KR101940519B1 - Apparatus and method for automatic water level measurement - Google Patents

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Abstract

교각이나 제방 등의 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하고 영상획득장치를 통해 광패턴을 실시간으로 입력받아 영상 분석/처리하여 현재 수위를 자동으로 측정할 수 있도록 하는 자동 수위 측정 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 장치는 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 광패턴 조사부, 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 영상 획득부, 및 영상 획득부를 통해 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 수위 분석부를 포함한다.An automatic water level measuring device and method are provided that irradiate a reference light pattern to a pattern irradiation object such as a pier or a bank, input a light pattern in real time through an image acquisition device, analyze / process the image, and automatically measure the current water level do. The proposed apparatus includes a light pattern irradiating unit for irradiating a pattern irradiation object with a reference light pattern, an image acquiring unit acquiring an image including a reference light pattern irradiated on the pattern irradiating object, and an image acquired through the image acquiring unit, And a water level analysis unit for measuring the water level.

Description

자동 수위 측정 장치 및 방법{Apparatus and method for automatic water level measurement}[0001] Apparatus and method for automatic water level measurement [

본 발명은 자동 수위 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 광패턴 조사를 이용하여 수위를 자동으로 측정할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to an automatic level measuring apparatus and method, and more particularly, to an apparatus and a method for automatically measuring a level using an optical pattern irradiation.

종래에는 하천에 설치된 교각이나 제방에 수위표를 설치한 후 영상획득장치를 통해 수위표의 눈금을 확인하는 등의 방법으로 하천의 수위를 측정하였다. Conventionally, the water level of a river was measured by installing a water level table on a pier or a bank installed in a river, and then checking the scale of the water level table through an image acquisition device.

그러나, 이러한 방식은 외부 환경 변화에 따른 오염, 손상, 멸실 등의 우려가 있으며, 특히 외부에 설치된 수위표의 경우 그 가능성이 더욱 높다. However, there is a concern such as contamination, damage and loss due to changes in the external environment, especially in the case of the water table installed outside.

또한, 스모그, 안개, 연기 등으로 인하여 시야 확보가 어려울 경우 영상획득장치를 통해 수위표 자체가 인식되지 않을 수도 있다. 추가적으로, 수위표 인식을 위한 조명 및 근거리 영상획득장치의 설치가 어려운 환경일 경우 추가적인 시설물 설치가 필요할 수도 있다.Also, if the visibility can not be secured due to smog, fog, smoke, etc., the water table itself may not be recognized through the image acquisition device. In addition, installation of additional facilities may be necessary in situations where it is difficult to install a lighting and near-vision acquisition system for water mark recognition.

이를 해결하기 위해 자동으로 강수위를 측정하기 위한 여러 발명이 도입되고 있다. 수위표를 이용하지 않고 하천의 높이를 화소 기울기 비교 기반 영상처리를 통해 측정하는 방법과 물의 특성 주파수를 활용하여 FFT기법을 통해 수위를 측정하는 방법 등이 있다.To solve this problem, several inventions have been introduced to automatically measure river water level. There is a method of measuring the height of rivers by using pixel gradient based image processing without using a water level table and a method of measuring the water level by FFT method using water characteristic frequency.

대한민국공개특허 제10-2012-0011505호에는, 감시 영역의 오염을 판단하며, 그에 맞는 수위 계측 방법을 제공하고 시스템을 임베디드 보드로 구성 및 유무선 통신을 제공함으로써 실시간으로 관리자에게 오염 사실을 알려 유지보수를 단축시키는 내용이 기재되어 있다.Korean Patent Laid-Open No. 10-2012-0011505 discloses a method of measuring pollution in a surveillance area, providing a level measurement method corresponding thereto, configuring the system as an embedded board and providing wired / wireless communication, Is shortened.

상술한 대한민국공개특허 제10-2012-0011505호는 대상물(제방, 교각 등)에 설치된 목자판(수위표)을 인식하여 처리하는 수동적인 방식이라고 할 수 있다.The aforementioned Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2012-0011505 is a passive method of recognizing and processing a neck board (water mark) installed on an object (a bank, a bridge, etc.).

대한민국공개특허 제10-2014-0023131호에는, 교각이나 제방에 설치된 QR 코드와 강물이 포함되어 있는 영상데이터를 토대로 현재 강물의 수위를 측정함으로써 무인 비접촉식으로 강물의 수위를 측정할 경우 기존에 사용중인 고정식 감시카메라를 그대로 활용할 수 있는 내용이 기재되어 있다.Korean Patent Laid-Open No. 10-2014-0023131 discloses a method of measuring the water level of a river based on image data including a QR code and a river installed on a pier or a bank and measuring the water level of the river using an unmanned contactless method The contents which can utilize the fixed surveillance camera as it is are described.

대한민국공개특허 제10-2008-0013442호에는, 수위표 등 별도의 기준자를 매설하지 않고 영상 자체의 대비를 통해 액체의 높이변화를 알 수 있기 때문에, 자연재해 등의 외부적 요인에 의한 수위표 등의 기준자의 손실, 훼손의 문제점 없이 액체 높이 측정이 가능한 내용이 기재되어 있다.In Korean Patent Laid-Open No. 10-2008-0013442, since the change in the height of the liquid can be known through the contrast of the image itself without buried in a separate standard such as a water table, the water level table due to external factors such as natural disasters And the liquid level can be measured without the problem of loss or damage of the standardizer.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하고 영상획득장치를 통해 광패턴을 실시간으로 입력받아 영상 분석/처리하여 현재 수위를 자동으로 측정할 수 있도록 하는 자동 수위 측정 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been proposed in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and it is an object of the present invention to irradiate a pattern irradiation object such as a pier or a bank with a reference light pattern, input a light pattern in real time through an image acquisition device, The present invention also provides an automatic level measuring apparatus and method for automatically measuring a level of a fluid.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자동 수위 측정 장치는, 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 광패턴 조사부; 상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 영상 획득부를 통해 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 수위 분석부;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an automatic level measuring apparatus comprising: a light pattern irradiating unit for irradiating a pattern irradiated object with a reference light pattern; An image acquiring unit acquiring an image including a reference light pattern irradiated to the pattern irradiated object; And a water level analyzer for analyzing the image acquired through the image acquisition unit and measuring the current water level.

상기 수위 분석부는, 상기 광패턴 조사부에게로 조사할 참조 광패턴을 제공하는 광패턴 출력부; 기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 출력부에게로 제공하는 광패턴 생성부; 상기 영상 획득부에서 획득한 영상을 입력받는 영상 입력부; 및 상기 입력받은 영상을 처리하여 상기 현재 수위를 측정하는 영상 처리부;를 포함할 수 있다.Wherein the level analyzer comprises: a light pattern output unit for providing a reference light pattern to be irradiated to the light pattern irradiating unit; A light pattern generator for generating a reference light pattern to be irradiated on the basis of a shape of a plurality of previously stored reference light patterns and providing the reference light pattern to the light pattern output unit; An image input unit for receiving the image acquired by the image acquisition unit; And an image processor for processing the input image to measure the current water level.

