KR101928780B1 - 부재 열화 분석 장치, 부재 열화 측정 장치 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 측정 장치는, 컬러차트와, 컬러차트가 배치되고 부재가 배치되는 공간을 제공하는 틀과, 틀에 연결되어 틀에서 컬러차트가 표시하는 방향으로 연장되는 지지대와, 부재 및 컬러차트를 촬영하며 부재 및 컬러차트가 함께 촬영되도록 틀로부터 이격되어 지지대상에 배치되는 카메라와, 부재 및 컬러차트(color chart)가 촬영된 영상에서 관심영역을 추출하는 영상모듈과, 관심영역의 컬러차트 영상에 기초하여 관심영역의 부재 영상을 보정하는 보정모듈과, 보정된 부재 영상의 각 픽셀(pixel)마다 부재의 기준 색상에 대한 색상값 차이를 분석하고 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 색상값 차이가 기준 색상값 차이보다 큰 픽셀의 비율에 기초하여 부재의 열화도를 분석하는 분석모듈을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 부재 열화 분석 장치, 부재 열화 측정 장치 및 이를 기록하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 관한 것이다.
일반적으로 열화된 부재는 열화되기 전의 부재의 색상과 다른 색상을 표출할 수 있다. 점검자는 이러한 색상의 관찰을 통해 부재의 열화도를 판단할 수 있다.
그러나 이러한 열화도 판단 수단은 점검자의 육안에 의존하므로, 점검자의 주관에 의해서 열화도 판단 편차가 커질 수 있다는 문제점이 있다.
본 발명의 일 실시예는, 부재 열화 분석 장치, 부재 열화 측정 장치 및 이를 기록하는 컴퓨터 판독가능 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 측정 장치는, 컬러차트; 상기 컬러차트가 배치되고 부재가 배치되는 공간을 제공하는 틀; 상기 틀에 연결되어 상기 틀에서 상기 컬러차트가 표시하는 방향으로 연장되는 지지대; 상기 부재 및 컬러차트를 촬영하며, 상기 부재 및 컬러차트가 함께 촬영되도록 상기 틀로부터 이격되어 상기 지지대상에 배치되는 카메라; 부재 및 컬러차트(color chart)가 촬영된 영상에서 관심영역을 추출하는 영상모듈; 상기 관심영역의 컬러차트 영상에 기초하여 상기 관심영역의 부재 영상을 보정하는 보정모듈; 및 보정된 부재 영상의 각 픽셀(pixel)마다 부재의 기준 색상에 대한 색상값 차이를 분석하고, 상기 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 상기 색상값 차이가 기준 색상값 차이보다 큰 픽셀의 비율에 기초하여 상기 부재의 열화도를 분석하는 분석모듈; 을 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 보정모듈은 상기 컬러차트 영상과 컬러차트의 기준 색상 간의 색상값 차이가 기준범위 이내가 될 때까지 상기 컬러차트 영상 및 상기 부재 영상 전체의 밝기(brightness) 및 대비(contrast) 중 적어도 하나를 함께 변경하여 상기 부재 영상을 보정할 수 있다.
예를 들어, 상기 영상모듈은 촬영된 영상의 각 픽셀의 인접 픽셀에 대한 색상값 차이를 계산하고, 계산된 색상값 차이가 제2 기준 색상값 차이보다 큰 경계를 추출하여 상기 부재 영상을 추출할 수 있다.
예를 들어, 상기 분석모듈은 보정된 부재 영상의 각 픽셀의 상기 색상값 차이에 기초하여 제1 색상 또는 제2 색상으로 이원화하고, 상기 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 제1 색상의 비율에 기초하여 상기 부재의 열화도를 분석할 수 있다.
예를 들어, 상기 부재 열화 측정 장치는 상기 부재의 정보 및 상기 부재의 열화도 중 적어도 하나를 출력하고, 촬영된 영상, 상기 영상모듈에 의해 추출된 영상 및 상기 보정모듈에 의해 보정된 영상 중 적어도 하나를 출력하고, 상기 분석모듈에 의해 이원화된 영상을 출력하는 출력모듈을 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 부재 열화 측정 장치는 상기 부재의 기준 색상을 입력 받는 입력모듈을 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 영상모듈은 촬영된 영상의 각 픽셀에 대해 3개의 광원값을 산정하고, 상기 컬러차트는 상기 3개의 광원값 중 하나가 최대값인 3개의 색상, 상기 3개의 광원값 중 두개가 최대값인 3개의 색상, 상기 3개의 광원값이 최대값인 1개의 색상 및 상기 3개의 광원값이 최소값인 1개의 색상을 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 부재는 송전철탑의 용융아연도금 부재 또는 송전철탑의 도장 부재를 포함할 수 있다.
