KR101932227B1

KR101932227B1 - 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법 및 이의 검출 장치

Info

Publication number: KR101932227B1
Application number: KR1020170045891A
Authority: KR
Inventors: 손훈; 왕치엔
Original assignee: 한국과학기술원
Priority date: 2017-04-10
Filing date: 2017-04-10
Publication date: 2018-12-24
Also published as: KR20180114316A; WO2018190570A1

Abstract

프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법은 프리캐스트 콘크리트에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 기하학 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력하고, 기하학 정보와 색상 정보에 기초하여 스캔 데이터에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터를 생성하며, 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터를 추출하고, 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(segment)들로 분할하고 세그먼트들을 평가하여 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트들을 선택하여 출력한 후, 유효 세그먼트들과 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 보강용 철근들 각각의 위치를 산출할 수 있다.

Description

프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법 및 이의 검출 장치{METHOD FOR DETECTING POSITION OF REBAR IN REINFORCED PRECAST CONCRETE AND DETECTING APPARATUS THE SAME}

본 발명은 3차원 레이저 스캐너에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 프리캐스트 콘크리트(precast concrete)에 포함되는 보강용 철근(rebar) 위치를 검출하는 3차원 레이저 스캐너 및 이를 검출하는 방법에 관한 것이다.

프리캐스트 콘크리트는 공장에서 미리 제조된 콘크리트 또는 콘크리트 제품을 의미한다. 이와 같은 사전에 제작된 프리캐스트 콘크리트 특성을 보다 정확하게 계측하기 위해 상기 프리캐스트 콘크리트의 형상, 치수 및 평탄도를 계측하는 연구는 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구는 주로 프리캐스트 콘크리트의 상부 형상을 계측하는 데에 주안점을 두고 있으며, 이로 인해 계측의 한계가 존재한다.

하지만 프리캐스트 콘크리트의 상부 형상 외에도 프리캐스트 콘크리트 간의 견고한 정합을 위해 측면 형상의 계측도 중요시된다. 특히, 최근에 개발되고 있는 프리캐스트 콘크리트는 인접한 프리캐스트 콘크리트들 사이의 접합 강성을 높이기 위해 이음부에 보강용 철근(rebar)이 삽입된 철근 콘크리트 구조로 제작이 되고 있다. 따라서 인접한 프리캐스트 콘크리트 간의 견고한 접합을 위해서는 철근이 설계 모델을 도시한 도면에서의 위치와 동일한 위치에 설치가 되어야 하지만 제작 과정에서의 오차 및 콘크리트의 수축 등으로 인해 철근의 위치가 상기 설계 도면과 상이한 경우가 발생되는 문제점이 있다.

본 발명의 일 목적은 3차원 레이저 스캐닝 정보 및 대상 물체의 색 정보를 이용하여 프리캐스트 콘크리트에 포함되는 보강용 철근의 위치를 검출하는 철근 위치 검출 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 3차원 레이저 스캐닝 정보 및 대상 물체의 색 정보를 이용하여 프리캐스트 콘크리트에 포함되는 보강용 철근의 위치를 검출하는 검출 방법을 제공하는 것이다.

