KR101691917B1 - 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템 - Google Patents

연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101691917B1
KR101691917B1 KR1020150096716A KR20150096716A KR101691917B1 KR 101691917 B1 KR101691917 B1 KR 101691917B1 KR 1020150096716 A KR1020150096716 A KR 1020150096716A KR 20150096716 A KR20150096716 A KR 20150096716A KR 101691917 B1 KR101691917 B1 KR 101691917B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
line
image
boundary
line image
boundary line
Prior art date
Application number
KR1020150096716A
Other languages
English (en)
Inventor
조웅희
김인중
김수경
Original Assignee
조웅희
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 조웅희 filed Critical 조웅희
Priority to KR1020150096716A priority Critical patent/KR101691917B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101691917B1 publication Critical patent/KR101691917B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30124—Fabrics; Textile; Paper

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 연속적으로 중복된 수직선 또는 수평선(continuously coupled vertical or horizontal line)을 각각 명확히 구분된 별개의 단선(simplified single line)들로 변환하는 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 방법은, 촬영된 영상을 캐니 경계선 검출 알고리즘에 따라 처리하여 좌측 경계선 영상과 우측 경계선 영상을 획득하는 제 1 단계; 좌/우측 경계선 영상에서 불연속선을 각각 제거하는 제 2 단계; 상기 불연속선이 제거된 좌/우측 경계선 영상을 단선화 연산하여 좌측 단선과 우측 단선을 획득하는 제 3 단계; 상기 좌측 단선과 상기 우측 단선의 밀접 관련성을 분석하는 제 4 단계; 및 상기 분석결과에 따라 좌측 단선과 우측 단선을 합성하여 최종 단선화된 영상을 출력하는 단계로 구성된다.
본 발명에 따르면, 영상 이미지가 획득될 때 인입되는 실의 기울기, 카메라와의 접촉 기울기 그리고 조명반사의 명암차 등에 따라 한 가닥의 실에 여러 개의 경계선이 발생하더라도 연속적으로 중복된 수직선을 단선화시켜 실제 실 가닥 수를 정확하게 구할 수 있다.

Description

연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템{ SYSTEM FOR AND METHOD OF SIMPLFYING CONTINUOUSLY COUPLED LINES TO SINGLE LINE}
본 발명은 정경장치의 실(원사) 영상과 같은 다수의 선(line) 영상을 처리하는 영상처리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 연속적으로 중복된 수직선 또는 수평선(continuously coupled vertical or horizontal line)을 각각 명확히 구분된 별개의 단선(simplified single line)들로 변환하는 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 직물(織物)이란 위사(Filling yarn, weft yarn, picks 또는 씨실)와 경사(Warp yarn, ends 또는 날실)를 직각으로 교차시켜 평면으로 짠 천을 총칭하는 것이고, 직물을 제조하는 과정은 원사(原絲)로부터 가공사(加工絲)를 얻은 후 경사와 위사를 준비하는 제직준비과정(preparing weaving process)과, 경사와 위사로부터 직물을 얻는 제직과정(waving process)과, 직물로부터 의류용 원단을 얻는 염색가공(dyeing finishing process)과정으로 세분화할 수 있다.
그리고 제직준비과정은 경사용 원사를 보빈(bobbin) 또는 콘(cone)의 형태로 다시 감는 권사(winding) 단계와, 다수의 보빈이나 콘으로부터 실을 풀어내어 길이와 너비 및 밀도 조건에 맞도록 평행하게 배열한 후 균일한 장력으로 경사빔(warp's beam)에 감는 정경(warping) 단계를 포함하는데, 정경장치란 정경공정에 사용되는 장치로써 원사나 가공사를 일정한 장력으로 빔에 감는 장치이다.
한편, 정경공정에서 고속으로 이송되는 정경사를 실시간으로 감시하여 절사(실의 끊어짐), 변사 굴곡(빔에 실이 치우쳐 감김), 실 굵기 변화 등을 검출하기 위해서는 카메라를 이용한 영상 검사 시스템이 필요하다. 즉, 좁은 간격으로 연속으로 나열된 가는 실을 카메라 영상 이미지로 획득하고, 캐니 경계선 검출기를 이용하여 각 실의 경계선을 구하되 특정 방향 성분으로 일차 미분을 취하면 각 실의 좌측 경계선 이미지와 우측 경계선 이미지를 얻을 수 있다.