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예를 들어, 상기 부재 열화 측정 장치는, 상기 틀에 포함되는 자성체; 및 상기 틀의 일단에 배치되어 상기 부재의 폭을 표기하는 가변형 마커; 를 더 포함할 수 있다.
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본 발명에 따르면, 부재의 열화도가 객관적으로 판단될 수 있어 열화도 판단 신뢰도가 제고될 수 있으며, 부재 열화도 판단을 위한 시간 및 비용이 절약될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 측정 장치를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 카메라의 촬영 영상을 예시하는 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 영상모듈의 추출을 예시하는 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 보정모듈의 보정을 예시하는 도면이다.
도 6은 광원값으로 열화된 부재의 색상을 나타낸 도면이다.
도 7은 부재의 영상특성을 나타낸 그래프이다.
도 8은 부재의 녹의 색상특성을 나타낸 그래프이다.
도 9는 열화도가 서로 다른 부재를 각각 나타낸 도면이다.
도 10은 도 1에 도시된 출력모듈의 출력을 예시하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 포함된 프로그램의 순서도이다.
도 12는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 측정 장치를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 카메라의 촬영 영상을 예시하는 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 영상모듈의 추출을 예시하는 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 보정모듈의 보정을 예시하는 도면이다.
도 6은 광원값으로 열화된 부재의 색상을 나타낸 도면이다.
도 7은 부재의 영상특성을 나타낸 그래프이다.
도 8은 부재의 녹의 색상특성을 나타낸 그래프이다.
도 9는 열화도가 서로 다른 부재를 각각 나타낸 도면이다.
도 10은 도 1에 도시된 출력모듈의 출력을 예시하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 포함된 프로그램의 순서도이다.
도 12는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시 예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치(100)는, 영상모듈(110), 보정모듈(120), 분석모듈(130), 출력모듈(140) 및 입력 모듈(150)을 포함할 수 있다.
상기 부재 열화 분석 장치(100)는 부재 열화 측정 장치(200)와 같은 하드웨어의 조합으로 구현될 수 있으며, 도 12에 도시된 컴퓨팅 환경을 통해 소프트웨어의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 상기 부재 열화 분석 장치(100)는 C++ 언어로 구현된 기본 DLL(Regular DLL)로서 구현될 수 있다.
영상모듈(110)은 부재 및 컬러차트(color chart)가 촬영된 영상에서 부재 영상 및 컬러차트 영상을 추출할 수 있다. 여기서, 상기 부재는 송전철탑의 용융아연도금 부재 또는 송전철탑의 도장 부재를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 영상모듈(110)은 촬영된 영상의 각 픽셀(pixel)의 인접 픽셀에 대한 색상값 차이를 계산하고, 계산된 색상값 차이가 제2 기준 색상값 차이보다 큰 경계를 추출하여 부재 영상을 추출할 수 있다. 즉, 부재의 경계는 인접 픽셀간 색상값 차이가 큰 픽셀들이 이어진 선일 수 있다. 상기 부재의 경계내의 영상은 부재 영상으로서 추출될 수 있으며, 상기 부재의 경계외의 영상은 배경 영상으로서 제거될 수 있다.
한편, 상기 색상값 차이는 RGB 색모델을 통해 수치화된 색상간의 수치의 차이로 표현될 수 있다. RGB 색모델에 대한 구체적인 사항은 도 6을 참조하여 후술한다.
보정모듈(120)은 컬러차트 영상에 기초하여 부재 영상을 보정할 수 있다.
부재 영상의 촬영 환경에 따라 상기 부재 영상의 밝기(brightness) 및 대비(contrast)는 달라질 수 있다. 즉, 보정되지 않은 부재 영상은 부재의 실제 색상을 왜곡할 수 있다.
컬러차트 영상은 부재 영상과 함께 촬영된 영상이므로, 부재 영상의 왜곡 정도와 동일한 정도로 왜곡될 수 있다. 따라서, 부재 영상은 컬러차트 영상을 참조하여 보정될 수 있다.
예를 들어, 상기 보정모듈(120)은 컬러차트 영상과 컬러차트의 기준 색상 간의 색상값 차이가 기준범위 이내가 될 때까지 컬러차트 영상 및 부재 영상 전체의 밝기(brightness) 및 대비(contrast) 중 적어도 하나를 함께 변경하여 부재 영상을 보정할 수 있다. 예를 들어, 컬러차트의 기준 색상은 컬러차트가 표시하는 색상에서 왜곡되기 전의 색상일 수 있다. 이에 따라, 촬영 환경에 의해 왜곡된 부재의 색상은 왜곡되기 전의 색상으로 보정될 수 있다.