다만, 본 발명의 목적은 상술한 목적들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법은 프리캐스트 콘크리트(precast concrete)에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 기하학 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력하고, 상기 기하학 정보와 상기 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터를 생성하며, 상기 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터를 추출하고, 상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(segment)들로 분할하고, 상기 세그먼트들을 평가하여 상기 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트들을 선택하여 출력한 후, 상기 유효 세그먼트들과 상기 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 유효 스캔 데이터를 출력하는 것은, 기준 스캔 포인트로부터 이웃하는 스캔 포인트들까지의 거리 및 색상차를 산출하고, 상기 이웃하는 스캔 포인트들의 상기 거리 및 상기 색상차를 기 설정된 임계 값들과 비교하여 상기 이웃하는 스캔 포인트들 중 상기 거리 및 상기 색상차가 모두 상기 임계 값들을 벗어나는 스캔 포인트를 혼합 픽셀로 판단할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 철근 스캔 데이터를 추출하는 것은, 상기 유효 스캔 데이터에 포함되는 상기 기하학 정보에 기초하여 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성을 정량화한 후, 상기 평면성, 상기 선형성 및 상기 유효 스캔 데이터의 상기 색상 정보에 포함되는 상기 스캔 포인트들 각각의 RGB값을 기준으로 초평면을 설정하여 상기 보강용 철근들에 대응하는 상기 철근 스캔 데이터를 분류할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성은, 상기 보강용 철근들의 직경에 기초하여 설정된 범위에서, 상기 유효 스캔 데이터에 대응하는 상기 스캔 포인트들의 상기 기하학 정보에 기초하여 산출될 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 철근 스캔 데이터는 평면성, 상기 선형성, 상기 RGB값에 기초하여 원-클래스 서포트 벡터(one-class support vector) 방식으로 추출될 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 유효 세그먼트들을 출력하는 것은, 상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트들로 분할하고, 상기 설계 모델과 상기 세그먼트들 각각을 매칭하여 매칭 정도(degree of matching; DOM)와 완성 정도(degree of completeness; DOC)를 산출하여, 상기 DOM과 DOC이 각각 기 설정된 임계 값을 초과하는 세그먼트를 상기 유효 세그먼트로 결정할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 유효 세그먼트로 결정하는 것은, 상기 세그먼트들 사이의 거리 및 상기 세그먼트들의 평균 X 좌표 위치 차이에 기초하여 상기 세그먼트들 중 동일한 보강용 철근에 포함되는 서브-세그먼트들을 결정하고, 상기 서브-세그먼트들을 상기 임계 값을 초과하는 유효 세그먼트로 병합하는 것을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 세그먼트들 사이의 거리가 기 설정된 임계 거리보다 작고, 상기 평균 X 좌표 위치 차이가 상기 설계 모델 상 보강용 철근의 직경보다 작은 상기 세그먼트들이 보강용 철근 상기 서브-세그먼트들로 결정될 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출하는 것은, 상기 유효 세그먼트의 평균 X 좌표 값으로 상기 유효 세그먼트의 중심선을 산출하고, 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델 상의 유효 세그먼트에 대응하는 보강용 철근과의 실효 거리(Root-Mean Square Distance; RMSD)가 최소화되도록 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델을 매칭한 후, 상기 유효 세그먼트의 상기 중심선과 상기 설계 모델의 상기 보강용 철근과의 중심선을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치 및 위치 오차를 산출할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치는 프리캐스트 콘크리트(precast concrete)에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 기하학 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력하는 3D 레이저 스캐너부, 상기 기하학 정보와 상기 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터를 생성하는 혼합 픽셀 필터부, 상기 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터를 추출하는 철근 스캔 데이터 추출부, 상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(segment)들로 분할하고, 상기 세그먼트들을 평가하여 상기 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트들을 선택하여 출력하는 유효 세그먼트 결정부, 및 상기 유효 세그먼트들과 상기 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출하는 보강용 철근 위치 산출부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 혼합 픽셀 필터부는 기준 스캔 포인트로부터 이웃하는 스캔 포인트들까지의 거리 및 색상차를 산출하고, 상기 이웃하는 스캔 포인트들의 상기 거리 및 상기 색상차를 기 설정된 임계 값들과 비교하여, 상기 이웃하는 스캔 포인트들 중 상기 거리 및 상기 색상차가 모두 상기 임계 값들을 벗어나는 스캔 포인트를 혼합 픽셀로 판단할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 철근 스캔 데이터 추출부는 상기 유효 스캔 데이터에 포함되는 상기 기하학 정보에 기초하여 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성을 정량화하고, 상기 평면성, 상기 선형성 및 상기 유효 스캔 데이터의 상기 색상 정보에 포함되는 상기 스캔 포인트들 각각의 RGB값을 기준으로 초평면을 설정하여 상기 보강용 철근들에 대응하는 상기 철근 스캔 데이터를 분류할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 유효 세그먼트 결정부는 상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트들로 분할하고, 상기 설계 모델과 상기 세그먼트들 각각의 매칭을 통해 매칭 정도(degree of matching; DOM)와 완성 정도(degree of completeness; DOC)를 산출하여 상기 DOM과 DOC이 각각 기 설정된 임계 값을 초과하는 세그먼트를 상기 유효 세그먼트로 결정할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 유효 세그먼트로 결정부는 상기 세그먼트들 사이의 거리 및 상기 세그먼트들의 평균 X 좌표 위치 차이에 기초하여 상기 세그먼트들 중 동일한 보강용 철근에 포함되는 서브-세그먼트들을 결정하고, 상기 서브-세그먼트들을 상기 임계 값을 초과하는 유효 세그먼트로 병합할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 보강용 철근 위치 산출부는 상기 유효 세그먼트의 평균 X 좌표 값으로 상기 유효 세그먼트의 중심선을 산출하고, 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델 상의 유효 세그먼트에 대응하는 보강용 철근과의 실효 거리(Root-Mean Square Distance; RMSD)가 최소화되도록 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델을 매칭할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 보강용 철근 위치 산출부는 상기 유효 세그먼트의 상기 중심선과 상기 설계 모델의 상기 보강용 철근과의 중심선을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치 및 위치 오차를 산출할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법 및 그 장치는 3D 레이저 스캐너에 의해 출력된 스캔 데이터에 포함되는 XYZ 3차원 좌표, 행 인덱스, 열 인덱스 등을 포함하는 기하학 정보 및 RGB 색상 정보를 이용하여 프리캐스트 콘크리트에 포함되는 보강용 철근의 위치 및 형태 등을 명확하게 추출할 수 있다. 또한, 상기 기하학 정보뿐만 아니라, RGB 색상 정보를 통해 보강용 철근에 대응하는 유효 세그먼트들이 기존보다 정밀하게 추출, 평가 및 산출될 수 있으므로 보강용 철근 위치 산출의 정확성이 크게 향상될 수 있다.

다만, 본 발명의 효과는 상술한 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2a는 프리캐스트 콘크리트의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 2b는 도 2a의 프리캐스트 콘크리트를 레이저 스캐닝한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 도 1의 위치 검출 방법에서 혼합 픽셀을 제거하는 방법의 일 예를 나타내는 도면들이며, 도 3c는 도 3a 및 도 3b의 혼합 픽셀을 제거하는 방법의 성능의 일 예를 나타내는 그래프이다.
도 4a 내지 도 4d는 도 1의 위치 검출 방법에서 철근 스캔 데이터를 추출하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 5a 및 도 5b는 도 1의 위치 검출 방법에서 철근 스캔 데이터가 세그먼트 데이터로 분할된 일 예들을 나타내는 도면들이다.
도 6은 도 1의 위치 검출 방법에서 유효 세그먼트들을 출력하는 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 7a 내지 도 7c는 도 6의 유효 세그먼트들을 출력하는 방법에서 세그먼트의 DOC 및 DOM이 산출된 일 예들을 나타내는 도면들이다.
도 8은 도 6의 유효 세그먼트들을 출력하는 방법에서 서브-세그먼트들을 병합한 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 도 1의 위치 검출 방법에서 보강용 철근들 각각의 위치 및 형태 오차를 산출하는 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치를 나타내는 블록도이다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법을 나타내는 순서도이다.

도 1을 참조하면, 프리캐스트 콘크리트(precast concrete)의 보강용 철근 위치 검출 방법은 프리캐스트 콘크리트에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 3차원 좌표 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력(S100)하고, 상기 기하학 정보와 상기 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터를 생성(S200)하며, 상기 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터를 추출(S300)하고, 상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(segment)들로 분할하고, 상기 세그먼트들을 상기 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트들로 평가하여 출력(S400)한 후, 상기 유효 세그먼트들과 상기 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출(S500)할 수 있다.

이하, 도 2a 내지 도 9를 참조하여 상기 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법을 자세히 설명하기로 한다.

도 2a는 프리캐스트 콘크리트의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 2b는 도 2a의 프리캐스트 콘크리트를 레이저 스캐닝한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 1 내지 도 2b를 참조하면, 프리캐스트 콘크리트에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 3차원 좌표 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력(S100)할 수 있다.

도 2a 및 도 2b에 도시된 바와 같이, 프리캐스트 콘크리트는 콘크리트와 콘크리트 사이에 삽입된 보강용 철근들을 포함할 수 있다. 상기 보강용 철근은 프리캐스트 콘크리트들 사이의 정합을 위해 사용되는 철근 구조이다.