그런데 영상 이미지가 획득될 때 인입되는 실의 기울기, 카메라와의 접촉 기울기 그리고 조명반사의 명암차 등에 따라 한 가닥의 실에 여러 개의 경계선이 발생하며, 이는 연속적으로 중복된 수직선으로 표현되어 실제보다 많은 실 가닥이 있는 것으로 착각하게 되는 문제점이 있다.
KR 10-0605027 B1 KR 10-1007731 B1
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 획득된 좌측 경계선 영상과 우측 경계선 영상을 각각 단선화하고 이를 상호 비교하여 밀접 관련성을 분석함으로써 실재하는 수직선이 얼마나 되는지를 분석할 수 있는 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 방법은, 촬영된 소정 폭을 갖는 직선 영상을 캐니 경계선 검출 알고리즘에 따라 처리하여 직선 영상의 좌측 경계선으로 이루어진 좌측 경계선 영상과 직선 영상의 우측 경계선으로 이루어진 우측 경계선 영상을 획득하는 제 1 단계; 좌/우측 경계선 영상에서 불연속선을 각각 제거하는 제 2 단계; 상기 불연속선이 제거된 좌/우측 경계선 영상을 단선화 연산하여 좌측 단선과 우측 단선을 획득하는 제 3 단계; 상기 좌측 단선과 상기 우측 단선의 밀접 관련성을 분석하는 제 4 단계; 및 상기 분석결과에 따라 좌측 단선과 우측 단선을 합성하여 최종 단선화된 영상을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 3 단계는, 불연속선 성분이 제거된 입력정보의 각 픽셀을 소정의 순서로 스캐닝하면서 각 픽셀의 방향을 결정하고 연속적으로 중복된 직선의 시작 위치와 끝 위치를 산출하는 단계와, 상기 시작 위치와 상기 끝 위치의 중간점을 유효위치로 기록하는 하는 단계와, 유효위치 정보를 이용하여 단선을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 제 4 단계는, 좌측 단선 영상과 우측 단선 영상을 비교하여 일대일의 대응 관계를 갖고 서로 이웃하는 좌측 단선 사이에 우측 단선이 하나 존재하면 정상 상태로 판단하여 최종 단선에 기록하는 것이다. 상기 제 5 단계는, i번째 좌측 단선과 i+1 번째 좌측 단선 사이에 우측 단선이 2개 이상 존재하면 첫번째 우측 단선을 제외한 나머지 우측 단선의 위치를 최종 단선에 기록하고, i번째 좌측 단선과 i+1 번째 좌측 단선 사이에 우측 단선이 나타나지 않으면 i번째 좌측 단선을 최종 단선으로 기록하고, 좌측 단선보다 우측 단선이 먼저 나타나면 우측 단선을 최종 단선으로 기록하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 시스템은, 선 형상의 다수 객체를 카메라로 촬영하여 획득된 소정 폭을 갖는 직선 영상을 입력받아 연속 중복된 직선을 단선화하는 연속중복 직선의 단선화 시스템에 있어서, 직선 영상을 입력받아 직선 영상의 좌측 경계선을 검출하여 좌측 경계선 영상을 출력하고 직선 영상의 우측 경계선을 검출하여 우측 경계선 영상을 출력하는 경계선 검출기; 상기 좌측 경계선 영상을 단선화하여 좌측 단선 영상을 출력하는 좌측 경계선 영상 단선화 수단; 상기 우측 경계선 영상을 단선화하여 우측 단선 영상을 출력하는 우측 경계선 영상 단선화 수단; 및 상기 좌측 단선 영상과 상기 우측 단선 영상의 밀접 관련성을 분석한 후 좌측 단선과 우측 단선을 합성하여 최종 단선화된 영상을 출력하는 밀접 관련성 분석수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 좌측 경계선 영상 단선화 수단이나 상기 우측 경계선 영상 단선화 수단은, 각 직선 방향의 불연속선을 제거하는 불연속선 제거부와, 상기 불연속선이 제거된 입력정보의 각 픽셀을 소정의 순서로 스캐닝하면서 각 픽셀의 방향을 결정하고, 연속적으로 중복된 직선의 시작 위치와 끝 위치를 산출하는 단선화 연산부와, 시작 위치와 끝 위치의 중간점을 유효 위치로 기록하는 유효위치 기록부와, 유효위치 정보를 이용하여 단선을 생성하는 단선 출력부로 구성된다.