분석모듈(130)은 보정된 부재 영상의 각 픽셀마다 부재의 기준 색상에 대한 색상값 차이를 분석하고, 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 색상값 차이가 기준 색상값 차이보다 큰 픽셀의 비율에 기초하여 부재의 열화도를 분석할 수 있다.
여기서, 부재의 기준 색상은 열화되지 않은 부재가 표출하는 색상일 수 있다. 즉, 부재 영상의 픽셀 중 부재의 기준 색상과 색상값 차이가 작은 픽셀은 부재의 열화된 부분의 픽셀일 수 있다.
따라서, 보정된 부재 영상에서 부재의 열화된 부분의 픽셀의 비중이 높을수록 부재의 열화도는 크다고 해석될 수 있다. 부재 영상이 컬러차트 영상을 기준으로 보정된 영상이므로, 분석모듈(130)은 촬영 환경에도 불구하고 정확하게 부재의 열화도를 분석할 수 있다.
예를 들어, 상기 분석모듈(130)은 보정된 부재 영상의 각 픽셀의 색상값 차이에 기초하여 제1 색상 또는 제2 색상으로 이원화하고, 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 제1 색상의 비율에 기초하여 부재의 열화도를 분석할 수 있다. 여기서, 제1 색상은 열화된 픽셀임을 나타내기 위한 색상으로 적색일 수 있으며, 제2 색상은 열화되지 않은 픽셀임을 나타내기 위한 색상으로 황색일 수 있다. 이와 같은 픽셀의 이원화는 부재의 열화도 분석을 간소화시킬 수 있으며, 사용자가 열화도 분석을 용이하게 만들 수 있다.
또한, 상기 분석모듈(130)은 부재의 열화된 부분의 픽셀의 비중에 따라 부재의 열화도를 복수의 등급 중 하나로 평가할 수 있다. 여기서, 상기 복수의 등급은 부재의 종류에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 용융아연도금 부재의 열화도는 도장 부재의 열화도보다 더 세분화될 수 있다.
출력모듈(140)은 부재의 정보 및 부재의 열화도 중 적어도 하나를 출력하고, 촬영된 영상, 영상모듈에 의해 추출된 영상 및 보정모듈에 의해 보정된 영상 중 적어도 하나를 출력하고, 분석모듈(130)에 의해 이원화된 영상을 출력할 수 있다.
여기서, 부재의 정보는 부재의 종류, 부재의 색상, 부재의 주변환경 등을 포함할 수 있다. 즉, 상기 부재의 정보는 부재의 열화도 평가에 대한 인자(factor)들일 수 있다.
출력모듈(140)이 이원화되기 전의 영상과 이원화된 영상을 함께 출력함으로써, 사용자는 부재의 열화도를 더욱 정확하게 판단할 수 있다.
입력 모듈(150)은 부재의 기준 색상을 입력 받을 수 있다. 부재의 종류 및 부재의 주변환경에 따라 부재의 기준 색상은 달라질 수 있다. 입력 모듈(150)이 부재의 기준 색상을 입력 받음으로써, 부재 열화 분석 장치(100)는 다양한 부재에 대해 열화도를 분석할 수 있다.
이하, 상기 영상모듈(110), 보정모듈(120), 분석모듈(130), 출력모듈(140)의 구현을 위한 API(application programming interface)를 3개의 클래스로 분류하여 예시한다.
도 1을 참조하면, 영상모듈(110), 보정모듈(120), 분석모듈(130), 출력모듈(140)은 기초 클래스(Basic Classes), 적용 클래스(Application Classes) 및 API 함수(API Functions)에 의해 구현될 수 있다.
기초 클래스(Basic Classes)는 QTVector(101) 및 QTImg(102)를 포함할 수 있다.
QTVector(101)는 RGB 색상공간에서 두 색상간의 광원차를 두 벡터의 각도(degree)로 계산할 수 있다. 예를 들어, QTVector(101)는 CQTVector(const double & x, const Double & y, const double & z) 및 double AngleBetween(CQTVector & vec)의 API로 정의될 수 있다. 여기서, x는 RGB 공간에서 Red 성분을 의미하고, y는 RGB 공간에서 Green 성분을 의미하고, z는 RGB 공간에서 Blue 성분을 의미할 수 있다. 여기서, vec는 각도를 구할 다른 벡터를 의미하며, 기준과 다른 벡터 vec와의 각도를 Radian 단위로 산출될 수 있다.