상기 수위 분석부는 사용자 인터페이스부를 더 포함하고, 상기 영상 처리부는 상기 영상 입력부를 통해 입력받은 영상에서 상기 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정할 수 있다.The level analyzer may further include a user interface unit, and the image processor may process the image of interest set through the user interface unit in the image input through the image input unit and measure the current water level based on the image.

상기 영상 처리부는 상기 관심영역내의 영상을 이진화하고, 상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하고, X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하고, 상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하고, 상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하고, 상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측할 수 있다.The image processing unit binarizes an image in the ROI, performs pattern edge detection on the binarized image, performs labeling of the unit pattern of the reference light pattern, and labels the reference pattern on the X- and Y- Performing an interpolation on an error region by comparing each of the clustered regions, generating a virtual watermark table including virtual horizontal lines based on the interpolated result, The current water level can be predicted based on the current water level.

상기 광패턴 생성부는 상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 출력부에게로 제공할 수 있다.The light pattern generator may finely adjust the pattern pattern selected by the user interface unit to coincide with the pattern irradiation object, and then provide the light pattern to the light pattern output unit.

상기 수위 분석부는 상기 영상 처리부에서 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 전송부를 더 포함할 수 있다.The level analyzer may further include a transmitter for outputting the current level measured by the image processor to the outside.

상기 참조 광패턴은 상기 패턴조사대상물의 외부 형태, 폭, 높이, 거리에 따라 그 모양을 달리할 수 있다.The reference light pattern may be shaped differently depending on the external shape, width, height, and distance of the pattern irradiation object.

상기 참조 광패턴은 다수의 단위패턴을 포함하고, 상기 단위패턴 간의 중심 거리는 일정한 간격을 가질 수 있다.The reference light pattern includes a plurality of unit patterns, and the center distances between the unit patterns may have a predetermined interval.

상기 광패턴 조사부는 레이저 프로젝터 또는 광센서를 포함할 수 있다.The light pattern irradiating unit may include a laser projector or an optical sensor.

그리고, 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자동 수위 측정 방법은, 광패턴 조사부가, 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 단계; 영상 획득부가, 상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 단계; 및 수위 분석부가, 상기 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함한다.The automatic level measuring method according to a preferred embodiment of the present invention includes the steps of: the light pattern irradiating unit irradiating the pattern irradiated object with a reference light pattern; An image acquiring unit acquiring an image including a reference light pattern irradiated to the pattern irradiated object; And analyzing the acquired image to measure a current water level.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는, 기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계; 상기 영상을 획득하는 단계에 의해 획득한 영상을 입력받는 단계; 및 상기 입력받은 영상을 처리하여 상기 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein the step of measuring the current level comprises: generating a reference light pattern to be inspected based on a shape of a plurality of previously stored reference light patterns and providing the reference light pattern to the light pattern inspection unit; Receiving an image obtained by acquiring the image; And processing the input image to measure the current water level.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는, 상기 입력받은 영상에서 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정할 수 있다.In the step of measuring the current water level, the user can perform an image processing on a region of interest set through the user interface unit in the input image, and measure the current water level based on the image.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는, 상기 관심영역내의 영상을 이진화하는 단계; 상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하는 단계; X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하는 단계; 상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하는 단계; 상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하는 단계; 및 상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측하는 단계;를 포함할 수 있다.Wherein the step of measuring the current water level comprises: binarizing an image in the ROI; Performing pattern edge detection on the binarized image to perform labeling of the unit pattern of the reference light pattern; Clustering and labeling the label regions having similar coordinates for the X axis and the Y axis; Comparing each of the clustered regions and interpolating an error region; Generating a virtual watermark table including virtual horizontal lines based on the interpolated result; And predicting the current water level based on the virtual water table.

상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계는, 상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 조사부에게로 제공할 수 있다.The step of generating the reference light pattern to be inspected and providing the reference light pattern to the light pattern inspection unit may finely adjust the pattern shape selected by the user interface unit to coincide with the pattern inspection object, .

상기 현재 수위를 측정하는 단계는 상기 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.The step of measuring the current water level may further include outputting the measured water level to the outside.

이러한 구성의 본 발명에 따르면, 능동적으로 패턴을 대상물에 조사하여 입력받은 패턴으로부터 가상의 수위표를 생성함으로써 수위 측정을 자동으로 행할 수 있다. According to the present invention having such a configuration, a water level measurement can be automatically performed by generating a virtual water level table from an input pattern by actively irradiating a pattern to an object.

이러한 능동 패턴 조사방식을 통해 난시야 환경(옅은 연기나 안개가 낀 환경)에서도 강건한 인식이 가능하며, 야간에서도 사용이 가능하고, 또한 별도의 조명이 필요없다는 장점을 갖는다. Such an active pattern illumination method has the advantage that it can be robustly recognized even in a naked-eye environment (light smoke or foggy environment), can be used at night, and requires no separate illumination.

또한, 종래에는 교각이나 제방에 설치된 수위표나 따로 설치된 인식장치를 카메라를 통해 입력받아 처리하던 수동방식이었지만, 본 발명은 교각이나 제방에 따로 수위표가 설치되어 있지 않은 환경에서도 사용이 가능함으로써 설치시 비용이 저렴하다.Conventionally, a manual type in which a water level table installed on a pier or a bank or a recognition device installed separately is inputted and processed through a camera, but the present invention can be used in an environment where a water level table is not installed on a pier or a bank, Cost is low.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 참조 광패턴의 단위 패턴간의 배율을 비교한 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 수위 분석부의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 네트워크 연계 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 광패턴 조사를 행하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7 내지 도 14는 도 6의 설명에 채용되는 도면들이다.
1 is a configuration diagram of an automatic level measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram comparing the magnifications of the unit patterns of the reference light pattern shown in FIG.
3 is a configuration diagram of the water level analysis unit shown in FIG.
4 is a network configuration diagram of an automatic level measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart for explaining a process of irradiating the light pattern in the embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating an automatic level measurement method according to an embodiment of the present invention.
Figs. 7 to 14 are views employed in the description of Fig.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted in an ideal or overly formal sense unless explicitly defined in the present application Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate the understanding of the present invention, the same reference numerals are used for the same constituent elements in the drawings and redundant explanations for the same constituent elements are omitted.