본 발명에 따르면, 영상 이미지가 획득될 때 인입되는 실의 기울기, 카메라와의 접촉 기울기 그리고 조명반사의 명암차 등에 따라 한 가닥의 실에 여러 개의 경계선이 발생하더라도 연속적으로 중복된 수직선을 단선화시켜 실제 실 가닥 수를 정확하게 구할 수 있다.
또한 본 발명은 중복된 수직선을 하나의 수직선으로 만드는 단선화 작업을 거친 다음, 0번째 픽셀로부터 일정한 거리를 두고 나타나는 좌측 이미지의 n번째 수직선과 우측 n번째 수직선 상호간에 어떠한 밀접 관련성이 있는지를 분석함으로써 정상과 비정상을 구분하고 오류 발생 위치를 추출할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 정경공정에서 실(빔사) 영상을 입력받아 연속중복 직선을 단선화하는 전체 구성을 도시한 개략도,
도 2는 도 1에 도시된 좌/우측 경계선 영상 단선화모듈의 세부 구성 블럭도,
도 3은 본 발명에 따라 연속적으로 중복된 직선 영상을 단선화하는 절차를 도시한 순서도,
도 4는 본 발명이 적용되는 연속적으로 중복된 수직선과 연속되지 않은 수직선 영상의 예,
도 5는 본 발명에 따른 좌측 경계 수직선과 우측 경계 수직선의 예,
도 6은 본 발명에 따른 불연속 직선의 예,
도 7은 본 발명에 따라 불연속 직선을 삭제한 예,
도 8은 본 발명에 따라 입력정보의 차원을 정의한 예,
도 9는 본 발명에 따라 inDir== -2일 경우 픽셀 방향을 결정하는 예,
도 10은 본 발명에 따라 inDir== -1일 경우 픽셀 방향을 결정하는 예,
도 11은 본 발명에 따라 inDir== 0일 경우 픽셀 방향을 결정하는 예,
도 12는 본 발명에 따라 inDir== +1일 경우 픽셀 방향을 결정하는 예,
도 13은 본 발명에 따라 inDir== +2일 경우 픽셀 방향을 결정하는 예,
도 14는 본 발명에 따라 열의 중간점으로 유효 위치를 산출하는 예,
도 15는 본 발명에 따라 단선화된 수직 영상의 예,
도 16은 본 발명에 따른 좌측 경계선 영상과 우측 경계선 영상의 예,
도 17은 본 발명에 따른 좌/우측 경계선 영상의 밀접 관련성의 예,
도 18은 본 발명에서 좌측 단선이 사라진 예,
도 19는 본 발명에서 우측 단선이 사라진 예,
도 20은 본 발명에서 우측 단선이 먼저 나타난 예이다.
본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 보다 명확해질 것이다. 다음의 실시예들은 단지 본 발명을 설명하기 위하여 예시된 것에 불과하며, 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다.
도 1은 본 발명에 따라 정경공정에서 실(빔사) 영상을 입력받아 연속중복 직선을 단선화하는 전체 구성을 도시한 개략도로서, 정경기의 빔사(30)를 촬상하기 위한 카메라(10)와, 카메라(10)로부터 입력된 직선(수직선 혹은 수평선) 영상을 입력받아 연속중복된 직선을 단선화하는 연속중복 직선 단선화 시스템(20)이 도시되어 있다. 도 2는 도 1에 도시된 좌/우측 경계선 영상 단선화 모듈(24L/24R)의 세부 구성 블럭도이다.
먼저, 본 발명은 수직선 영상이나 수평선 영상 및 경사진 직선 영상 등에 모두 적용될 수 있으나 본 발명의 실시예에서는 정경기의 빔사(30)를 촬영한 수직선 영상을 예로 들어 설명하기로 한다.
본 발명에서 '연속적으로 중복된' 수직선(continuously coupled vertical line)이란 도 4에 도시된 바와 같이, n, N+1, n+2 번째의 수직선을 각각 주어진 영역 내에서 상하로 연장했을 때 이웃하여 붙어 있는 경우를 말한다. 도 4에서 (a)는 연속적으로 중복된 수직선 영상을 나타내고, (b)는 연속되지 않은 수직선 영상을 나타낸다. 본 발명은 이와 같이 연속적으로 중복된 수직선(수평선)을 단선(simplified single line)으로 변환하는 단선화 영상처리 기술에 관한 것이다. 또한 본 발명의 실시예에서 좌측 경계선 영상은 소정 폭을 갖는 직선 영상의 좌측 경계선으로 이루어진 영상을 의미하고, 우측 경계선 영상은 소정 폭을 갖는 직선 영상의 우측 경계선으로 이루어진 영상을 의미한다.