상기 프리캐스트 콘크리트를 대상으로 하여 3D 레이저 스캐너가 레이저 빔을 조사하고, 상기 프리캐스트 콘크리트에 의해 반사된 빔을 수신하여 형상을 측정할 수 있다. 상기 프리캐스트 콘크리트에 조사된 각각의 지점을 스캔 포인트로 정의할 수 있으며, 이로부터 반사된 빔을 분석하여 스캔 데이터가 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 상기 3D 레이저 스캐너는 상기 반사된 빔에 기초하여 프리캐스트 콘크리트의 기하학적 특징(XYZ 3차원 좌표, 행 인덱스, 열 인덱스 등) 및 RGB 색상 값들을 포함하는 스캔 데이터를 생성할 수 있다. 상기 스캔 데이터는 일반적으로, 보강용 철근, 콘크리트, 지면, 목재(예를 들어, 콘크리트의 지지대) 등과 같은 다양한 객체들에 대한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 3D 레이저 스캐너로부터 출력되는 레이저 빔은 두 부분으로 분리되어 각각 대상 물체와 배경 물체(예를 들어, 보강용 철근과 콘크리트)로 조사될 수 있다. 결과적으로, 상기 3D 레이저 스캐너는 두 개의 서로 다른 물체들로부터 반사된 두 개의 레이저 신호들을 수신할 수 있다. 이 때, 상기 대상 물체 및 배경 물체(즉, 보강용 철근(RB)과 콘크리트(CON)) 모두를 나타내지 않는 잘못된 데이터인 혼합 픽셀(mixed pixel)(MP)과 관련된 데이터가 출력될 수 있다. 혼합 픽셀(MP)은 보강용 철근(RB)의 위치 검출에 부정적인 영향을 미치기 때문에 이를 제거해야 한다.

혼합 픽셀(MP)은 레이저 빔 방사에 의해 생성된 스캔 데이터에 포함되는 잘못된 측정 데이터의 일 유형을 의미한다. 혼합 픽셀(MP)은 상기 레이저 빔이 대상 물체의 가장자리에 정확히 떨어질 때 발생될 수 있다. 예를 들어, 혼합 픽셀(MP)은 보강용 철근(RB)과 콘크리트(CON) 사이 또는 콘크리트(CON)의 가장자리 부분)에서 발생될 수 있다. 이에 따라, 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀(MP)을 제거하는 동작이 진행된다.

도 3a 및 도 3b는 도 1의 위치 검출 방법에서 혼합 픽셀을 제거하는 방법의 일 예를 나타내는 도면들이며, 도 3c는 도 3a 및 도 3b의 혼합 픽셀을 제거하는 방법의 성능의 일 예를 나타내는 그래프이다.

도 1 내지 도3c를 참조하면, 스캔 데이터에 포함되는 기하학 정보와 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀(MP)을 제거한 유효 스캔 데이터(ESCAN)가 생성(S200)될 수 있다.

서로 다른 대상 물체는 서로 다른 색상을 가질 수 있다. 따라서, 이를 이용하여 물체 인식 알고리즘 내지 물체 인식 구동을 구현할 수 있다. 예를 들어, 도 2a에 도시된 바와 같이, 프리캐스트 콘크리트에 포함되는 보강용 철근(RB)과 콘크리트(CON)는 명백하게 서로 다른 색상을 갖는다. 또한, 그림자 등에 의해 불필요한 개체가 인식될 수도 있다.

따라서, 일 실시예에서, 혼합 픽셀 필터가 스캔 데이터에 포함되는 기하학 정보(예를 들어, XYZ 3차원 좌표, 행 인덱스, 열 인덱스 등) 및 RGB 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터로부터 상기 혼합 픽셀을 제거할 수 있다. 상기 색상 정보는 각각의 스캔 포인트에 대한 RGB 값들로 표현될 수 있다. 상기 RGB 값은 레이저 조사에 의한 광의 세기, 파장 등에 기초하여 산출될 수 있다.

일 실시예에서, 도 3a에 도시된 바와 같이, 하나의 기준 스캔 포인트(A 또는 C로 도시됨)로부터 이웃하는 스캔 포인트들 사이의 거리 및 색상차가 산출될 수 있다. 예를 들어, 기준 스캔 포인트를 A로 하는 경우, 기준 스캔 포인트 A를 둘러싸는 이웃하는 스캔 포인트들과의 각각의 거리 및 색상차가 산출될 수 있다. 여기서, 상기 이웃하는 스캔 포인트들은 도 3a에서 점선으로 표시된 원에 걸쳐있거나 그 내부에 있는 스캔 포인트들일 수 있다. 기준 스캔 포인트 A로부터의 인접한 스캔 포인트들 간의 최소 거리는 do이고, 최대 거리는 d1일 수 있다.

각각의 스캔 포인트들은 RGB값을 가질 수 있다. 기준 스캔 포인트 A가 (R1, G1, B1)의 색상 정보를 갖고 이웃 스캔 포인트 B가 (R2, G2, B2)의 색상 정보를 갖는 경우, 이들의 색상차는 아래의 [수학식 1]로 도출될 수 있다.

[수학식 1]

여기서, CD는 상기 인접한 스캔 포인트들의 색상차를 나타낸다.

이 후, 상기 기준 스캔 포인트 A를 둘러싸는 인접한 스캔 포인트들과의 각각의 거리 및 색상차를 소정의 임계 값들과 비교할 수 있다.

상기 거리 및 상기 색상차가 상기 임계 값을 벗어나는 스캔 포인트들이 혼합 픽셀(MP)로 판단되어 제거될 수 있다. 예를 들어, 스캔 포인트 B와 기준 스캔 포인트 A 사이의 거리 및 색상차가 임계 값 이하인 경우, 스캔 포인트 B는 유효 스캔 데이터(ESCAN)로 결정될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 기준 스캔 포인트는 지속적으로 가변되며 혼합 픽셀(MP) 필터링 구동이 수행될 수 있다. 예를 들어, 기준 스캔 포인트가 C로 설정된 경우, 대상 물체의 경계면에 있는 스캔 포인트 D가 이웃하는 스캔 포인트로 결정될 수 있다. 상기 스캔 포인트들 C와 D 사이의 거리 및 색상차가 산출될 수 있고, 이들 사이의 거리 및 색상차가 상기 임계값보다 큰 경우, 스캔 포인트 D는 혼합 픽셀(MP)로 판단되어 제거될 수 있다.