본 발명은 교각이나 제방에 수위표를 설치하는 대신에, 영상획득장치와 동일 위치 또는 별도 위치에 광조사(照射) 장치를 설치하고, 참조 광패턴을 교각이나 제방으로 직접 조사하는 방법을 이용한다. 이는 기존 방식의 수위표 오염, 손상, 멸실 등의 문제를 제거하고, 기존 수위표보다 훨씬 강건한 표식패턴의 사용으로 스모그 등으로 인한 가시거리 제한 환경에서도 보다 정확한 수위 측정을 가능하도록 하기 위함이다. 또한, 본 발명은 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물과 영상획득장치 간의 설치 거리에 상관없이 수위 측정이 가능하도록 각 내부패턴 간 비율 비교 방식을 이용하였다.The present invention employs a method in which a light irradiation apparatus is provided at the same position or at a different position from the image acquisition apparatus and the reference light pattern is directly irradiated to the pier or a bank instead of installing a water level table on a pier or a bank. This is to eliminate the problems such as contamination, damage and loss of the water table of the existing system, and to make the water level measurement more accurate even in the case of the visible range restriction due to the smog due to the use of the mark pattern which is much stronger than the existing water level table. In addition, the present invention utilizes a ratio method between internal patterns so that a water level can be measured irrespective of the installation distance between a pattern inspection object such as a pier or a bank, and an image acquisition device.

즉, 본 발명은 자동 수위 측정을 위해 특정한 참조 광패턴을 이용하기 때문에, 교각 오염, 가시거리 불분명 등의 외부 잡음 환경에 매우 강건하다. 또한, 본 발명은 광패턴 내 각 영역간 비율 비교를 이용하기 때문에 패턴조사대상물과의 거리 변화에 따른 패턴 크기 증감 문제를 상쇄할 수 있는 등의 특징을 갖는다. That is, since the present invention utilizes a specific reference light pattern for automatic level measurement, it is very robust against external noise environments such as pier porosity and visual distance uncertainty. Further, since the present invention uses a ratio comparison between respective regions in a light pattern, it has a feature of being able to offset a problem of increasing or decreasing a pattern size according to a distance change with a pattern irradiation object.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 도시된 참조 광패턴의 단위 패턴간의 배율을 비교한 도면이다.FIG. 1 is a configuration diagram of an automatic level measuring apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram comparing magnifications between unit patterns of the reference light pattern shown in FIG.

본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치는 광패턴 조사 장치(10), 영상 획득 장치(20), 및 수위 분석부(50)를 포함한다.The automatic level measuring apparatus according to the embodiment of the present invention includes a light pattern irradiating apparatus 10, an image acquiring apparatus 20, and a water level analyzing unit 50.

광패턴 조사 장치(10)는 교각 혹은 제방 등의 패턴조사대상물(40)에 참조 광패턴(30)을 조사한다. 여기서, 참조 광패턴은 패턴조사대상물(40)의 외부 형태나 폭, 높이, 거리 등에 따라 그 모양(즉, 해당 패턴의 배열 크기)을 달리한다. The light pattern irradiating apparatus 10 irradiates the pattern irradiating object 40 such as a pier or a bank with a reference light pattern 30. [ Here, the reference light pattern is different in shape (that is, array size of the pattern) depending on the external shape, width, height, distance, and the like of the pattern irradiation object 40.

영상 획득 장치(20)에 입사된 참조 광패턴 내 단위패턴간의 거리(d)가 멀어질수록 수위 측정 해상도(resolution)가 떨어진다. 반대로, 영상 획득 장치(20)에 입사된 참조 광패턴 내 단위패턴간의 거리(d)가 가까워질수록 해상도는 높아진다. 그에 따라, 패턴조사대상물(40)에 조사된 참조 광패턴(30) 내 단위패턴간의 거리(Td)는 일정한 간격을 갖는 것이 바람직하다. As the distance d between the unit patterns in the reference light pattern incident on the image acquiring device 20 increases, the resolution of the water level measurement decreases. Conversely, as the distance d between the unit patterns in the reference light pattern incident on the image acquiring device 20 approaches, the resolution increases. Accordingly, it is preferable that the distance T d between the unit patterns in the reference light pattern 30 irradiated on the pattern irradiation object 40 has a constant interval.

광패턴 조사 장치(10)는 예를 들어 레이저 프로젝터 또는 광센서로 구성될 수 있다.The light pattern irradiating apparatus 10 may be composed of, for example, a laser projector or an optical sensor.

광패턴 조사 장치(10)는 본 발명의 특허청구범위에 기재된 광패턴 조사부의 일 예가 된다.The light pattern irradiating apparatus 10 is an example of the light pattern irradiating unit described in the claims of the present invention.

영상획득장치(20)는 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물(40)에 조사된 광패턴 영상을 획득한다. 물론, 영상획득장치(20)에서 획득되는 영상에는 참조 광패턴(30)만이 있거나 참조 광패턴(30) 및 물의 영상이 함께 있을 수 있다.The image acquiring device 20 acquires a light pattern image irradiated on the pattern irradiating object 40 such as a pier or a bank. Of course, the image acquired by the image acquisition device 20 may include only the reference light pattern 30, or the reference light pattern 30 and the image of water may be present together.

영상획득장치(20)는 카메라 등의 영상 센서로 구성될 수 있다.The image acquisition device 20 may be an image sensor such as a camera.

영상획득장치(20)는 본 발명의 특허청구범위에 기재된 영상 획득부의 일 예가 된다.The image acquisition device 20 is an example of the image acquisition unit described in the claims of the present invention.

수위 분석부(50)는 영상획득장치(20)를 통해 취득한 광패턴 영상을 분석하여 현재 수위를 측정한다. The level analyzer 50 analyzes the optical pattern image acquired through the image acquiring device 20 and measures the current water level.

한편, 참조 광패턴(30)내의 각 단위패턴의 모양은 도 2에서와 같이 미리 정의되어 있다. 그리고, 인접한 단위패턴들과의 비율 비교를 통해 각 단위패턴의 영역을 신뢰성있게 인식하기 때문에, 거리(D)에 따라 단위패턴의 영역 변화가 크게 생기더라도 전체 패턴을 처리하여 인식하는 데 문제가 생기지 않는다. On the other hand, the shape of each unit pattern in the reference light pattern 30 is defined in advance as shown in Fig. In addition, since the area of each unit pattern is reliably recognized by comparing the ratio with the adjacent unit patterns, even if a change in the area of the unit pattern occurs largely according to the distance D, there arises a problem in processing and recognizing the entire pattern Do not.