QTImg(102)는 이미지 열기, 저장, Pixel 편집, Pixel Count 등의 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, QTImg(102)는 CQTImg( ), BOOL LoadImageFromFile(TCHAR * pszFilename), BOOL Save(TCHAR *), CQTImg * CropToNewImgObj(int nX1, int nY1, int nX2, int nY2), COLORREF GetPixelColor(int nX1, int nY1), int ColorReplace(COLORREF colorFrom, COLORREF colorto, int nRange) 및 int ColorDetect(COLORREF * pColorTarget, int * pnRange, int nArrSize,BOOL bCircular)의 API로 정의될 수 있다. 여기서, int ColorDetect(COLORREF * pColorTarget, int * pnRange, int nArrSize,BOOL bCircular)는 검사할 대상 색상범위 내에 있는 픽셀은 적색 RGB(255,0,0)으로 변환하고, 검사할 대상 색상범위 밖에 있는 픽셀은 황색 RGB(255,255,0)으로 변화 후, 검사할 대상 색상 범위내의 총 픽셀수를 반환할 수 있다.
적용 클래스(Application Classes)는 Color Block Detector(103), Image Filter(104) 및 Img Color Adjustor(105)를 포함할 수 있다.
Color Block Detector(103)는 특정 색상이 연속적으로 분포하는 색상블록을 감지할 수 있다. 예를 들어, Color Block Detector(103)는 void SetDetectRange(int nMaxColorAngle, int nMaxColorDist, int nMaxColorChange, int nMinBlockSize), BOOL FindColorBlocks_Vert(CQTImg * pImg, COLORREF colorTarget, int nX0, int nY1, int nY2) 및 BOOL FindColorBlocks_Horz(CQTImg * pImg, COLORREF colorTarget, int nY0, int nX1, int nX2)의 API로 정의될 수 있다.
Img Filter(104)는 색상 보정을 위해 이미지의 밝기(Brightness) 및 대비(Contrast)를 조정할 수 있다. 예를 들어, Img Filter(104)는 CImageFilter(CQTImg * pImgObj), BOOL ChangeBrightness(int nBrightness, CRect rectArea), BOOL ChangeContrast(int nThresholdFactor, Crect rectArea)의 API로 정의될 수 있다.
Img Color Adjustor(105)는 컬러차트 영역 내 색상을 기준으로 전체 부재 이미지의 색상을 보정할 수 있다. 예를 들어, Img Color Adjustor(105)는 Int GetNearColorIndexFromSample(COLORREF color), void AdjustColor( )의 API로 정의될 수 있다. 여기서, void AdjustColor( )는 전체 이미지를 5×5 Pixel 격자로 나누어 평균 색상값 배열을 산정하고, 평균 광원값 배열로부터 컬러차트 6가지 색상영역의 중심위치를 결정하고, 부재 이미지 색상 보정시 광원값 조절 후 AdjustColor( ) 함수를 반복적으로 호출하며, GetNearColorIndexFromSample 함수를 통하여 구한 색상을 표준광원 색상과 비교함으로써 색상 보정의 반복/중지 여부를 결정할 수 있다.
API 함수(API Functions)는 Crop_ROI(106), Adjust_Color(107), Decision_Level(108) 및 Print_Output(109)를 포함할 수 있다.
Crop_ROI(106)는 원본이미지로부터 관심영역(ROI)을 추출할 수 있다. 예를 들어, Crop_ROI(106)는 원본이미지를 로딩하여 메모리에 적재하고, 이미지 좌측 영역에서 BlockDetector.FindColorBlocks_Horz 함수를 호출하여 청색 프레임의 상하 위치를 탐측하고, 이미지 우측 영역에서 BlockDetector.FindColorBlocks_Horz 함수를 호출하여 황색 마커의 상하 위치 탐측하고, 이미지 우측 영역에서 BlockDetector.FindColorBlocks_Vert 함수를 호출하여 황색 마커의 좌우 위치 탐측하고, 이미지 좌측 영역에서 BlockDetector.FindColorBlocks_Horz 함수를 호출하여 청색 프레임의 우측 끝위치 탐측하고, 원본이미지에서 프레임, 마커 밖의 영역을 제거하여 완성된 파일 저장할 수 있다.
Adjust_Color(107)는 컬러차트의 표준값을 기준으로 이미지 색상을 보정할 수 있다. 예를 들어, Adjust_Color(107)는 인수 경로로부터 ROI 추출 이미지를 열어 메모리에 적재하고, ColorAdjustor.AdjustColor 함수를 호출하여 현재 패치영역의 색상 값을 측정하고, imgFilter.ChangeBrightness를 호출하여 적색 패치의 Red 성분값과 청색 패치의 Blue 성분값이 기준값을 만족할 때가지 반복하고, imgFilter.ChangeContrast를 호출하여 적색 패치의 Red 성분값과 청색 패치의 Blue 성분값이 기준값을 만족할 때까지 반복하고, 영상처리가 종료된 이미지를 저장할 수 있다.