도 3b에 도시된 바와 같이, 거리(DISTANCE) 및 색상차(COLOR DIFFERENCE)의 임계 기준(SEPARATION LINE)에 의해 유효 스캔 데이터(ESCAN)와 혼합 픽셀(MP)이 구분될 수 있다. 상기 필터링에 의해 스캔 데이터로부터 혼합 픽셀(MP)이 제거된 유효 스캔 데이터(ESCAN)가 출력될 수 있다.

도 3c는 본 발명의 혼합 픽셀을 제거하는 방법과 기존 방식의 성능 차이를 보여준다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 수신기 동작 특성(receiver operating characteristic; ROC) 곡선을 보면, 상기 혼합 픽셀(MP) 필터링 방식에 적용된 알고리즘의 성능이 기존의 혼합 픽셀 필터의 성능보다 향상되었음을 알 수 있다. ROC 곡선은 Y 축에 true positive rate(TPR)를, 다양한 임계 값을 사용하여 X 축에 false positive rate(FPR)를 플로팅하여 생성될 수 있다. 상기 ROC 곡선이 왼쪽 상단 모서리로 이동함에 따라 동일한 FPR에 대하여 본 발명의 혼합 픽셀(MP) 필터링 방식 기존보다 더 높은 TPR을 제공하고 동일한 TPR을 갖는 더 작은 FPR을 제공하기 때문에 더 우수한 분류 성능을 보일 수 있다.

이와 같이, 스캔 데이터로부터 혼합 픽셀(MP)을 제거하는 데에 스캔 포인트들에 대한 기하학적 정보뿐만 아니라 RGB 정보가 함께 적용됨으로써 혼합 픽셀(MP) 필터링 성능이 향상될 수 있다.

도 4a 내지 도 4d는 도 1의 위치 검출 방법에서 철근 스캔 데이터를 추출하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면들이다.

도 1 및 도 4a 내지 도 4d를 참조하면, 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터(RS)가 추출(S300)될 수 있다.

일 실시예에서, 철근 스캔 데이터(RS) 추출 방식은 원-클래스 서포트 벡터 머신(One-class support vector machine; OC_SVM)으로 구현될 수 있다. 이에 따라, 유효 스캔 데이터(ESCAN)에서 스캔 데이터에서 보강용 철근과 관련된 철근 스캔 데이터(RS)만이 추출될 수 있다.

상기 OC_SVM은 모든 데이터 중에서 특정 클래스의 데이터만을 식별할 수 있으며, 이는 타겟 데이터(예를 들어, 철근 스캔 데이터(RS))의 대부분을 0이 아닌 영역으로 매칭하고, 그 외의 나머지 데이터(특이점들(outliers))를 원점으로 매핑할 수 있다. 예를 들어, 보강용 철근이 아닌 다른 객체, 예를 들어, 콘크리트 등이 스캐닝된 값인 특이점의 비율이 주어지게 되면, 타겟 데이터를 원점에서 최대 마진만큼 떨어지도록 분리하는 초평면(Hyperplane)이 산출되고, 이로부터 타겟 데이터(즉, 철근 스캔 데이터(RS))만을 분류하여 추출할 수 있다. 즉, 도 4a에 도시된 바와 같이, 소정의 기준에 의해 철근 스캔 데이터(RS)와 특이점(OL)들을 구분하는 초평면이 산출될 수 있고, 이로부터 철근 스캔 데이터(RS)가 추출될 수 있다.

보강용 철근은 다른 객체들과는 구분되는 특유의 기하학적 형태 및 색상을 가지므로, 해당 스캔 포인트의 기하학적인 특징과 색상 특징이 데이터 분류(추출)에 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 각각의 스캔 포인트의 기하학적 특징은 도 4b에 도시된 바와 같이 산출될 수 있다. 예를 들어, 유효 스캔 데이터(ESCAN)에 포함되는 소정의 스캔 포인트로부터 상기 보강용 철근의 직경(d)의 약 3배 정도의 반경(즉, 3d) 내에 포함되는 스캔 포인트들의 좌표 등의 기하학 정보에 기초하여 공분산 행렬이 도출되고, 이로부터 고유값(eigenvalues)(λ1, λ2, λ3)이 각각의 스캔 포인트에 대해 도출될 수 있다. 이에 따라, 두 가지의 기하학적인 특징, 즉, 선형성(Linearity)과 평면성(Planarity)이 계산되어 이웃한 스캔 포인트들 간의 기하학적 차이가 정량화될 수 있다. 아래의 [표 1]은 상기 고유값을 이용하여 스캔 포인트들의 선형성 및 평면성을 정량화하는 일 예를 보여준다.

Geometric Feature	Index
Linearity
Planarity

여기서, λ1, λ2 및 λ3는 각각 이웃부들의 covariance 매트릭스의 고유값이며, λ1≥λ2≥λ3≥0 의 관계를 갖는다. 상기 선형성 및 평면성의 산출 방식은 2014년에 Blomley, R., Weinmann, M., Leitloff, J. and Jutzi, B에 의해 공개된 Shape distribution features for point cloud analysis-a geometric histogram approach on multiple scales라는 논문에 의해 기술되어 있다.

도 4b 및 도 4c에 도시된 바와 같이, 보강용 철근(RB)은 선형에 가까운 모습을 가지므로 선형성과 관련된 확률밀도분포(PDF) 상 1에 가까운 영역에 분포할 수 있으며, 콘크리트(CON)는 비선형적인 모습으로 분포되므로 확률밀도분포(PDF) 상 보강용 철근(RB)의 좌측에 분포하는 것을 볼 수 있다. 이와 반대로, 보강용 철근(RB)에 대한 유효 스캔 데이터(ESCAN)의 평면성은 콘크리트(CON)에 대한 유효 스캔 데이터(ESCAN)의 평면성보다 낮게 도출될 수 있다. 예를 들어, 선형성 0.5 및 평면성 0.4가 철근 스캔 데이터(RS)를 추출하는 기준으로 설정될 수 있다.

상기 선형성 및 평면성에 더불어 RGB 값들에 대해서도 소정의 기준을 설정할 수 있다. 예를 들어, 콘크리트(CON)는 회색에 가깝고, 보강용 철근(RB)은 황색에 가까우므로 이를 기준으로 추출 기준이 설정될 수 있다.