본 발명에 따른 연속중복 직선의 단선화 시스템(20)은 도 1에 도시된 바와 같이, 카메라(10)로부터 실과 같은 직선 물체를 촬영한 영상을 입력받아 경계선을 검출하는 캐니 경계선 검출기(22)와, 좌측 경계선 영상을 단선화하는 좌측 경계선 영상 단선화 모듈(24L)과, 우측 경계선 영상을 단선화하는 우측 경계선 영상 단선화 모듈(24R), 및 좌측 단선 영상과 우측 단선 영상의 밀접 관련성을 분석한 후 좌측 단선과 우측 단선을 합성하여 최종 단선화된 영상을 출력하는 밀접 관련성 분석모듈(26)로 구성된다.
또한 좌측 경계선 영상 단선화 모듈(24L)이나 우측 경계선 영상 단선화 모듈(24R)은 각 직선 방향의 불연선 직선을 제거하는 불연속선 제거부(241)와, 불연속 직선 성분이 제거된 입력정보의 각 픽셀을 소정의 순서로 스캐닝하면서 각 픽셀의 방향을 결정하면서 연속적으로 중복된 직선의 시작 위치와 끝 위치를 산출하는 단순화 연산부(242)와, 시작 위치와 끝 위치의 중간점을 유효위치로 기록하는 유효위치 기록부(243)와, 유효위치정보를 이용하여 단선을 생성하는 단선 출력부(244)로 구성된다.
도 3은 본 발명에 따라 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 절차를 도시한 순서도이다.
본 발명에 따른 연속 중복 직선의 단선화 절차는 도 3에 도시된 바와 같이, 수직/수평선 영상을 촬영하는 단계(S1), 촬영된 영상을 캐니 경계선 검출 알고리즘에 따라 처리하여 좌측 경계선 영상과 우측 경계선 영상을 획득하는 단계(S2), 좌/우측 경계선 영상에서 불연속선을 각각 제거하는 단계(S3-L/R,S4-L/R), 불연속선이 제거된 좌/우측 경계선 영상을 단선화 연산하여 좌측 단선과 우측 단선을 획득하는 단계(S5-L/R), 좌측 단선과 우측 단선의 밀접 관련성을 분석하는 단계(S6), 분석결과에 따라 좌측 단선과 우측 단선을 합성하는 단계(S7), 최종 단선화된 영상을 출력하는 단계(S8)로 구성된다.
도 3을 참조하면, 수직/수평선 영상 촬영 단계(S1)에서는 카메라(10)를 이용하여 빔사와 같은 선형 물체를 촬영하여 소정 폭을 갖는 직선 영상을 획득한다. 캐니 경계선 검출 단계(S2)에서는 캐니 에지 검출 알고리즘에 따라 직선 영상을 처리하여 직선 영상의 좌측 경계선으로 이루어진 좌측 경계선 영상과 직선 영상의 우측 경계선으로 이루어진 우측 경계선 영상을 획득한다. 좌/우측 경계 수직선은 도 5에 도시된 바와 같이, 원점(0,0)을 중심으로 좌측 경계 수직선보다 조금 떨어진 지점부터 우측 경계선 영상이 나타난다. 도 5에서 (a)는 좌측 경계선 영상을 나타내고, (b)는 우측 경계선 영상을 나타낸다.
이어, 좌측 경계선 정보와 우측 경계선 정보를 각각 입력하고, 좌측 경계선 영상과 우측 경계선 영상에서 불연속선을 각각 제거한다(S3-L/R,S4-L/R). 즉, 수직방향 불연속 직선은 도 6에 나타낸 바와 같이 n번째 행의 수직 방향으로 처음 픽셀값 255이가 등장한 이후 픽셀값이 0으로 바뀌었다가 그 이후 나타나는 픽셀값 255로 이루어진 파편화된 모든 수직선들이다.
불연속선 제거 단계(S4-L/R)에서는 도 7에 도시된 바와 같이, 수직 방향 불연속 직선들의 집합은 n번째 행에 처음 등장한 픽셀값 255의 연장으로 간주할 수 있으므로 처음 등장한 직선을 제외하고 나머지는 모두 삭제한다.