Decision_Level(108)는 부재 및 열화 색상을 적용하여 열화도를 판정할 수 있다. 예를 들어, Decision_Level(108)는 인수 경로로부터 색상보정 이미지를 열어 메모리에 적재하고, 색상 보정이 완료되었으므로 컬러차트 영역을 이미지에서 제거하고, 공백(백색) 영역을 이미지에서 제거하고, QTImg.ColorDetect 함수를 호출하여 열화(녹 및 손상) 색상을 적색 RGB(255,0,0)로, 정상 색상은 황색 RGB(255,255,0)로 변경하며 열화된 Pixel의 총수를 산정하고, 색상 보정된 파일을 저장할 수 있다.
Print_Output(109)은 송전철탑 부재 열화 검사에 활용된 모든 이미지 및 면적률/열화도 결과를 표출할 수 있다. 예를 들어, Print_Output(109)은 설비정보, 원본이미지, 관심영역 추출 이미지, 영상처리 분석실행 이미지, 녹/손상 면적률 및 열화도를 표출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 측정 장치를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 측정 장치(200)는, 컬러차트(260), 틀(270), 지지대(280) 및 카메라(290)를 포함하고, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치(100)에 촬영 영상을 제공함으로써, 부재의 열화를 현장에서 정확하고 간편하게 측정할 수 있다.
컬러차트(color chart, 260)는 적어도 하나의 컬러 색상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 컬러차트(260)는 3개의 광원값 중 하나가 최대값인 3개의 색상(Red, Green, Blue), 상기 3개의 광원값 중 두개가 최대값인 3개의 색상(cyan, magenta, yellow), 상기 3개의 광원값이 최대값인 1개의 색상(white) 및 상기 3개의 광원값이 최소값인 1개의 색상(black)을 포함할 수 있다. 즉, 상기 컬러차트(260)는 8개의 독립적인 색상을 포함할 수 있다. 상기 8개의 독립적인 색상을 기준으로 다양한 색상에 대한 광원값은 정의될 수 있다.
틀(270)은 컬러차트(260)가 배치되고 부재가 배치되는 공간을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 틀(270)은 송전철탑 부재에 부착 및 제어가 용이하도록 자성체를 내장할 수 있다.
측정의 체계화를 위해, 부재의 길이는 50cm나 1m와 같이 단위 길이를 가질 수 있다. 따라서, 상기 틀(270)의 길이는 상기 부재의 길이와 컬러차트(260)의 일변의 길이의 합일 수 있다.
또한, 상기 틀(270)의 우측 단변부에는 부재의 폭을 표기하는 가변형 마커가 배치될 수 있다. 상기 가변형 마커는 부재 열화 분석 장치(100)의 부재 영상 추출의 시작점이 될 수 있다.
지지대(280)는 틀(270)에 연결되어 틀(270)에서 컬러차트(260)가 표시하는 방향으로 연장될 수 있다. 상기 지지대(280)의 길이는 틀(270)의 길이에 비례할 수 있다.
카메라(290)는 부재 및 컬러차트(260)를 촬영하며, 부재 및 컬러차트(260)가 함께 촬영되도록 틀(270)로부터 이격되어 지지대(280)상에 배치될 수 있다. 예를 들어 카메라(290)의 촬영 각도가 45도일 경우, 상기 카메라(290)의 부재에 대한 이격거리는 틀(270)의 길이의 절반일 수 있다.
도 3은 도 2에 도시된 카메라의 촬영 영상을 예시하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 부재는 틀 상에서 컬러차트의 일측에 배치되고, 카메라의 촬영 영상은 컬러차트와 부재를 모두 포함할 수 있다. 카메라의 촬영 영상은 컬러차트와 부재뿐만 아니라 배경까지도 포함할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 영상모듈의 추출을 예시하는 도면이다.
도 4의 (a)는 카메라의 촬영 영상으로부터 관심영역(ROI)이 추출되기 전의 영상을 나타내고, 도 4의 (b)는 카메라의 촬영 영상으로부터 관심영역(ROI)이 추출된 후의 영상을 나타낸다.
영상모듈은 촬영된 영상에서 기준 프레임, 마커(Marker)등의 위치를 탐측한 후 프레임 및 마커 밖의 영역을 제거함으로써 관심영역을 추출할 수 있다.
이에 따라, 영상모듈은 촬영된 영상에서 배경 영상 등이 제외되고 부재 영상 및 컬러차트 영상이 남은 영상을 추출할 수 있다.
도 5는 도 1에 도시된 보정모듈의 보정을 예시하는 도면이다.
도 5의 (a)는 보정되기 전의 영상을 나타내고, 도 5의 (b)는 보정된 후의 영상을 나타낸다.