다만, 영상획득장치(20)에 입사된 참조 광패턴(30)에서의 단위패턴 간의 거리(d)가 최종 수위 측정 결과의 해상력(resolution)을 결정하기 때문에, 영상처리시 각 단위패턴이 서로 중첩되지 않는 한, 두 단위패턴의 거리는 가까울수록 좋다. However, since the distance d between the unit patterns in the reference light pattern 30 incident on the image acquisition device 20 determines the resolution of the final water level measurement result, the unit patterns in the image processing overlap each other The closer the distance between the two unit patterns is, the better.

도 1에서, 광패턴 조사 장치(10)와 영상획득장치(20) 및 수위 분석부(50)는 함체(60)를 통해 단일 시스템으로 연동될 수 있다.In FIG. 1, the light pattern irradiating apparatus 10, the image acquiring apparatus 20, and the water level analyzing unit 50 can be interlocked into a single system through the enclosure 60.

도 1에서, H는 교각의 원래 높이를 의미하고, ph는 교각 위에서 수위까지의 높이를 의미한다. 그리고, D는 패턴조사대상물(40)과 수위 분석부(50)와의 거리를 의미한다.In Fig. 1, H means the original height of the pier, and ph means the height from the pier to the water level. D represents the distance between the pattern irradiated object 40 and the level analysis unit 50. [

도 3은 도 1에 도시된 수위 분석부의 구성도이다.3 is a configuration diagram of the water level analysis unit shown in FIG.

수위 분석부(50)는 광패턴 출력부(510), 광패턴 생성부(520), 사용자 인터페이스부(530), 데이터베이스(540), 전송부(550), 타이머(560), 영상 입력부(570), 및 영상 처리부(580)를 포함한다.The water level analysis unit 50 includes a light pattern output unit 510, a light pattern generation unit 520, a user interface unit 530, a database 540, a transmission unit 550, a timer 560, an image input unit 570 And an image processing unit 580. [

광패턴 출력부(510)는 광패턴조사장치(10)에게로 참조 광패턴을 제공한다. 그에 따라, 광패턴조사장치(10)는 광패턴 출력부(510)로부터의 참조 광패턴을 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물(40)에게로 조사한다.The light pattern output unit 510 provides a reference light pattern to the light pattern irradiating apparatus 10. Accordingly, the light pattern irradiating apparatus 10 irradiates the reference light pattern from the light pattern outputting section 510 to the pattern irradiating object 40 such as a pier or a bank.

광패턴 생성부(520)는 패턴조사대상물(40)에게로 조사할 참조 광패턴을 생성하여 광패턴 출력부(510)에게로 제공한다. 이때, 패턴조사대상물(40)에게로 조사할 참조 광패턴은 패턴조사대상물(40)의 폭 및 거리 등에 맞춰 사용자 인터페이스부(530)를 통해 데이터베이스(540)에 저장된 다양한 패턴형태 중에서 선택된다.The light pattern generating unit 520 generates a reference light pattern to be irradiated to the pattern irradiating object 40 and provides the same to the light pattern outputting unit 510. At this time, the reference light pattern to be irradiated to the pattern irradiation object 40 is selected from various pattern types stored in the database 540 through the user interface unit 530 in accordance with the width, distance, and the like of the pattern irradiation object 40.

즉, 광패턴 생성부(520)는 사용자 인터페이스부(530)에서 선택한 패턴형태를 패턴조사대상물(40)과 정확히 일치하도록 미세 조정한 후에 광패턴 출력부(510)에게로 제공한다. That is, the light pattern generator 520 fine-adjusts the pattern pattern selected by the user interface unit 530 to exactly match the pattern irradiated object 40, and then provides the light pattern to the light pattern output unit 510.

사용자 인터페이스부(530)는 패턴조사대상물(40)에게로 조사할 참조 광패턴을 선택적으로 입력할 수 있다.The user interface unit 530 can selectively input a reference light pattern to be irradiated to the pattern irradiation object 40. [

한편, 사용자 인터페이스부(530)는 영상획득장치(20)를 통해 획득한 광패턴 영상에서 관심영역(ROI)을 설정할 수 있다.Meanwhile, the user interface unit 530 may set an ROI in the optical pattern image acquired through the image acquisition device 20. [

데이터베이스(540)는 다양한 참조 광패턴의 형태를 저장하고 있다. 따라서, 사용자 인터페이스는 패턴조사대상물(40)의 폭 및 거리 등을 근거로 데이터베이스(540)에 저장되어 있는 다양한 참조 광패턴의 형태 중에서 하나를 선택할 수 있다.The database 540 stores various types of reference light patterns. Accordingly, the user interface can select one of various types of reference light patterns stored in the database 540 based on the width, distance, and the like of the pattern inspection object 40.

영상 입력부(570)는 영상획득장치(20)에서 획득한 광패턴 영상(즉, 참조 광패턴이 포함된 영상)을 영상전송용 케이블 또는 네트워크를 통해 입력받는다.The image input unit 570 receives the optical pattern image acquired by the image acquisition device 20 (that is, the image including the reference light pattern) through a cable for image transmission or a network.

타이머(560)는 입력되는 영상 프레임율과 최종 처리된 수위측정 결과를 전송하는 전송부(550)의 출력 시간 간격을 조정한다. The timer 560 adjusts the output time interval of the transmission unit 550 that transmits the input image frame rate and the final processed level measurement result.

영상 처리부(580)는 영상 입력부(570)를 통해 전송받은 영상에서 사용자 인터페이스부(530)를 통해 설정된 관심영역(ROI)에 대한 영상처리를 수행한다. 그리고, 영상 처리부(580)는 최종적으로 예측 수위를 계산하여 전송부(550)에게로 출력한다. 그에 따라, 전송부(550)는 최종적인 예측 수위를 네트워크 등을 통해 통합관제센터 등에게로 보낸다.The image processing unit 580 performs image processing on the ROI set through the user interface unit 530 on the image received through the image input unit 570. [ Then, the image processing unit 580 finally calculates the predicted water level and outputs it to the transmission unit 550. Accordingly, the transmission unit 550 sends the final predicted water level to the integrated control center through a network or the like.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 네트워크 연계 구성도이다.4 is a network configuration diagram of an automatic level measuring apparatus according to an embodiment of the present invention.

자동 수위 측정 장치는 수위 분석부(50)를 통해 분석된 예측 수위를 인터넷 등의 네트워크(80)를 통해 통합관제센터(70)로 전송할 수 있다.The automatic level measuring apparatus can transmit the predicted water level analyzed by the water level analysis unit 50 to the integrated control center 70 through the network 80 such as the Internet.

그에 따라, 통합관제센터(70)는 하천 및 유수량 점검을 위한 통합 모니터링을 수행할 수 있다.Accordingly, the integrated control center 70 can perform integrated monitoring for river and flow volume check.