즉, 상기 평면성, 상기 선형성 및 RGB값을 기준으로 초평면이 설정되고, 유효 스캔 데이터(ESCAN)가 상기 초평면에 의해 분류되어 도 4d에 도시되는 바와 같은 보강용 철근(RB)만을 표현하는 철근 스캔 데이터(RS)가 추출될 수 있다. 따라서, 철근 스캔 데이터(RS) 추출의 정확도가 향상될 수 있다.

도 5a 및 도 5b는 도 1의 위치 검출 방법에서 철근 스캔 데이터가 세그먼트 데이터로 분할된 일 예들을 나타내는 도면들이다.

도 1, 도 5a 및 도 5b를 참조하면, 철근 스캔 데이터(RS)가 영역 성장(region growing) 방식에 의해 복수의 세그먼트(SEG)들로 분할될 수 있다.

일 실시예에서, 철근 스캔 데이터(RS)에 대하여 거리 임계값을 갖는 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 소정의 시드 포인트(seed point)를 무작위로 선택하여 분할을 시작한 후에 특정 반경 내에 있는 상기 시드 포인트와 비슷한 성질(예를 들어, 색상)을 갖는 이웃하는 스캔 포인트들을 세그먼트(SEG)에 추가할 수 있다. 철근 스캔 데이터(RS)를 분할하는 단계는 상기 특정 반경 내에서 더 이상 비슷한 성질의 이웃 스캔 포인트가 발견되지 않을 때까지 세그먼트(SEG)에 새로 추가될 이웃 스캔 포인트들을 검출하여 추가하는 동작을 반복할 수 있다. 소정의 스캔 포인트에 인접한 스캔 포인트가 없다면, 상기 스캔 포인트는 특이점(outlier)으로써 버려질 수 있다. 예를 들어, 상기 특정 반경은 보강용 철근 내에서의 두 개의 인접한 스캔 포인트들 사이의 이론적 최대 거리의 약 두 배로 설정될 수 있다.

이에 따라, 하나의 보강용 철근의 스캔 포인트들은 동일한 세그먼트에 포함되고, 서로 다른 보강용 철근들에 각각 포함되는 스캔 포인트들은 서로 다른 세그먼트들로 분리될 수 있다. 즉, 도 5a에 도시된 바와 같이, 추출된 철근 스캔 데이터(RS, 좌측 그래프)는 서로 상이한 색상으로 제공되는 다수의 세그먼트들(SEG)로 분할(우측 그래프)될 수 있다.

다만, 도 5b에 도시된 바와 같이, 상기 분할 단계에서 몇 가지 이슈가 발생될 수 있다. 예를 들어, 과분할(over-segmentation)로 인해 하나의 보강용 철근이 두 개 이상의 세그먼트들로 분할될 여지가 있다. 또한, 보강용 철근의 두께가 상대적으로 얇기 때문에 상기 보강용 철근의 일부에는 스캔 포인트가 거의 없는 경우가 있다. 이 경우에는 보강용 철근 이외의 객체의 특이점들(Outliers)이 검출될 수 있다. 또한, 콘크리트 표면에 생길 수 있는 보강용 철근의 그림자와 같은 객체들로 인해 데이터 분할의 오류가 발생될 수 있다. 즉, 그림자는 보강용 철근과 비슷한 어두운 색을 띄기 때문에 보강용 철근으로 잘못 분류되거나, 다른 객체에 의해 상기 보강용 철근이 불완전하게 스캔될 수도 있다. 상기 문제들을 해결하기 위해 분할된 세그먼트들로부터 아래의 유효 세그먼트들을 도출하는 방법이 사용될 수 있다.

도 6은 도 1의 위치 검출 방법에서 유효 세그먼트들을 출력하는 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다. 도 7a 내지 도 7c는 도 6의 유효 세그먼트들을 출력하는 방법에서 세그먼트의 DOC 및 DOM이 산출된 일 예들을 나타내는 도면들이고, 도 8은 도 6의 유효 세그먼트들을 출력하는 방법에서 서브-세그먼트들을 병합한 일 예를 나타내는 도면이다.

도 1, 도 5a 내지 도 8을 참조하면, 철근 스캔 데이터(RS)를 영역 성장 방식을 이용하여 복수의 세그먼트들로 분할하고, 상기 세그먼트(SEG)들을 보강용 철근들(RB) 각각에 대응하는 유효 세그먼트(ESEG)들로 평가하여 출력(S400)할 수 있다.

일 실시예에서, 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(SEG)들로 분할(S410)하고, 프리캐스트 콘크리트의 설계 모델(DM)과 세그먼트(SEG)들 각각을 매칭하여 매칭 정도(degree of matching; DOM)와 완성 정도(degree of completeness; DOC)를 산출(S420)한 후, 상기 DOM과 DOC이 각각 기 설정된 임계 값을 초과하는 세그먼트(SEG)를 유효 세그먼트(ESEG)로 결정할 수 있다.

설계 모델(DM)과 세그먼트(SEG)들 각각이 매칭되어 각각의 세그먼트(SEG)에 대한 DOM과 DOC가 산출(S420)될 수 있다. 실시예에서, 도 7a 내지 도 7c에 도시된 바와 같이, 우선적으로 보강용 철근의 설계 모델(DM)과 세그먼트(SEG)에 포함되는 스캔 포인트들을 매칭할 수 있다. 예를 들어, 각각의 세그먼트에 포함되는 각각의 스캔 포인트와 상기 설계 모델과의 실효 거리(Root-Mean Square Distance; RMSD)를 최소화하여 이를 매칭시킬 수 있다. 상기 매칭에 의해 DOM 및 DOC가 산출될 수 있다.

상기 DOM은 설계 모델(DM)의 형상과 이에 매칭되는 세그먼트 형상의 일치 정도를 나타낼 수 있다. DOM은 아래의 [수학식 2]와 같이 세그먼트 포인트(즉, 하나의 세그먼트에 포함되는 스캔 포인트)들의 총 개수에 대한 매칭된 세그먼트 포인트들의 개수의 비율로서 결정될 수 있다. 여기서, 매칭되는 세그먼트 포인트들이 설계 모델(DM)을 벗어날 수 있는 거리는 보강용 철근의 직경보다 작다.