이어 단선화 연산 단계(S5-L/R)에서는 입력정보의 차원을 도 8에 도시된 바와 같이, 정의한 후 불연속 직선 성분이 제거된 입력 정보의 각 픽셀을 다음 표 1과 같은 순서로 스캐닝한다.
① 0번 행부터 시작하여 1, 2, … , i, … , (nWidth - 1) 행까지 진행한다.
② 각 행의 0번 열부터 시작하여 1, 2, … , j, … (nHeight - 1) 열까지 진행한다.
③ 각 픽셀의 하방 검사 결합 순서는 왼쪽 우선이다.
단선화 연산 단계(S5-L/R)에서는 위 표 1과 같은 순서로 각 픽셀들을 열방향으로 스캐닝하면서 각 픽셀들의 방향을 결정하고, 유효 위치를 기록한다. 각 픽셀의 방향 결정에 사용되는 변수들의 의미는 다음 표 2와 같다.
변수명 초기조건 의미
p 0 픽셀값
inDir -2 각 열에 진입하는 방향성
outDir -2 각 열의 연산 결과 방향성, outDir이 결정되는 순간 동일 열에서의 검색을 중지하고 다음 열의 첫 번째 행부터 검색을 새로 시작하며 inDir = outDir이 된다.
sx 0 연속적으로 중복된 수직선 시작 열 위치
ex 0 연속적으로 중복된 수직선 끝 열 위치
c 0 현재 스캔 중인 열 번호
r 0 현재 스캔 중인 행 번호
prevR 0 이전 행 번호
bWhiteAppear false 각 열의 수직 하방으로 p=255가 나타난 적이 있는지 유뮤
bWrite false 유효 위치를 기록해도 되는지 유무
sameLines[] empty 수직 단선 위치 배열
본 발명의 실시예에서 '픽셀값 255'는 흰색으로 표현되는 픽셀의 밝기를 나타내고, 픽셀값 0은 검은색으로 표현되는 픽셀의 밝기를 나타낸다.
그리고 각 픽셀의 방향 결정은 표 2의 변수 bWhiteAppear=true 인 경우에만 적용하고, inDir 값에 따라 도 9 내지 도 13과 같이 산출한다.
도 9의 (a)는 inDir == -2일 때 pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이고, 도 9의 (b)는 그 외의 경우에 픽셀 방향을 결정하는 예이다. 도 9에서 pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우에 outDir = +1이고, sx = c, ex = c이며, 그외의 경우에는 outDir = 0, sx = c, ex = c이다.
도 10의 (a)는 inDir == -1일 때 pIn[nWStep+c-1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이고, 도 10의 (b)와 (c)는 pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이다. 도 10을 참조하면, pIn[nWStep+c-1] == 255인 경우에 outDir = -1, ex = c이고, pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우에는 다음 표 3과 같이 구한다. 그 외의 경우에는 outDir = 0이다.
if (r<prevR)
outDir =+2, ex=c
else
outDir =+1
bWrite = true;
도 11의 (a)는 inDir == 0일 때 pIn[nWStep+c-1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이고, 도 11의 (b)는 pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이다. 도 11을 참조하면, pIn[nWStep+c-1] == 255인 경우 outDir = -1, ex = c, prevR = r + 1이고, pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우 outDir = +2, ex = c이다.
도 12의 (a)는 inDir == +1 일 때, pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이고, 도 12의 (b)는 그 외의 경우이다. 도 12를 참조하면, pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우 outDir = +2, ex = c이고, 그외의 경우에는 outDir = -2, ex = c이다.
도 13의 (a)는 inDir == +2 일 때, pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우의 픽셀 방향 결정 예이고, 도 13의 (b)는 그 외의 경우이다. 도 13을 참조하면, pIn[nWStep+c+1] == 255인 경우 outDir = +1, bWrite = true이고, 그외의 경우 outDir = 0이다.
이후 도출된 결과로 다음 표 4와 같이, bWrite와 outDir을 재조절한다.
bWhiteAppear 검사 조건 outDir bWrite
true if (inDir == -1 && outDir == 0) - true
if (inDir == 1 && outDir == -2) - true
if (inDir == 2 && outDir == 0) - true
false if (inDir == -1 || inDir == 0) -2 true
그리고 행의 유효 위치를 sameLines[]에 기록하는데, 행의 유효 위치는 도 14에 도시된 바와 같이, sx와 ex의 중간점 mx을 계산하여 기록한다.