도 5는 본 발명의 실시예에서 광패턴 조사를 행하는 과정을 설명하는 흐름도이다.5 is a flowchart for explaining a process of irradiating the light pattern in the embodiment of the present invention.

먼저, 사용자 인터페이스부(530)에서, 패턴조사대상물(40)의 외부 형태나 폭, 높이, 거리 등에 따라 데이터베이스(540)에 저장된 다양한 패턴형태 중에서 하나를 선택한다. 그리고, 광패턴 생성부(520)는, 선택된 패턴형태를 패턴조사대상물(40)과 패턴형태의 높이와 폭이 정확히 일치하도록 조정한 참조 광패턴을 생성한다(S10). 이때, 조정된 패턴형태에 따라, 패턴에 따른 단위패턴간의 거리(Td)와 패턴조사대상물(40)과의 거리(D)가 함께 조정되어 데이터베이스(540)에 저장된다(하기의 표 1 참조).First, the user interface unit 530 selects one of various patterns stored in the database 540 according to the external shape, width, height, distance, and the like of the pattern inspection object 40. Then, the light pattern generator 520 generates a reference light pattern in which the selected pattern form is adjusted so that the height and width of the pattern form exactly match the pattern object 40 (S10). At this time, the distance (T d ) between the unit patterns according to the pattern and the distance (D) between the pattern inspected object 40 are adjusted together and stored in the database 540 (see Table 1 below) ).

Pattern Num.Pattern Num. Region Distance in Pattern (Td : pixels)Region Distance in Pattern (T d : pixels) Region Distance in Pattern (Td : cm)Region Distance in Pattern (T d : cm) Distance to Bridge (D) Distance to Bridge (D) 1      One 10 pixels     10 pixels 1cm        1cm 20m          20m 1      One 20 pixels     20 pixels 2cm        2cm 15m          15m 1      One 30 pixels     30 pixels 3cm        3cm 10m          10m 2      2 12 pixels     12 pixels 1.2cm       1.2cm 18m          18m 2      2 15 pixels     15 pixels 1.5cm       1.5cm 14m          14m 2      2 18 pixels     18 pixels 1.8cm       1.8cm 10m          10m      ...            ...          ...            ...

상술한 표 1은 패턴 내 영역 거리와 교각과의 거리 관계 테이블을 나타낸다고 볼 수 있다. 참조 광패턴에서의 단위패턴간의 거리 Td는 영상에서는 픽셀(pixel)로 나타나고, 실제 거리측정 시는 cm로 전환된다. 데이터베이스(540)는 이에 대한 매핑테이블을 갖는다. Table 1 above shows the distance relation table between the intra-pattern area distance and the bridge pier. The distance T d between the unit patterns in the reference light pattern is represented by pixels in the image, and is converted into cm in the actual distance measurement. The database 540 has a mapping table therefor.

그리고, 광패턴 생성부(520)는 생성한 참조 광패턴을 광패턴 출력부(510)에게로 보낸다. 그에 따라, 광패턴 출력부(510)는 광패턴조사장치(10)를 통해 패턴조사대상물(40)에게로 광패턴 조사를 수행한다(S20). The light pattern generator 520 sends the generated reference light pattern to the light pattern output unit 510. Accordingly, the light pattern output unit 510 irradiates the pattern irradiated object 40 with the light pattern through the light pattern irradiating apparatus 10 (S20).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 7 내지 도 14는 도 6의 설명에 채용되는 도면들이다.FIG. 6 is a flowchart for explaining an automatic level measurement method according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 7 to 14 are views employed in the description of FIG.

먼저, 상술한 도 5에서와 같이 패턴조사대상물(40)에게로의 광패턴 조사가 행해진다. First, as shown in Fig. 5, the pattern irradiation object 40 is irradiated with the light pattern.

이어, 영상 입력부(570)는 영상획득장치(20)에서 획득한 광패턴 영상을 영상전송용 케이블 또는 네트워크를 통해 입력받는다. 즉, 영상 입력부(570)는 영상획득장치(20)로부터 패턴조사대상물(40)에 조사된 광패턴 영상을 프레임 단위로 실시간 입력받는다. 영상 입력부(570)는 입력받은 광패턴 영상을 영상 처리부(580)에게로 보낸다.Next, the image input unit 570 receives the optical pattern image acquired by the image acquisition device 20 through a cable for image transmission or a network. That is, the image input unit 570 receives the light pattern image irradiated from the image acquisition device 20 on the pattern irradiation object 40 in real time on a frame-by-frame basis. The image input unit 570 sends the received optical pattern image to the image processing unit 580.

그에 따라, 영상 처리부(580)는 사용자 인터페이스부(530)에서 설정된 관심영역(ROI)을 입력받는다(S30). 즉, 영상 처리 시간 및 오류 발생으로 인한 측정오차를 줄이기 위해, 입력 영상 중 광패턴 조사 영역만을 대상으로 도 7과 같은 ROI(Region of Interest)(5)를 입력받는다. Accordingly, the image processing unit 580 receives the ROI set in the user interface unit 530 (S30). That is, in order to reduce the measurement error due to the image processing time and the error, ROI (Region of Interest) 5 as shown in FIG. 7 is inputted only to the light pattern irradiated region of the input image.

그리고, 영상 처리부(580)는 영상 입력부(570)를 통해 전송받은 영상에서 사용자 인터페이스부(530)를 통해 설정된 관심영역(ROI)에 대하여 하기와 같은 영상처리를 수행하여 최종적인 예측 수위를 계산해 낸다. The image processing unit 580 performs the following image processing on the ROI set through the user interface unit 530 in the image received through the image input unit 570 to calculate the final predicted water level .

예를 들어, 영상 처리부(580)는 해당 관심영역 내에서 패턴 영상을 획득한다(S40). 여기서, 패턴 영상은 관심영역(5)내에 존재하는 참조 광패턴으로 이루어진 영상을 의미한다.For example, the image processor 580 acquires a pattern image within the region of interest (S40). Here, the pattern image means an image composed of a reference light pattern existing in the region of interest 5.

그리고, 영상 처리부(580)는 패턴 영상을 적응형 임계처리를 이용하여 이진화함으로써, 도 8에서와 같은 이진화 영상을 구한다(S50). 예를 들어, 설정된 ROI를 대상으로 커널(예컨대, 5*5 커널)을 기준으로 Morphology(CLOSE) 연산을 수행하여 잡음을 제거한 후 적응형 임계처리를 수행한다. 여기서, 잡음의 제거는 추후의 레이블링시 불필요한 분산 스팟 영역을 제거하기 위해 필수적이다. 적응형 임계값 Tx ,y는 ROI 영상의 (x, y) 화소 주변의 소정 블록(예컨대, 11*11 블록)에 대해 각 화소별로 Gaussian 형태의 가중치를 부여하여 계산한 가중치 평균값이 된다. Then, the image processor 580 binarizes the pattern image using adaptive thresholding to obtain a binarized image as shown in FIG. 8 (S50). For example, a morphology (CLOSE) operation is performed on a set ROI based on a kernel (for example, a 5 * 5 kernel) to remove noise, and then an adaptive threshold process is performed. Here, the elimination of noise is necessary to eliminate unnecessary scattered spot areas in later labeling. The adaptive threshold value T x , y is a weighted average calculated by assigning Gaussian weight values to predetermined blocks (for example, 11 * 11 blocks) around the (x, y) pixels of the ROI image.