[수학식 2]

매칭되는 세그먼트 포인트들이 많을수록 특이점의 개수가 적고, 세그먼트(SEG)가 설계 모델(DM)과 일치하는 정도가 크다. 따라서, 세그먼트(SEG)는 매우 큰, 즉, 1에 가까운 DOM 값을 가져야 한다. 도 7b에 도시된 바와 같이, DOM이 1인 경우는 모든 세그먼트 포인트들이 설계 모델(DM)과 실질적으로 일치하고, DOM이 0.2인 경우 특이점들이 대부분을 차지하므로 유효 세그먼트로 선택될 수 없다.

DOC는 설계 모델에 대한 세그먼트(SEG)의 완성된 정도를 나타낼 수 있다. DOC는 아래의 [수학식 3]과 같이 설계 모델(DM)의 전체 면적에 대한 세그먼트(SEG)에 매칭되는 설계 모델의 면적과의 비율로 산출될 수 있다.

[수학식 3]

도 7c에 도시된 바와 같이, DOC가 클수록 설계 모델(DM)에 중첩하는 세그먼트 포인트들의 면적이 증가할 수 있다. 다만, DOC가 크다고 해서 세그먼트(SEG)와 설계 모델(DM)이 일치하는 것은 아니다. 예를 들어, 도 7b의 우측 그림은 DOC가 1에 가까울 수는 있지만 보강용 철근의 위치 산출에 위한 유효한 데이터는 아니다.

즉, 도 7a에 도시된 바와 같이, DOM과 DOC가 1에 가까울수록 설계 모델(DM)과 산출된 세그먼트(SEG)가 일치한다고 볼 수 있다.

여기서, DOM 및 DOC가 기 설정된 임계값을 초과하는 세그먼트(SEG)만을 유효 세그먼트(ESEG)로 평가하여 이를 출력할 수 있다. 예를 들어, 보강용 철근이 불완전하게 스캔되는 경우, DOC가 높을 필요는 없지만 DOM은 항상 일정 수준 이상의 높은 값을 가져야 한다. 예를 들어, 보강용 철근의 절반 이상이 스캔되어야 유효한 세그먼트 데이터가 산출될 수 있다. 일 실시예에서, 세그먼트(SEG)가 DOC가 0.8 이상의 값을 갖고, DOM이 0.4 이상의 값을 가지면, 이를 개별 보강용 철근에 대한 유효 세그먼트(ESEG)로 평가하여 출력할 수 있다.

또한, 세그먼트의 과분할 문제를 해결하기 위해 DOM 및 DOC 값에 기초하여 세그먼트 병합이 수행될 수 있다. 일 실시예에서, DOC 및 DOM을 산출한 후, 해당 세그먼트(SEG)가 병합에 사용될 서브-세그먼트에 해당되는지 여부를 판단(S430)하고, 서브-세그먼트들에 대해서는 이를 유효 세그먼트(ESEG)로 병합(S440)할 수 있다.

구체적으로, 세그먼트들(SEG) 사이의 거리, 세그먼트들(SEG)의 평균 X 좌표 차이에 기초하여 상기 세그먼트들 중 동일한 보강용 철근에 포함되는 서브-세그먼트들을 결정할 수 있다. 즉, 세그먼트들 사이의 거리 및 세그먼트들의 평균 X 좌표 차이는 복수의 세그먼트들이 하나의 동일한 보강용 철근에 대한 것인지 여부를 판단하기 위한 변수이다. 상기 평균 X 좌표는 하나의 세그먼트(SEG)의 X축 상에서의 위치를 판단하기 위한 것이다. 예를 들어, 세그먼트(SEG)에 포함되는 스캔 포인트들 전체의 X 좌표에 대한 평균값을 상기 평균 X 좌표로 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 세그먼트들 사이의 거리가 임계 거리보다 작고, 평균 X값의 차이가 설계 모델(DM) 상 보강용 철근의 직경보다 작으며, 각각의 세그먼트들의 DOC가 0.8보다 작으면, 상기 세그먼트들을 서브-세그먼트로 결정할 수 있다. 상기 세그먼트 병합은 높은 DOM을 유지하면서 DOC를 1에 가깝게 증가시키는 방향으로 수행될 수 있다. 즉, 동일한 보강용 철근에 대한 과분할된 다수의 세그먼트들을 병합하여 DOC가 0.8 이상의 값을 갖고, DOM이 0.4 이상의 값을 갖는 유효 세그먼트(ESEG)를 생성할 수 있다.

예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 동일한 보강용 철근에 대한 두 개의 세그먼트들(SEG1, SEG2)은 새로운 병합 세그먼트(즉, 유효 세그먼트(ESEG))로 병합될 수 있다. 하나의 보강용 철근에 대한 제1 세그먼트(SEG1)의 DOM이 1이고, DOC가 0.54이며 제2 세그먼트(SEG2)의 DOM이 1이고 DOC가 0.38인 경우, 이들이 병합된 세그먼트의 DOM은 1이고 DOC는 0.88로 결정될 수 있다.

이와 같이, 철근 스캔 데이터(RS)를 분할하고, 분할된 세그먼트(SEG)의 유효성 여부를 DOM과 DOC에 기초하여 평가하고, 상기 세그먼트들을 병합 및/또는 선택함으로써 개별 보강용 철근 각각에 대한 더욱 정확한 데이터를 얻을 수 있다.

도 9는 도 1의 위치 검출 방법에서 보강용 철근들 각각의 위치 및 형태 오차를 산출하는 방법의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 1 및 도 9를 참조하면, 유효 세그먼트들(ESEG)과 상기 프리캐스트 콘크리트(CON)의 설계 모델(DM)을 비교하여 보강용 철근(RB)들 각각의 위치를 산출(S500)할 수 있다.

보강용 철근의 위치 및 형상을 정확하게 산출하기 위해, 유효 세그먼트(ESEG) 출력 단계에서의 매칭 방법과 유사하게 설계 모델(DM)에 포함되는 보강용 철근(DM_RB)과 이에 대응하는 유효 세그먼트(ESEG) 사이의 RMSD를 최소화하여 이들을 매칭할 수 있다.

일 실시예에서, 유효 세그먼트(ESEG)의 평균 X 좌표 값으로 유효 세그먼트(ESEG)의 중심선(CL)을 산출할 수 있다. 예를 들어, 유효 세그먼트(ESEG)에 포함되는 스캔 포인트들 전체의 X 좌표에 대한 평균값을 X축에 수직하는 중심선(CL)으로 결정할 수 있다.