일반적으로 영상처리 기술은 영상 개선, 영상 복원, 영상 변환, 영상 분석, 영상 인식, 영상 압축 등으로 분류되며, 이러한 영상처리 기술들을 효과적으로 구현하기 위해서는 송전철탑 용융아연도금 및 도장의 열화된 부재로부터 획득한 색상 영상정보에 대한 보정이 진행될 수 있다.
예를 들어, 송전철탑은 옥외에 건설되어 있으므로 일조에 따른 일광이 항상 변화하는 환경에 놓일 수 있다. 일조 조건이 변화되는 경우 영상을 통한 대상물의 색채정보도 변화될 수 있다. 일조 조건의 변화에는 광원의 색온도 변화(광원의 색조)와 조도 변화가 있고, 색온도 변화에는 화이트 밸런스 조정, 조도 변화에는 촬영시의 적정한 조리개 조정 또는 컬러영상 분석시의 임계값을 보정할 수 있다. 그러나 송전철탑 현장에서 적정한 조리개 조정을 실시하는 것은 쉽지 않고, 영상분석시 임계값 조정은 개인의 주관적 판단에 의존하는 경향이 많으므로 합리적인 영상보정 방안이 요구될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치는, 기준색상을 포함하는 컬러차트를 활용하여 손상된 RGB 광원을 보상하는 기법을 활용할 수 있다. 즉, 상기 기법은 RGB 특성이 확인된 기준색상 컬러차트를 동시에 촬영함으로써 촬영 영상으로부터 확인되는 변형된 기준색상 컬러차트의 RGB 특성을 본래의 RGB 기준색상으로 환원시킴으로써 동시에 촬영된 송전철탑 부재의 열화 영상을 보정하는 방법이다.
도 6은 광원값으로 열화된 부재의 색상을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, RGB 색모델은 각 광원(Red, Green, Blue)당 256개(0~255)의 숫자로 표기되고 X축 빨강(255, 0, 0), Y축 초록(0, 255, 0), Z축 파랑(0, 0, 255)으로 구분될 수 있다. 이에 따라, RGB 색모델 영상은 이론적으로 세가지 광원을 사용하여 16,700,000가지의 색상을 구현할 수 있다.
상기 색모델에서 특정 영역(RGB color range of corrosion)은 열화된 부재의 색상에 해당될 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치는, 상기 색모델을 기반으로 보정된 영상의 색상을 정량적으로 분석함으로써, 열화도 판단 신뢰도를 제고할 수 있다.
도 7은 부재의 영상특성을 나타낸 그래프이다.
도 8은 부재의 녹의 색상특성을 나타낸 그래프이다.
도 7의 좌측 그래프는 보정된 영상의 각 픽셀 별 Red값과 Green값의 관계를 나타내고, 도 7의 가운데 그래프는 보정된 영상의 각 픽셀 별 Red값과 Blue값의 관계를 나타내고, 도 7의 우측 그래프는 보정된 영상의 각 픽셀 별 Blue값과 Green값의 관계를 나타낸다. 도 7에 도시된 관계들은 컬러차트의 8개의 색상 중 cyan, magenta, yellow에 대한 비교에 이용될 수 있다.
도 8의 좌측 그래프는 보정된 영상의 각 픽셀 별 Red값을 나타내고, 도 7의 가운데 그래프는 보정된 영상의 각 픽셀 별 Green값을 나타내고, 도 7의 우측 그래프는 보정된 영상의 각 픽셀 별 Blue값을 나타낸다.
이와 같은 관계들 및 광원값을 통해, 열화된 부재의 색상 범위는 정량적으로 설정될 수 있으며, 다양한 부재에 대한 호환성을 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 송전철탑은 부식방지, 항공장애 표시, 주변 환경과의 융화 등을 위하여 다양한 색상의 도장을 실시하고 있으며, 수많은 색상의 도장을 열화 검사장비를 통해 일괄적으로 추출하기는 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치는 송전철탑 부재중 도장 부재에 대하여 영상처리 실행 이전에 도장색상 정의 기능을 수행할 수 있다. 영상처리 실행에 앞서 열화영상 상에 도장 건전부의 색상을 사용자가 직접 지정함으로써 도장 고유의 색상을 정의할 수 있으며, 이를 통해 건전부의 색상과 손상부(박리, 녹)의 색상을 이원화 할 수 있다.
도 9는 열화도가 서로 다른 부재를 각각 나타낸 도면이다.
도 9의 (a)는 열화도가 낮은 부재를 나타내고, 도 9의 (b)는 열화도가 보통인 부재를 나타내고, 도 9의 (c)는 열화도가 높은 부재를 나타낸다.
예를 들어, 열화도가 낮은 부재는 부재의 전체 픽셀 수에서 부재의 열화된 부분의 픽셀의 수의 비율이 10%미만일 수 있고, 열화도가 보통인 부재는 상기 비율이 40%미만일 수 있고, 열화도가 높은 부재는 상기 비율이 40%이상일 수 있다.