이후, 영상 처리부(580)는 패턴 모서리 검출후에 패턴 내 각 영역별로 레이블링함으로써, 도 9에서와 같은 레이블링 영상을 구한다(S60). 레이블링(labeling)이란 인접한 화소에 모두 같은 번호(label)를 붙이고 연결되지 않는 다른 성분에는 다른 번호를 붙이는 일을 의미한다. 다시 말해서, 윤곽선(contour) 기반으로 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하기 위해, 예를 들어 Suzuki의 Border Following Algorithm(BFA) (S. Suzuki and K. Abe, "Topological structural analysis of digitized binary images by border following," Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 30, num. 1, pp. 32-46, 1985. 참조)을 사용할 수 있다. BFA는 영상 내 화소단위 연결요소를 기반으로 레이블 영역, 둘레, 토폴로지 구조 등을 계산하기 위해 사용된다. 오검출 영역에 강건한 신뢰성있는 영역 레이블링을 위해, 예를 들어 BFA기법 적용후 Iterative End-point Fit 기법(U. Ramer, "An iterative procedure for the polygonal approximation of plane curves", Computer Graphics and Image Processing, vol. 1, num. 3, pp. 244-256, 1972. 참조)(D. Douglas & T. Peucker, "Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature", The Canadian Cartographer, vol. 10, num. 2, pp. 112-122, 1973. 참조)을 수행하여 단위패턴과 동일 모양인 모서리 개수가 3개나 4개인 영역만 선택적으로 필터링하여 레이블링한다. 이를 통해 각 레이블의 중심 좌표와 영역 크기 등을 알 수 있다.After the pattern edge detection, the image processing unit 580 labels each area in the pattern to obtain a labeled image as shown in FIG. 9 (S60). Labeling refers to attaching the same number of labels to adjacent pixels and assigning different numbers to other elements that are not connected. In other words, in order to perform labeling of a unit pattern based on a contour, for example, Suzuki's Border Following Algorithm (BFA) (S. Suzuki and K. Abe, " Topological structural analysis of digitized binary images by border following , Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 30, num. 1, pp. 32-46, 1985). BFA is used to calculate the label area, perimeter, topology structure, etc. based on the pixel unit connection element in the image. For reliable area labeling with robustness in the false detection region, for example, after applying the BFA technique, an Iterative end-point Fit technique (U. Ramer, "An iterative procedure for the polygonal approximation of plane curves" Douglas & T. Peucker, " Algorithms for the Number of Points Required to Represent a Digitized Line or Its Caricature ", The Canadian Cartographer < RTI ID = 0.0 > , vol. 10, num. 2, pp. 112-122, 1973.), and selectively labeling only three or four areas with the same number of corners as the unit pattern. This allows us to know the center coordinates of each label and the size of the area.

그리고 나서, 영상 처리부(580)는 X축 및 Y축 각각 군집화(클러스터링)를 수행하여 유사한 X좌표값 혹은 Y좌표값을 갖는 군집 별로 묶는다(S70). 다시 말해서, 영상획득장치(20)를 통해 영상 입력부(570)에 입력된 각 단위패턴의 시작좌표는 Y 좌표를 기준으로 모두 동일하지 않다. 그에 따라, 도 9에서와 같이 레이블링된 영역의 순서는 좌에서 우 혹은 위에서 아래 순으로 차례대로 나열되지 않는다. 따라서, 유사한 Y 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 군집화를 수행한 후 순서화한다. 유사한 Y 좌표의 기준은 하나의 영상프레임에서 각 단위패턴 간의 평균거리 d를 구한 후 임의의 단위패턴을 하나 선택하여 해당 레이블의 중심좌표를 기준으로 상하로 (1/2)d 내에 위치한 영역을 의미한다. 그러므로, 이 영역 내의 모든 단위패턴을 동일한 군집으로 처리하여 재(再) 레이블링한다. 재 레이블링된 단위패턴을 제외한 나머지 단위패턴 중 임의의 것을 선택하여 동일 과정을 반복함으로써 모든 단위패턴을 군집화한다. 군집화된 레이블들의 Y 좌표를 기준으로 소팅(sorting)을 통해 순서대로 재나열한다. 여기까지 Y 좌표만을 기준으로 설명하였으나, X 좌표 기준으로도 동일한 과정을 거친다. 결과적으로 도 10에서와 같이 X, Y 좌표를 기준으로 재순서화된 레이블을 얻는다. Then, the image processing unit 580 performs clustering (clustering) on the X-axis and the Y-axis, respectively, and groups them by groups having similar X-coordinate values or Y-coordinate values (S70). In other words, the start coordinates of each unit pattern input to the image input unit 570 through the image acquisition device 20 are not all the same with respect to the Y coordinate. Accordingly, the order of the labeled areas is not listed in order from left to right or top to bottom as shown in FIG. Therefore, label regions having similar Y coordinates are clustered and ordered. A similar Y coordinate reference is obtained by finding an average distance d between each unit pattern in one image frame, then selecting one arbitrary unit pattern and referring to the area located within the upper and lower (1/2) d with respect to the center coordinates of the corresponding label do. Therefore, all the unit patterns in this area are processed in the same cluster and re-labeled. All of the unit patterns except for the re-labeled unit pattern are selected, and the same process is repeated to group all the unit patterns. The labels are rearranged in order by sorting based on the Y coordinates of the clustering labels. Although the above description has been made on the basis of the Y coordinate alone, the same process is also performed on the basis of the X coordinate. As a result, a re-ordered label is obtained based on the X and Y coordinates as shown in FIG.