이후, 설계 모델(DM)에 포함되는 유효 세그먼트(ESEG)와 대응하는 보강용 철근(DM_RB)과 유효 세그먼트(ESEG)를 매칭할 수 있다. 이 때, 상기 매칭은 유효 세그먼트(ESEG)와 설계 모델의 보강용 철근(DM_RB)과의 RMSD가 최소가 되도록 수행될 수 있다.

상기 매칭이 완료되면, 유효 세그먼트(ESEG)의 중심선(CL)과 설계 모델의 보강용 철근(DM_RB)의 중심선을 비교한 값에 기초하여 실제 배치된 보강용 철근 각각의 위치 및 설계 모델과의 위치 및/또는 형태의 오차 등이 산출될 수 있다. 예를 들어, 도 9의 비교 값을 참조하여, 실제 보강용 철근이 설계 모델보다 약 0.08m(즉, 약 8cm) 정도 우측으로 배치된 것임을 알아낼 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법은 3D 레이저 스캐너에 의해 출력된 스캔 데이터에 포함되는 XYZ 3차원 좌표, 행 인덱스, 열 인덱스 등을 포함하는 기하학 정보 및 RGB 색상 정보를 이용하여 프리캐스트 콘크리트에 포함되는 보강용 철근의 위치 및 형태 등을 명확하게 추출할 수 있다. 또한, 상기 기하학 정보뿐만 아니라, RGB 색상 정보를 통해 보강용 철근에 대응하는 유효 세그먼트들이 기존보다 정밀하게 산출될 수 있으므로 보강용 철근 위치 산출의 정확성이 크게 향상될 수 있다.

도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치를 나타내는 블록도이다.

도 10을 참조하면, 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치(100)는 3D 레이저 스캐너부(110), 혼합 픽셀 필터부(120), 철근 스캔 데이터 추출부(130), 유효 세그먼트 결정부(140) 및 보상용 철근 위치 산출부(150)를 포함할 수 있다.

3D 레이저 스캐너부(110)는 프리캐스트 콘크리트(precast concrete)(또는 대상체)에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 기하학 정보를 포함하는 스캔 데이터(SCAN)를 출력할 수 있다.

혼합 픽셀 필터부(120)는 상기 기하학 정보와 상기 색상 정보에 기초하여 스캔 데이터(SCAN)에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터(ESCAN) 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 혼합 픽셀 필터부(120)는 기준 스캔 포인트로부터 이웃하는 스캔 포인트들까지의 거리 및 색상차를 산출하고, 상기 이웃하는 스캔 포인트들의 상기 거리 및 상기 색상차를 기 설정된 임계 값들과 비교하여, 상기 이웃하는 스캔 포인트들 중 상기 거리 및 상기 색상차가 모두 상기 임계 값들을 벗어나는 스캔 포인트를 혼합 픽셀로 판단할 수 있다.

철근 스캔 데이터 추출부(130)는 유효 스캔 데이터(ESCAN)로부터 보강용 철근들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터(RS)를 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 철근 스캔 데이터 추출부(130)는 유효 스캔 데이터(ESCAN)에 포함되는 상기 기하학 정보에 기초하여 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성을 정량화하고, 상기 평면성, 상기 선형성 및 유효 스캔 데이터(ESCAN)의 상기 색상 정보에 포함되는 상기 스캔 포인트들 각각의 RGB값을 기준으로 초평면을 설정하여 상기 보강용 철근들에 대응하는 철근 스캔 데이터(RS)를 분류할 수 있다.

유효 세그먼트 결정부(140)는 철근 스캔 데이터(RS)를 영역 성장 방식을 이용하여 복수의 세그먼트들로 분할하고, 상기 세그먼트들을 평가하여 상기 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트(ESEG)들을 선택하여 출력할 수 있다. 유효 세그먼트 결정부(140)는 DOC 및 DOM을 산출하고, 상기 DOC 및 DOM이 임계 값을 초과하는 세그먼트들을 유효 세그먼트(ESEG)로 결정할 수 있다. 또한, 유효 세그먼트 결정부(140)는 상기 세그먼트들 사이의 거리 및 상기 세그먼트들의 평균 X 좌표 위치 차이에 기초하여 상기 세그먼트들 중 동일한 보강용 철근에 포함되는 서브-세그먼트들을 결정하고, 상기 서브-세그먼트들을 상기 임계 값을 초과하는 유효 세그먼트(ESEG)로 병합할 수 있다.

보강용 철근 위치 산출부(150)는 유효 세그먼트(ESEG)들과 상기 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출할 수 있다.

다만, 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치(100) 및 이의 동작 방법에 대해서는 도 1 내지 도 9를 참조하여 자세히 설명하였으므로, 이에 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

본 발명은 3D 레이저 스캐너를 이용하여 대상 객체의 위치 등을 판별하는 장치에 사용될 수 있다. 예를 들어, 건설업에서 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근의 위치를 검출하는 장치에 적용될 수 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100: 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치
110: 3D 레이저 스캐너부 120:혼합 픽셀 필터부
130: 철근 스캔 데이터 추출부 140: 유효 세그먼트 결정부
150: 보강용 철근 위치 산출부
MP: 혼합 픽셀 CON: 콘크리트
RB: 보강용 철근 ESCAN: 유효 스캔 데이터
RS: 철근 스캔 데이터 OL: 특이점
SEG: 세그먼트 ESEG: 유효 세그먼트