중간점(mx) 계산은 다음 수학식1과 수학식2를 이용할 수 있는데, 본 발명의 실시예에서는 왼쪽 우선의 원칙이 지켜지도록 수학식 1을 이용한다.
Figure 112015065863110-pat00001
Figure 112015065863110-pat00002
위 식에서 |ex-sx| = 1인 경우 , 수학식1의 경우 mx = sx가 되며, 수학식 2의 경우 mx = ex가 됨을 알 수 있다.
이와 같은 단선화 연산의 결과로 얻어진 유효 위치 정보를 이용하여 도 15에 도시된 바와 같이 수직 단선을 출력한다. 도 15에서 sameLines[]는 수직 단선 위치 배열을 나타낸다. 그리고 밀접 관련성 분석을 하기 위해서는 좌측 경계선과 우측 경계선에 대해 이를 각각 적용하여 두 개의 이미지 정보를 확보한다.
다시 도 3을 참조하면, 밀접 관련성 분석 단계(S6)에서는 좌측과 우측 경계선 수직 단선화 이미지를 각각 입력받는다. 입력받은 이미지의 단선들은 도 16에 도시된 바와 같이 편의상 하나의 실선으로 표현한다. 도 16을 참조하면, 좌측 경계선 수직 단선화 이미지는 "Left", 우측 경계선 수직 단선화 이미지를 "Right"이다.
그리고 좌측과 우측 밀접 관련성 분석 단계(S6)에서는 밀접 관련성은 도 17에 도시된 바와 같이 Left(i=c)와 Right(i=c)은 일대일 대응 관계(c=0, 1, 2, ... nWidth)를 의미하는데, 정상 상태에서 Left(i=c)와 Left(i=c+1) 사이에는 반드시 하나의 Right가 존재해야 한다.
좌측 단선과 우측 단선 합성 단계(S7)에서는 정상적인 경우 합성을 위한 수직 단선 위치 배열(finalLines[])에 현재 스캔 중인 행 번호 c를 기록하고, 도 18에 도시된 바와 같이, Left(i=c)와 Left(i=c+1) 사이의 구간에 Right가 2개 이상 존재한다면 단선이 Left에서 사라진 경우로서, 첫 번째 단선을 제외한 나머지 Right의 위치를 finalLines[]에 기록한다.
도 19에 도시된 바와 같이, Left(i=c)와 Left(i=c+1) 사이의 구간에 해당하는 Right가 나타나지 않는 경우는 단선이 Left에는 존재하지만 Right에는 없는 경우로서, 정상적 상태로 간주하여 finalLines[]에 c를 기록한다.
또한 도 20에 도시된 바와 같이, 단선이 Right에 먼저 나타나는 경우에는 finalLines[]에 Right의 위치를 기록한다. 이와 같이 하여 좌측 단선과 우측 단선의 합성 결과는 finalLines[]에 기록된다.
한편, 본 발명에 따르면 합성 결과 finalLines[]과 초기에 주어진 판단 기준 단선의 수를 비교하여 정상과 비정상 상태를 판단할 수 있고, 이어서 정상적 상태라고 하더라도 극한 문제 지역을 가지고 있는지 확인할 수 있다. 즉, 합성 결과 finalLines[]의 finalLines.length >= '판단 기준 단선의 수'를 구해 정상, 비정상, 및 오류 위치 추출하는데, 오류 위치 추출에서는 단선과 그 이웃하는 단선 간의 거리가 상대적으로 대단히 좁게 나타나는 위치일 경우에는 좁은 위치로 정의하고, 가는 실 가닥 추출에 사용할 수 있다. 또한 단선과 그 이웃하는 단선 간의 거리가 상대적으로 넓게 나타나는 위치일 경우에는 넓은 위치로 정의하고, 끊어진 실 가닥의 위치를 확인할 수 있다.
오류 위치 계산은 합성 결과 finalLines[]을 이용하여 계산한 각 단선 간의 평균거리를 d라 할 때, 좁은 위치 = 각 단선 간의 거리 < 각 이웃한 단선 간의 평균 거리 * 0.5로 산출하고, 넓은 위치 = 각 단선 간의 거리 < 각 이웃한 단선 간의 평균 거리 * 1.5로 산출한다.