그리고, 영상 처리부(580)는 Y축 방향을 따라 군집화된 영역들 각각을 비교하여, 오류영역에 대한 보간을 수행한다(S80). 다시 말해서, 참조 광패턴 조사 과정이나 영상 획득 과정에서 오류로 인해 누락된 단위패턴 영역에 대한 보간을 수행한다. 이미 Morphology(CLOSE) 및 Iterative End-point Fit 기법과 같은 전처리를 통해 오류 영역을 계속 제거하였기 때문에 현재 처리된 레이블 영역의 신뢰성은 매우 높다. 그러나, 도 2에서처럼 인접 단위패턴과의 배율 비교를 통해 현재 레이블 영역의 신뢰성을 재평가한다. 참조 광패턴과 같이 현재 레이블 영역 크기에 비교하여 상하좌우에 위치한 인접 레이블 영역의 크기가 4배 혹은 1/4배가 되면 현재 레이블 영역을 신뢰성 높은 "유효 레이블"로 구분한다. 도 13과 같이 현재 레이블 영역 (i, j)가 비어있다면, 3개 이상의 인접 레이블 영역이 "유효 레이블"인지를 확인하고 보간을 통해 새로운 레이블 영역 (i, j)’를 생성한다. 도 11에서 점(90)들이 기존의 "유효 레이블" 영역과 새롭게 보간된 레이블 영역 위치를 의미한다. 도 11에서는 몇 개의 점에 대해 참조부호 90을 부여하였지만, 도 11에서 점으로 표시된 부분들은 모두 참조부호 90이 부여된다고 보면 된다.Then, the image processing unit 580 compares the clustered regions along the Y-axis direction, and performs interpolation on the error region (S80). In other words, interpolation is performed on the missing unit pattern area due to errors in the reference light pattern inspection process or the image acquisition process. The reliability of the currently processed label region is very high because we have already removed the error region through preprocessing such as Morphology (CLOSE) and Iterative End-point Fit technique. However, as shown in FIG. 2, the reliability of the current label region is re-evaluated through comparison of magnification with the adjacent unit pattern. If the size of the neighboring label region located at the upper, lower, left, and right sides is 4 times or 1/4 times larger than the size of the current label region like the reference light pattern, the current label region is classified as a reliable "effective label". If the current label area (i, j) is empty as shown in Fig. 13, it is confirmed whether three or more adjacent label areas are " valid labels ", and a new label area (i, j) is generated through interpolation. In Fig. 11, the points 90 indicate the existing " effective label " area and the newly interpolated label area location. In FIG. 11, reference numeral 90 is assigned to several points. In FIG. 11, all the points indicated by the reference numeral 90 are given reference numeral 90.

그 후, 영상 처리부(580)는 참조 광패턴의 X축 상의 영역의 개수와, 현재 처리된 Y축 방향 군집들에 속해 있는 X축 상의 신뢰 영역의 개수를 서로 비교한다. 그리고, 현 군집에서의 신뢰 영역의 수가 일정 개수 이상이면 영상 처리부(580)는 가상 수위표 상에 해당 군집의 가상 가로 라인을 생성한다(S90). 다시 말해서, 참조 광패턴의 동일 Y 좌표를 갖는 단위패턴의 총개수(즉, X축 상의 단위패턴의 총개수(

Figure 112014098338954-pat00001
))를 기준으로 현재 보간 수행된 레이블 영역에서의 X축 상의 "유효 레이블" 개수(즉, 유사한 Y좌표를 갖는 k번째 군집에서의 ‘유효 레이블’ 개수 (
Figure 112014098338954-pat00002
))와 비교한다. 비교 결과, 임계치(α)이상이면 Y축에 수직으로 해당 X축 기준의 가상 라인을 생성한다(하기의 수학식 1 참조). Thereafter, the image processing unit 580 compares the number of regions on the X-axis of the reference light pattern with the number of trust regions on the X-axis belonging to the currently processed Y-axis direction clusters. If the number of the trust regions in the current cluster is more than a predetermined number, the image processing unit 580 generates a virtual horizontal line of the cluster on the virtual watermark table (S90). In other words, the total number of unit patterns having the same Y coordinate of the reference light pattern (i.e., the total number of unit patterns on the X-axis
Figure 112014098338954-pat00001
(I.e., the number of " effective labels " in the k-th cluster having similar Y-coordinates)
Figure 112014098338954-pat00002
)). As a result of comparison, if the difference is equal to or larger than the threshold value?, A virtual line based on the X axis is generated perpendicular to the Y axis (see Equation 1 below).

Figure 112014098338954-pat00003
Figure 112014098338954-pat00003

Y축에 수직한 모든 각 군집에 대해 반복 수행하며, 도 12와 같이 가상 수위표를 생성한다.Axis is repeatedly performed for all the clusters perpendicular to the Y-axis, and a virtual watermark is generated as shown in FIG.

이어, 영상 처리부(580)는 가상 가로 라인이 생성된 가상 수위표를 근거로 최종의 예측 수위를 계산한다(S100). 예를 들어, 참조 광패턴의 총 가로 라인 수를 M이라 할 때, 생성된 가상 가로 라인의 총합 N은

Figure 112014098338954-pat00004
이고, 도 1에서 교각 상단에서 수위까지의 높이 ph는 "ph = Td * N"이 된다. 여기서, Td는 패턴조상대상물(40)에 조사된 참조 광패턴에서의 각 단위패턴 간 거리를 의미한다. 그에 따라, 최종 예측 수위 WH는 교각의 원래 높이 H에서 ph를 뺀 것이 된다. 즉, 최종 예측 수위 WH는 "WH = H-ph"가 된다.Next, the image processing unit 580 calculates the final predicted water level based on the virtual water table in which the virtual horizontal line is generated (S100). For example, when the total number of horizontal lines of the reference light pattern is M, the sum N of the generated virtual horizontal lines is
Figure 112014098338954-pat00004
1, the height ph from the upper end of the pier to the water level becomes " ph = T d * N ". Where, T d denotes the distance between each of the unit patterns in the irradiated reference light pattern to the pattern ancestor object 40. Accordingly, the final predicted level WH is obtained by subtracting ph from the original height H of the bridge pier. That is, the final predicted level WH becomes " WH = H-ph ".

다음으로, 영상 처리부(580)는 패턴조사대상물(40)과 영상획득장치(20) 간의 거리(D)를 측정한다. 도 14에서와 같이 카메라 초점거리를 f, 패턴조사대상물(40)에 조사된 참조 패턴광에서의 단위패턴 간 거리를 Td, 영상획득장치(20)에 입력된 영상프레임에서의 단위패턴 간 거리를 d라 할 때, 하기의 수학식 2를 통해 D를 구할 수 있다.Next, the image processing unit 580 measures a distance D between the pattern irradiation object 40 and the image acquisition device 20. [ 14, the focal length of the camera is f, the distance between the unit patterns in the reference pattern light irradiated to the pattern irradiation object 40 is Td , the distance between the unit patterns in the image frame input to the image acquisition device 20 Is d, D can be obtained through the following equation (2).

