준으로 상기 그레이 스케일의 분무가시화영상의 분무영역은 화이트 픽셀(1, white pixel)로, 그 주변영역인 배경은 블랙 픽셀(0, black pixel)로 이진법적으로 나누어 수치 데이터 및 그래픽 데이터 등으로 저장한다.

도 2는 도 1의 시스템에 따른 분무이미지 처리과정을 설명하기 위한 블록도이다. 상기한 시스템에 의한 분무이미지 처리 과정을 설명하면, 먼저 촬영부에 의해 분무 가시화를 RGB 모드로 촬영하고(S10), 이 RGB 모드 촬영 영상을 그레이 스케일 변환부에 의해 그레이 스케일 이미지로 변환하며(S20), 오쓰(otsu) 이진화 방법의 히스토그램의 임계값을 기준으로 역치값을 설정하여(S30), 상기 역치값을 기준으로 상기 그레이 스케일의 분무가시화영상을 이진화하여 최종적으로 분무이미지 데이터를 획득, 저장할 수 있다(S40).

특히 도 2 내지 도 5를 참조하여 도 2의 'S30' 단계 즉 그레이 스케일의 분무가시화영상의 역치값(T2)을 설정하는 과정을 좀 더 자세히 살펴보면, 다음과 같다.

먼저, 오쓰(otsu) 이진화 방법에 의해 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값(T1)을 산출한다(S32). 즉 오쓰 이진화 방법(Otsu's method)은 다양한 이진화방법 중 하나로서 1979년에 Otsu란 사람이 제안한 것으로, '0'과 '1'사이의 그레이 스케일의 각 밝기값에 대한 화소 수 분포를 나타내는 히스토그램을 도출할 수 있으며, 분무가시화영상의 분무영역(100)과 그 주변영역(110)은 서로 유사한 밝기값과 분포를 가지고 있으므로 이 히스토그램은 두 개의 산과 그 가운데의 하나의 계곡을 갖는 형태로 도출되고, 그 계곡점이 이진화 기법의 임계값(T1)이 된다. 이때 히스토그램의 임계값(T1)을 기준으로 경계되는 분무가시화영상의 분무영역(100)의 최소 화소수를 가지는데, 이는 분무가시화영상을 분무영역(100)과 그 주변영역(110)으로 이진화하는 최내각 경계선(B1)으로 분무영역(100)이 가능한 최소 면적으로 경계되는 매우 보수적인 경계선이다.

따라서 본 발명은 상기 히스토그램의 임계값(T1)보다 일정 더 작은 값을 역치값(T2)으로 설정하여, 분무가시화영상을 분무영역(100)과 그 주변영역(110)으로 이진화하는 경계선을 가능한 최외각으로 설정하여 분무면적을 가중함으로써 이진화 기법에 의해 획득되는 분무이미지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이고자 한다.

특히 상기 역치값(T2)은 임의의 역치값에 따라 경계되는 분무영역(100)의 분무면적을 기준으로 상기 히스토그램의 임계값(T1)과 대비하여 최적의 값으로 설정한다. 즉 상기 역치값(T2)은 밝기값 중 하나이며, 상기 역치값(T2)에 따라 분무면적이 달라지고, 상기 분무면적은 역치값(T2) 이하의 밝기값에 따른 화소 수의 총합으로부터 용이하게 산출할 수 있으므로, 상기 히스토그램의 임계값(T1)을 역치값(T2)으로 한 분무면적 및 임의의 역치값들에 따른 분무면적들을 비교 분석하여, 분무영역(100)의 최외각 경계선(B2)에 상당하는 분무면적의 역치값(T2)을 찾음으로써, 최적의 역치값(T2)을 설정할 수 있다.

이때 상기 히스토그램의 임계값(T1)을 기준으로 임의의 역치값 설정범위(A)를 정하여, 그 설정된 범위 내에서 임의의 역치값에 대한 분무면적을 산출할 수 있다(S34). 즉 '0'과 '1'사이의 밝기값의 전 범위 중에서 히스토그램의 임계값(T1)을 기준으로 역치값(T2)으로 가능한 일정 범위로 제한하여 역치값(T2)으로 될 수 없는 불필요한 범위를 미리 제거하고 최적의 역치값(T2)이 설정될 수 있는 확률이 높은 범위만을 대상으로 함으로써 최적의 역치값(T2)을 설정하는데 따른 시간과 노력을 줄일 수 있다.

상기 역치값 설정범위(A)는 상기 히스토그램의 변화 경향을 기준으로 정할 수 있다. 즉 히스토그램에서 분무영역(100)과 그 주변영역(110)의 최내각 경계선(B1)(즉 히스토그램의 임계값(T1))과 최외각 경계선(B2) 사이의 각 밝기값에 대한 화소 수는 분무영역(100)(즉 밝기값이 '1'인 영역) 및 그 주변영역(110)(즉, 밝기값이 '0'인 영역)에 비하여 상당히 적고, 그 최내각 경계 부근과 최외각 경계 부근에서 밝기값에 따른 화소 수가 급격하게 변한다. 이로부터 히스토그램의 임계값(T1)을 기준으로 화소 수 변화가 크지 않은 완만한 범위를 역치값 설정범위(A)로 용이하게 정할 수 있다.