이상에서 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
10: 카메라 20: 연속중복 직선의 단선화 시스템
22: 캐니 경계선 검출기 24L/R: 경계선 영상 단선화 모듈
26: 밀접 관련성 분석모듈 241: 불연속선 제거부
242: 단순화 연산부 243: 유효위치 기록부
244: 단선 출력부

Claims (6)

  1. 선 형상의 다수 객체를 카메라로 촬영하여 획득된 소정 폭을 갖는 각 직선 영상을 입력받아 연속 중복된 직선을 단선화하는 연속중복 직선의 단선화 시스템에 있어서,
    소정 폭을 갖는 직선 영상을 입력받아 직선 영상의 좌측 경계선을 검출하여 좌측 경계선 영상을 출력하고, 직선 영상의 우측 경계선을 검출하여 우측 경계선 영상을 출력하는 경계선 검출기와,
    상기 좌측 경계선 영상을 단선화하여 좌측 단선 영상을 출력하는 좌측 경계선 영상 단선화 수단과,
    상기 우측 경계선 영상을 단선화하여 우측 단선 영상을 출력하는 우측 경계선 영상 단선화 수단과,
    상기 좌측 단선 영상과 상기 우측 단선 영상의 밀접 관련성을 분석한 후 좌측 단선과 우측 단선을 합성하여 최종 단선화된 영상을 출력하는 밀접 관련성 분석수단을 포함하고,
    상기 좌측 경계선 영상 단선화 수단이나 상기 우측 경계선 영상 단선화 수단은,
    각 직선 방향의 불연속선을 제거하는 불연속선 제거부;
    상기 불연속선이 제거된 입력정보의 각 픽셀을 소정의 순서로 스캐닝하면서 각 픽셀의 방향을 결정하고, 연속적으로 중복된 직선의 시작 위치와 끝 위치를 산출하는 단선화 연산부;
    시작 위치와 끝 위치의 중간점을 유효 위치로 기록하는 유효위치 기록부; 및
    유효위치 정보를 이용하여 단선을 생성하는 단선 출력부로 구성된 것을 특징으로 하는 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 시스템.
  2. 삭제
  3. 촬영된 소정 폭을 갖는 직선 영상을 캐니 경계선 검출 알고리즘에 따라 처리하여 직선 영상의 좌측 경계선으로 이루어진 좌측 경계선 영상과 직선 영상의 우측 경계선으로 이루어진 우측 경계선 영상을 획득하는 제 1 단계;
    상기 좌측 경계선 영상과 상기 우측 경계선 영상에서 불연속선을 각각 제거하는 제 2 단계;
    상기 불연속선이 제거된 좌측 경계선 영상과 우측 경계선 영상을 단선화 연산하여 좌측 단선과 우측 단선을 획득하는 제 3 단계;
    상기 좌측 단선과 상기 우측 단선의 밀접 관련성을 분석하는 제 4 단계; 및
    상기 분석결과에 따라 좌측 단선과 우측 단선을 합성하여 최종 단선화된 영상을 출력하는 제 5 단계를 포함하고,
    상기 제 3 단계는,
    불연속선 성분이 제거된 입력정보의 각 픽셀을 소정의 순서로 스캐닝하면서 각 픽셀의 방향을 결정하고 연속적으로 중복된 직선의 시작 위치와 끝 위치를 산출하는 단계와,
    상기 시작 위치와 상기 끝 위치의 중간점을 유효위치로 기록하는 하는 단계와,
    유효위치 정보를 이용하여 단선을 생성하는 단계를 포함하는 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법.
  4. 삭제
  5. 제3항에 있어서, 상기 제 4 단계는,
    좌측 단선 영상과 우측 단선 영상을 비교하여 일대일의 대응 관계를 갖고 서로 이웃하는 좌측 단선 사이에 우측 단선이 하나 존재하면 정상 상태로 판단하여 최종 단선에 기록하는 것을 특징으로 하는 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법.