도 10은 도 1에 도시된 출력모듈의 출력을 예시하는 도면이다.
도 10을 참조하면, 부재의 정보(설비정보), 촬영된 영상(원본영상), 추출된 영상(관심영역(ROI) 추출), 보정된 영상(영상 보정), 이원화된 영상(분석실행) 및 열화도(분석결과)는 출력화면의 상단부터 하단까지 차례대로 출력될 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 부재 열화 분석 장치는, 각각의 모듈을 통합하여 도 10에 도시된 바와 같이 통합 GUI(Graphic User Interface)를 구성할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 포함된 프로그램의 순서도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 포함된 프로그램은, 영상 추출 단계(S10), 영상 보정 단계(S20), 영상 분석 단계(S30) 및 열화도 분석 단계(S40)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로그램은 도 1에 도시된 부재 열화 분석 장치 또는 도 2에 도시된 부재 열화 측정 장치에 쓰여질 수 있다. 따라서, 도 1 또는 도 2를 통해 전술한 장치에 대한 사항과 동일하거나 이에 상응하는 사항에 대해서 반복적으로 설명하지 아니한다.
영상 추출 단계(S10)에서 컴퓨터는 부재 및 컬러차트가 촬영된 영상에서 부재 영상 및 컬러차트 영상을 추출할 수 있다.
영상 보정 단계(S20)에서 컴퓨터는 상기 컬러차트 영상에 기초하여 상기 부재 영상을 보정할 수 있다.
영상 분석 단계(S30)에서 컴퓨터는 보정된 부재 영상의 각 픽셀마다 부재의 기준 색상에 대한 색상값 차이를 분석할 수 있다.
열화도 분석 단계(S40)에서 컴퓨터는 상기 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 상기 색상값 차이가 기준 색상값 차이보다 큰 픽셀의 비율에 기초하여 상기 부재의 열화도를 분석할 수 있다.
도 12는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.
컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. 메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다. 여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 네트워크(1200)을 통하여 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다. 여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다.
상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크에 의해 상호접속될 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "모듈", "시스템", "인터페이스" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다. 예를 들어, 구성요소는 프로세서 상에서 실행중인 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능물(executable), 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 컨트롤러 상에서 구동중인 애플리케이션 및 컨트롤러 모두가 구성요소일 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 프로세스 및/또는 실행의 스레드 내에 존재할 수 있으며, 구성요소는 하나의 컴퓨터 상에서 로컬화될 수 있고, 둘 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수도 있다.
도 12 및 도 1을 함께 참조하면, 프로세싱 유닛(1110)은 분석모듈(130)의 분석 동작 및 영상처리 동작을 수행할 수 있다. 메모리(1120)는 입력모듈(150)에 의해 취득된 부재의 정보를 장기간 저장하여 분석모듈(130)에 제공할 수 있다. 스토리지(1130)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 포함된 프로그램을 읽을 수 있다. 입력 디바이스(1140)는 입력모듈(150)의 데이터 취득을 수행할 수 있다. 출력 디바이스(1150)는 출력모듈(140)의 영상출력 동작을 수행할 수 있다. 통신 접속(1160)은 부재 열화 분석 장치(100)가 카메라로부터 원격으로 촬영된 영상을 수신할 수 있다. 네트워크(1200)는 복수의 부재 열화 측정 장치로부터 촬영된 영상을 일괄적으로 받을 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
이상에서는 본 발명을 실시 예로써 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형이 가능할 것이다.
110: 영상모듈
120: 보정모듈
130: 분석모듈
140: 출력모듈
150: 입력모듈
260: 컬러차트
270: 틀
280: 지지대
290: 카메라
120: 보정모듈
130: 분석모듈
140: 출력모듈
150: 입력모듈
260: 컬러차트
270: 틀
280: 지지대
290: 카메라
Claims (11)
- 컬러차트;
상기 컬러차트가 배치되고 부재가 배치되는 공간을 제공하는 틀;
상기 틀에 연결되어 상기 틀에서 상기 컬러차트가 표시하는 방향으로 연장되는 지지대;
상기 부재 및 컬러차트를 촬영하며, 상기 부재 및 컬러차트가 함께 촬영되도록 상기 틀로부터 이격되어 상기 지지대상에 배치되는 카메라;
부재 및 컬러차트(color chart)가 촬영된 영상에서 관심영역을 추출하는 영상모듈;
상기 관심영역의 컬러차트 영상에 기초하여 상기 관심영역의 부재 영상을 보정하는 보정모듈; 및
보정된 부재 영상의 각 픽셀(pixel)마다 부재의 기준 색상에 대한 색상값 차이를 분석하고, 상기 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 상기 색상값 차이가 기준 색상값 차이보다 큰 픽셀의 비율에 기초하여 상기 부재의 열화도를 분석하는 분석모듈; 을 포함하는 부재 열화 측정 장치.