위와 같이 역치값 설정범위(A)가 정해지면, 역치값 설정범위(A)의 역치값을 등간격으로 나누어 임의의 역치값에 따른 분무면적을 산출한다(S36). 임의의 역치값에 따른 분무면적은 임의의 역치값에 의해 경계되는 분무영역(100)의 화소 수의 총합으로부터 용이하게 산출할 수 있다.

상기 역치값 설정범위(A) 내에서 임의의 역치값에 따른 분무면적 분포를 히스토그램으로 나타내어 산출한 임의의 역치값에 따른 분무면적의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값(T2)을 최종적으로 설정한다(S38). 즉 상술한 바와 같이 최내각 경계선(B1)과 최외각 경계선(B2) 사이에서는 밝기값에 따른 화소 수 변화가 완만한데, 최외각 경계선(B2) 부근에서는 화소 수가 급격하게 증가하며 이에 따라 분무면적 또한 급격하게 변한다. 이로부터 선,후 임의의 임차값에 대한 분무면적의 변화율 등을 비교 분석하여 임의의 역치값에 대한 분무면적이 일정 이상으로 급격하게 변하기 직전 임의의 역치값을 최종적으로 역치값(T2)으로 설정할 수 있다. 위와 같이 설정한 역치값(T2)은 분무가시화영상의 분무영역(100)의 최외각 경계선(B2)에 상당하며, 따라서 최적의 역치값(T2)이라 할 수 있다.

한편, 도 6은 분무이미지를 나타낸 도면으로서, 도 6의 (a)는 그레일 스케일의 원본 이미지, 즉 역치값에 의한 이진화 전 분무이미지이며, 도 6의 (b)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 최적의 역치값을 경계로 이진화한 분무이미지이고, 도 6의 (c)는 히스토그램의 임계값을 경계로 이진화한 분무이미지이고, 도 6의 (d)는 최적의 역치값보다 상당히 작은 역치값을 경계로 이진화한 분무이미지이다.

도 6의 (b)의 분무이미지를 보면, 도 6의 (a)와 비교해볼 때 분무이미지가 외곽선까지 잘 나타나고 있음을 알 수 있다. 반면, 도 6의 (c)의 분무이미지는 외곽이 거의 나타나지 않았음을 알 수 있고, 도 6의 (d)의 분무이미지는 그 분무형상 및 면적이 과도함을 알 수 있다. 이로부터 본 발명의 일 실시 예에 따른 역치값은 최적의 역치값임을 알 수 있다.

이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.

10; 촬영부 20; 그레이 스케일 변환부
30; 임계값 산출부 40; 역치값 설정부
50; 분무이미지 저장부

Claims (10)

1. 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값을 산출하는 임계값 산출부와;
   상기 분무가시화영상으로부터 분무영역과 그 주변영역을 이진화하기 위한 경계값인 역치값을 상기 히스토그램의 임계값보다 일정 더 작은 값으로 설정하는 역치값 설정부를 포함하되,
   상기 역치값 설정부는, 상기 히스토그램의 임계값을 기준으로 한 소정의 역치값 설정범위 내에서, 상기 역치값 설정범위를 등간격으로 나누어 임의의 역치값에 따른 분무면적을 산출하고, 산출한 임의의 역치값에 따른 분무면적의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값을 설정하는 것을 특징으로 하는 분무이미지 처리시스템.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 역치값 설정부는,
   상기 히스토그램의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값 설정범위를 정하는 것을 특징으로 하는 분무이미지 처리시스템.
   
6. 제1항 또는 제5항에 있어서,
   상기 분무면적은 상기 히스토그램의 밝기값에 따른 화소 수로부터 산출하는 것을 특징으로 하는 분무이미지 처리시스템.
   
7. 제1항 또는 제5항에 있어서,
   상기 분무 가시화를 RGB 모드로 촬영하는 촬영부와;
   상기 역치값 설정 전에 상기 촬영부의 영상을 그레이 스케일로 변환하는 그레이 스케일 변환부와;
   상기 그레이 스케일로 변환된 분무가시화영상을 상기 역치값을 기준으로 이진화하여 획득한 분무이미지를 저장하는 분무이미지 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분무이미지 처리시스템.
   
8. 분무가시화영상의 밝기값에 따른 화소 수를 나타내는 히스토그램의 임계값을 산출하는 임계값 산출단계와;
   상기 분무가시화영상에서 그 주변영역과 경계되는 분무영역의 면적인 분무면적이 상기 히스토그램의 임계값에 의해 경계되는 분무면적 대비 가중될 수 있도록, 상기 분무가시화영상으로부터 분무영역과 그 주변영역을 이진화하기 위한 경계값인 역치값을 상기 히스토그램의 임계값보다 일정 더 작은 값으로 설정하는 역치값 설정단계를 포함하되,
   상기 역치값 설정단계는, 상기 히스토그램의 임계값을 기준으로 상기 히스토그램의 변화 경향에 따라 역치값 설정범위를 정하는 과정과; 상기 역치값 설정범위를 등간격으로 나누어 임의의 역치값에 따른 분무면적을 산출하는 과정과; 산출한 임의의 역치값에 따른 분무면적의 변화 경향을 기준으로 상기 역치값을 설정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 분무이미지 처리방법.
   
9. 삭제
10. 제8항에 있어서,
    상기 임계값 산출 전에, RGB모드로 촬영한 분무가시화영상을 그레이 스케일로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분무이미지 처리방법.

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