Figure 112014098338954-pat00005
Figure 112014098338954-pat00005

참조 광패턴을 조사할 때, Td는 현장에서 측정하여 d의 최소 화소 거리 기준을 만족시켜야 한다. 이때, f값이 고정되어 수치로 확인가능하고, 최종적으로 영상처리를 통해 d의 값을 계산함으로써, D를 얻을 수 있다.When illuminating the reference light pattern, T d should be measured in the field to meet the minimum pixel distance criterion of d. At this time, the f value is fixed and can be confirmed by numerical values. Finally, by calculating the value of d through image processing, D can be obtained.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.As described above, an optimal embodiment has been disclosed in the drawings and specification. Although specific terms have been employed herein, they are used for purposes of illustration only and are not intended to limit the scope of the invention as defined in the claims or the claims. Therefore, those skilled in the art will appreciate that various modifications and equivalent embodiments are possible without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

10 : 광패턴 조사 장치 20 : 영상 획득 장치
30 : 참조 광패턴 40 : 패턴조사대상물
50 : 수위 분석부 60 : 함체
70 : 통합관제센터 80 : 네트워크
510 : 광패턴 출력부 520 : 광패턴 생성부
530 : 사용자 인터페이스부 540 : 데이터베이스
550 : 전송부 560 : 타이머
570 : 영상 입력부 580 : 영상 처리부
10: light pattern irradiating device 20: image acquiring device
30: reference light pattern 40: pattern irradiated object
50: Level analysis section 60: Enclosure
70: Integrated Control Center 80: Network
510: light pattern output unit 520: light pattern generating unit
530: User Interface Unit 540: Database
550: Transmitting unit 560: Timer
570: Image input unit 580: Image processing unit

Claims (17)

패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 광패턴 조사부;
상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 영상 획득부; 및
상기 영상 획득부를 통해 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 수위 분석부;를 포함하고,
상기 수위 분석부는,
상기 광패턴 조사부에게로 조사할 참조 광패턴을 제공하는 광패턴 출력부;
관심영역 및 패턴형태를 입력받는 사용자 인터페이스부;
기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하고, 상기 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 출력부에게로 제공하는 광패턴 생성부;
상기 영상 획득부에서 획득한 영상을 입력받는 영상 입력부; 및
입력받은 상기 영상에서, 상기 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정하는 영상 처리부;를 포함하고,
상기 영상 처리부는 상기 관심영역 내의 영상을 이진화하고, 상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하고, X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하고, 상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하고, 상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하고, 상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
A light pattern irradiating unit for irradiating a pattern irradiation object with a reference light pattern;
An image acquiring unit acquiring an image including a reference light pattern irradiated to the pattern irradiated object; And
And a water level analyzing unit for analyzing the image acquired through the image acquiring unit and measuring the current water level,
The level-
A light pattern output unit for providing a reference light pattern to be irradiated to the light pattern irradiating unit;
A user interface unit for receiving an area of interest and a pattern type;
A light pattern generator for generating a reference light pattern to be irradiated on the basis of the shape of a plurality of reference light patterns previously stored and finely adjusting the pattern shape to coincide with the pattern irradiation object, ;
An image input unit for receiving the image acquired by the image acquisition unit; And
And an image processor for performing an image process on the ROI in the input image and measuring the current water level based on the processed ROI,
The image processing unit binarizes an image in the ROI, performs pattern edge detection on the binarized image, performs labeling of the unit pattern of the reference light pattern, and labels the reference pattern on the X- and Y- Performing an interpolation on an error region by comparing each of the clustered regions, generating a virtual watermark table including virtual horizontal lines based on the interpolated result, And estimates the current water level based on the measured water level.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 수위 분석부는 상기 영상 처리부에서 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the level analyzer further includes a transmitter for outputting the current level measured by the image processor to the outside.
청구항 1에 있어서,
상기 참조 광패턴은 상기 패턴조사대상물의 외부 형태, 폭, 높이, 거리에 따라 그 모양을 달리하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the reference light pattern is shaped differently according to the external shape, width, height, and distance of the pattern irradiated object.
청구항 1에 있어서,
상기 참조 광패턴은 다수의 단위패턴을 포함하고,
상기 단위패턴 간의 중심 거리는 일정한 간격을 갖는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the reference light pattern includes a plurality of unit patterns,
And the center distances between the unit patterns have a constant interval.
청구항 1에 있어서,
상기 광패턴 조사부는 레이저 프로젝터 또는 광센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the light pattern irradiating unit includes a laser projector or an optical sensor.
광패턴 조사부가, 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 단계;
영상 획득부가, 상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 단계;
광패턴 생성부가, 기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 조사할 상기 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계;
수위 분석부가, 상기 영상에서 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함하며,
상기 현재 수위를 측정하는 단계는,
상기 관심영역 내의 영상을 이진화하는 단계;
상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하는 단계;
X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하는 단계;
상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하는 단계;
상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하는 단계; 및
상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
The light pattern irradiating unit irradiating the pattern irradiating object with a reference light pattern;
An image acquiring unit acquiring an image including a reference light pattern irradiated to the pattern irradiated object;
Generating a reference light pattern to be inspected based on a shape of a plurality of stored reference light patterns and providing the reference light pattern to the light pattern inspection unit;
And a water level analyzing step of performing image processing on a region of interest set through the user interface unit in the image and measuring a current water level based on the image area,
Wherein the step of measuring the current water level comprises:
Binarizing an image within the region of interest;
Performing pattern edge detection on the binarized image to perform labeling of the unit pattern of the reference light pattern;
Clustering and labeling the label regions having similar coordinates for the X axis and the Y axis;
Comparing each of the clustered regions and interpolating an error region;
Generating a virtual watermark table including virtual horizontal lines based on the interpolated result; And
And estimating the current water level based on the virtual water table.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 10에 있어서,
상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계는,
상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
The method of claim 10,
Generating the reference light pattern to be inspected and providing the reference light pattern to the light pattern inspection unit,
Wherein the pattern type selected by the user interface unit is finely adjusted so as to coincide with the pattern irradiated object, and then provided to the light pattern irradiating unit.
청구항 10에 있어서,
상기 현재 수위를 측정하는 단계는 상기 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
The method of claim 10,
Wherein the measuring the current water level further comprises outputting the measured water level to the outside.
청구항 10에 있어서,
상기 참조 광패턴은 상기 패턴조사대상물의 외부 형태, 폭, 높이, 거리에 따라 그 모양을 달리하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
The method of claim 10,
Wherein the reference light pattern is shaped differently depending on the external shape, width, height, and distance of the pattern irradiated object.
청구항 10에 있어서,
상기 참조 광패턴은 다수의 단위패턴을 포함하고,
상기 단위패턴 간의 중심 거리는 일정한 간격을 갖는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.

The method of claim 10,
Wherein the reference light pattern includes a plurality of unit patterns,
Wherein the center distances between the unit patterns have a constant interval.

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