- 제1항에 있어서, 상기 보정모듈은,
상기 컬러차트 영상과 컬러차트의 기준 색상 간의 색상값 차이가 기준범위 이내가 될 때까지 상기 컬러차트 영상 및 상기 부재 영상 전체의 밝기(brightness) 및 대비(contrast) 중 적어도 하나를 함께 변경하여 상기 부재 영상을 보정하는 부재 열화 측정 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 영상모듈은 촬영된 영상의 각 픽셀의 인접 픽셀에 대한 색상값 차이를 계산하고, 계산된 색상값 차이가 제2 기준 색상값 차이보다 큰 경계를 추출하여 상기 부재 영상을 추출하는 부재 열화 측정 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 분석모듈은 보정된 부재 영상의 각 픽셀의 상기 색상값 차이에 기초하여 제1 색상 또는 제2 색상으로 이원화하고, 상기 보정된 부재 영상의 전체 픽셀 중 상기 제1 색상의 비율에 기초하여 상기 부재의 열화도를 분석하는 부재 열화 측정 장치.
- 제4항에 있어서,
상기 부재의 정보 및 상기 부재의 열화도 중 적어도 하나를 출력하고, 촬영된 영상, 상기 영상모듈에 의해 추출된 영상 및 상기 보정모듈에 의해 보정된 영상 중 적어도 하나를 출력하고, 상기 분석모듈에 의해 이원화된 영상을 출력하는 출력모듈을 더 포함하는 부재 열화 측정 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 부재의 기준 색상을 입력 받는 입력모듈을 더 포함하는 부재 열화 측정 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 영상모듈은 촬영된 영상의 각 픽셀에 대해 3개의 광원값을 산정하고,
상기 컬러차트는 상기 3개의 광원값 중 하나가 최대값인 3개의 색상, 상기 3개의 광원값 중 두개가 최대값인 3개의 색상, 상기 3개의 광원값이 최대값인 1개의 색상 및 상기 3개의 광원값이 최소값인 1개의 색상을 포함하는 부재 열화 측정 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 부재는 송전철탑의 용융아연도금 부재 또는 송전철탑의 도장 부재를 포함하는 부재 열화 측정 장치.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 틀에 포함되는 자성체; 및
상기 틀의 일단에 배치되어 상기 부재의 폭을 표기하는 가변형 마커; 를 더 포함하는 부재 열화 측정 장치. - 삭제
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| KR1020160043464A KR101928780B1 (ko) | 2016-04-08 | 2016-04-08 | 부재 열화 분석 장치, 부재 열화 측정 장치 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 |
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|---|---|
| KR (1) | KR101928780B1 (ko) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020130786A1 (en) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | Mimos Berhad | A method of analyzing visual inspection image of a substrate for corrosion determination |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001004525A (ja) * | 1999-06-21 | 2001-01-12 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 鋼材の劣化・腐食検出判定方法 |
| JP2001280960A (ja) * | 2000-03-29 | 2001-10-10 | Nkk Corp | 遠隔計測方法及び装置 |
| JP2012013675A (ja) | 2010-05-31 | 2012-01-19 | Tohoku Electric Power Co Inc | 鋼管内部腐食解析装置及び腐食解析方法 |
| JP2014211371A (ja) * | 2013-04-19 | 2014-11-13 | 大和ハウス工業株式会社 | 外装材の劣化判定方法および判定装置 |
| KR101480478B1 (ko) | 2013-08-30 | 2015-01-08 | (주)하이레벤 | 태양광발전설비의 열화모듈 검출 시스템 및 이를 이용한 검출방법 |
| JP2017120233A (ja) | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 株式会社東芝 | 劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラム |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101008956B1 (ko) | 2009-06-12 | 2011-01-17 | 서울메트로 | 계통설비별 색상정보를 이용한 변전소 모니터링 시스템 |
-
2016
- 2016-04-08 KR KR1020160043464A patent/KR101928780B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2017120233A (ja) | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 株式会社東芝 | 劣化情報取得装置、劣化情報取得システム、劣化情報取得方法及び劣化情報取得プログラム |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 우상균 외, 송전철탑 부재 부식열화 검사장비 개발, 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제20권제4호, 한국구조물진단유지관리공학회, 2016. .6. pp77-83 |
| 이윤 외, 박스형 전력구의 콘크리트 탄산화에 의한 잔존수명 예측, 한국콘크리트학회2012년 봄 학술대회 논문집, 한국콘크리트학회, 2012. 5. pp491-492 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20170116292A (ko) | 2017-10-19 |
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