Claims

프리캐스트 콘크리트(precast concrete)에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 기하학 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력하는 단계;
상기 기하학 정보와 상기 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터를 생성하는 단계;
상기 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터를 추출하는 단계;
상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(segment)들로 분할하고, 상기 세그먼트들을 평가하여 상기 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트들을 선택하여 출력하는 단계; 및
상기 유효 세그먼트들과 상기 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 철근 스캔 데이터를 추출하는 단계는,
상기 유효 스캔 데이터에 포함되는 상기 기하학 정보에 기초하여 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성을 정량화하는 단계; 및
상기 평면성, 상기 선형성 및 상기 유효 스캔 데이터의 상기 색상 정보에 포함되는 상기 스캔 포인트들 각각의 RGB값을 기준으로 초평면을 설정하여 상기 보강용 철근들에 대응하는 상기 철근 스캔 데이터를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 유효 스캔 데이터를 출력하는 단계는
기준 스캔 포인트로부터 이웃하는 스캔 포인트들까지의 거리 및 색상차를 산출하는 단계;
상기 이웃하는 스캔 포인트들의 상기 거리 및 상기 색상차를 기 설정된 임계 값들과 비교하는 단계; 및
상기 이웃하는 스캔 포인트들 중 상기 거리 및 상기 색상차가 모두 상기 임계 값들을 벗어나는 스캔 포인트를 혼합 픽셀로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법.
삭제
제 1 항에 있어서, 상기 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성은, 상기 보강용 철근들의 직경에 기초하여 설정된 범위에서, 상기 유효 스캔 데이터에 대응하는 상기 스캔 포인트들의 상기 기하학 정보에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 유효 세그먼트들을 출력하는 단계는
상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트들로 분할하는 단계;
상기 설계 모델과 상기 세그먼트들 각각을 매칭하여 매칭 정도(degree of matching; DOM)와 완성 정도(degree of completeness; DOC)를 산출하는 단계; 및
상기 DOM과 DOC이 각각 기 설정된 임계 값을 초과하는 세그먼트를 상기 유효 세그먼트로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 유효 세그먼트로 결정하는 단계는
상기 세그먼트들 사이의 거리 및 상기 세그먼트들의 평균 X 좌표 위치 차이에 기초하여 상기 세그먼트들 중 동일한 보강용 철근에 포함되는 서브-세그먼트들을 결정하는 단계; 및
상기 서브-세그먼트들을 상기 임계 값을 초과하는 유효 세그먼트로 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출하는 단계는
상기 유효 세그먼트의 평균 X 좌표 값으로 상기 유효 세그먼트의 중심선을 산출하는 단계;
상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델 상의 유효 세그먼트에 대응하는 보강용 철근과의 실효 거리(Root-Mean Square Distance; RMSD)가 최소화되도록 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델을 매칭하는 단계; 및
상기 유효 세그먼트의 상기 중심선과 상기 설계 모델의 상기 보강용 철근과의 중심선을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치 및 위치 오차를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 방법.
프리캐스트 콘크리트(precast concrete)에 레이저를 조사하여 색상 정보 및 기하학 정보를 포함하는 스캔 데이터를 출력하는 3D 레이저 스캐너부;
상기 기하학 정보와 상기 색상 정보에 기초하여 상기 스캔 데이터에서 혼합 픽셀을 제거한 유효 스캔 데이터를 생성하는 혼합 픽셀 필터부;
상기 유효 스캔 데이터로부터 보강용 철근(rebar)들을 나타내는 데이터인 철근 스캔 데이터를 추출하는 철근 스캔 데이터 추출부;
상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트(segment)들로 분할하고, 상기 세그먼트들을 평가하여 상기 보강용 철근들 각각에 대응하는 유효 세그먼트들을 선택하여 출력하는 유효 세그먼트 결정부; 및
상기 유효 세그먼트들과 상기 프리캐스트 콘크리트의 기 설정된 설계 모델을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치를 산출하는 보강용 철근 위치 산출부를 포함하고,
상기 철근 스캔 데이터 추출부는, 상기 유효 스캔 데이터에 포함되는 상기 기하학 정보에 기초하여 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성을 정량화하고, 상기 평면성, 상기 선형성 및 상기 유효 스캔 데이터의 상기 색상 정보에 포함되는 상기 스캔 포인트들 각각의 RGB값을 기준으로 초평면을 설정하여 상기 보강용 철근들에 대응하는 상기 철근 스캔 데이터를 분류하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.
제 8 항에 있어서, 상기 혼합 픽셀 필터부는
기준 스캔 포인트로부터 이웃하는 스캔 포인트들까지의 거리 및 색상차를 산출하고, 상기 이웃하는 스캔 포인트들의 상기 거리 및 상기 색상차를 기 설정된 임계 값들과 비교하여, 상기 이웃하는 스캔 포인트들 중 상기 거리 및 상기 색상차가 모두 상기 임계 값들을 벗어나는 스캔 포인트를 혼합 픽셀로 판단하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.
삭제
제 8 항에 있어서, 상기 스캔 포인트들의 평면성 및 선형성은, 상기 보강용 철근들의 직경에 기초하여 설정된 범위에서, 상기 유효 스캔 데이터에 대응하는 상기 스캔 포인트들의 상기 기하학 정보에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.
제 8 항에 있어서, 상기 유효 세그먼트 결정부는
상기 철근 스캔 데이터를 영역 성장(region growing) 방식을 이용하여 복수의 세그먼트들로 분할하고, 상기 설계 모델과 상기 세그먼트들 각각의 매칭을 통해 매칭 정도(degree of matching; DOM)와 완성 정도(degree of completeness; DOC)를 산출하여 상기 DOM과 DOC이 각각 기 설정된 임계 값을 초과하는 세그먼트를 상기 유효 세그먼트로 결정하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.
제 12 항에 있어서, 상기 유효 세그먼트로 결정부는
상기 세그먼트들 사이의 거리 및 상기 세그먼트들의 평균 X 좌표 위치 차이에 기초하여 상기 세그먼트들 중 동일한 보강용 철근에 포함되는 서브-세그먼트들을 결정하고, 상기 서브-세그먼트들을 상기 임계 값을 초과하는 유효 세그먼트로 병합하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.
제 8 항에 있어서, 상기 보강용 철근 위치 산출부는
상기 유효 세그먼트의 평균 X 좌표 값으로 상기 유효 세그먼트의 중심선을 산출하고, 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델 상의 유효 세그먼트에 대응하는 보강용 철근과의 실효 거리(Root-Mean Square Distance; RMSD)가 최소화되도록 상기 유효 세그먼트와 상기 설계 모델을 매칭하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.
제 14 항에 있어서, 상기 보강용 철근 위치 산출부는
상기 유효 세그먼트의 상기 중심선과 상기 설계 모델의 상기 보강용 철근과의 중심선을 비교하여 상기 보강용 철근들 각각의 위치 및 위치 오차를 산출하는 것을 특징으로 하는 프리캐스트 콘크리트의 보강용 철근 위치 검출 장치.