  6. 삭제
KR1020150096716A 2015-07-07 2015-07-07 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템 KR101691917B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150096716A KR101691917B1 (ko) 2015-07-07 2015-07-07 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150096716A KR101691917B1 (ko) 2015-07-07 2015-07-07 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101691917B1 true KR101691917B1 (ko) 2017-01-02

Family

ID=57810252

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150096716A KR101691917B1 (ko) 2015-07-07 2015-07-07 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101691917B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102154630B1 (ko) 2020-05-12 2020-09-10 도창교 하이브리드 전기보일러 장치 및 그에 적합한 가열부 장치
KR20220115792A (ko) 2022-08-01 2022-08-18 김기성 하이브리드 전기보일러 장치 및 그에 적합한 가열부장치

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08161494A (ja) * 1994-12-08 1996-06-21 Mazda Motor Corp 線分検出方法およびその装置
JPH0981740A (ja) * 1995-09-12 1997-03-28 Toshiba Corp 線図形入力装置
JPH09228202A (ja) * 1995-07-03 1997-09-02 Btsr Internatl Spa コード化センサ機構を備えた繊維機械への複数本の糸の供給をモニターする装置、及びこれの制御方法
KR100605027B1 (ko) 2004-02-25 2006-07-26 시냅스이미징(주) 카메라 또는 검사 대상의 이동 중 영상 획득에 의한영상검사방법 및 영상검사장치
KR101007731B1 (ko) 2008-09-26 2011-01-13 코오롱글로텍주식회사 정경장치
JP2012073942A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Olympus Corp 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08161494A (ja) * 1994-12-08 1996-06-21 Mazda Motor Corp 線分検出方法およびその装置
JPH09228202A (ja) * 1995-07-03 1997-09-02 Btsr Internatl Spa コード化センサ機構を備えた繊維機械への複数本の糸の供給をモニターする装置、及びこれの制御方法
JPH0981740A (ja) * 1995-09-12 1997-03-28 Toshiba Corp 線図形入力装置
KR100605027B1 (ko) 2004-02-25 2006-07-26 시냅스이미징(주) 카메라 또는 검사 대상의 이동 중 영상 획득에 의한영상검사방법 및 영상검사장치
KR101007731B1 (ko) 2008-09-26 2011-01-13 코오롱글로텍주식회사 정경장치
JP2012073942A (ja) * 2010-09-29 2012-04-12 Olympus Corp 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102154630B1 (ko) 2020-05-12 2020-09-10 도창교 하이브리드 전기보일러 장치 및 그에 적합한 가열부 장치
KR20220115792A (ko) 2022-08-01 2022-08-18 김기성 하이브리드 전기보일러 장치 및 그에 적합한 가열부장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6701005B1 (en) Method and apparatus for three-dimensional object segmentation
KR101292897B1 (ko) 팬터그래프 변위 측정 장치 및 트롤리선 경점 검출 방법
CN103471512B (zh) 一种基于机器视觉的玻璃板宽检测系统
JP5422620B2 (ja) パターン化位相差フィルムの欠陥検出装置及び方法、並びに製造方法
JP6150248B2 (ja) 布地の欠陥検査方法と装置
US9521372B2 (en) Pattern measuring apparatus, pattern measuring method, and computer-readable recording medium on which a pattern measuring program is recorded
JP5888035B2 (ja) 円筒体又は円柱体材料の表面欠陥検査方法及び装置
TW201310012A (zh) 圖案化相位差膜的缺陷檢測裝置與方法以及製造方法
US11928805B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and storage medium for defect inspection and detection
CN113284154B (zh) 钢卷端面图像分割方法、装置及电子设备
KR101691917B1 (ko) 연속적으로 중복된 직선 영상의 단선화 방법 및 시스템
JP2008117305A (ja) 画像処理装置
JP2006023178A (ja) ３次元計測方法及び装置
JP5502569B2 (ja) 走査電子顕微鏡
EP2317459B1 (en) Defining image features and using features to monitor image transformations
JP5257063B2 (ja) 欠陥検出方法および欠陥検出装置
KR101741767B1 (ko) 카메라를 활용한 정경 스캔 방법
JP2015059854A (ja) 欠陥検査方法及び欠陥検査装置
KR102613682B1 (ko) 이물 검사를 위한 모아레 검출 방법 및 장치
JPWO2008129656A1 (ja) アップショット検出装置及び方法、電子機器、並びにコンピュータプログラム
JPH08294035A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
KR102521516B1 (ko) 광각 탐지가 가능한 검사기용 이미지 처리 장치 및 방법 그리고 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체
JPH10176997A (ja) 周期疵検出方法及び装置
JP2020002494A (ja) 織機の止段検査方法および織機の止段検査装置
KR101974111B1 (ko) 디스플레이 패널의 검사 방법 및 검사 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191224

Year of fee payment: 4