KR102295541B1 - Image judgment apparatus and weld inspection system - Google Patents
Image judgment apparatus and weld inspection system Download PDFInfo
- Publication number
- KR102295541B1 KR102295541B1 KR1020210066843A KR20210066843A KR102295541B1 KR 102295541 B1 KR102295541 B1 KR 102295541B1 KR 1020210066843 A KR1020210066843 A KR 1020210066843A KR 20210066843 A KR20210066843 A KR 20210066843A KR 102295541 B1 KR102295541 B1 KR 102295541B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- unit
- basic
- boundary
- resolution
- Prior art date
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims abstract description 61
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 36
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims abstract description 15
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 36
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 16
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 16
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 3
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 10
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 10
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 6
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 229910000851 Alloy steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000975 Carbon steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000010962 carbon steel Substances 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 1
- 238000013341 scale-up Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06K9/20—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/10—Image acquisition
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K31/00—Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups
- B23K31/12—Processes relevant to this subclass, specially adapted for particular articles or purposes, but not covered by only one of the preceding main groups relating to investigating the properties, e.g. the weldability, of materials
- B23K31/125—Weld quality monitoring
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K9/00—Arc welding or cutting
- B23K9/095—Monitoring or automatic control of welding parameters
- B23K9/0956—Monitoring or automatic control of welding parameters using sensing means, e.g. optical
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 영상 판독 장치 및 용접부 검사 시스템에 관한 것으로, 보다 상세히 구조물에 대해 용접이 수행된 용접부에 대해 촬영된 영상을 통해, 구조물의 용접부에 불량이 발생하였는지 여부를 판단하는 영상 판독 장치 및 용접부 검사 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an image reading apparatus and a welding part inspection system, and in more detail, an image reading apparatus and a welding part inspection for determining whether a defect has occurred in a welding part of a structure through an image photographed for a welding part welded to a structure It's about the system.
구조물의 용접에 있어 용접 상태의 불량 여부 판단이 요구된다. 일 예로, SAW(Submerged Arc Welding, 서브머지드 아크 용접) 용접 강관의 용접부 건전성은 강관의 품질 수준을 결정하는 주요한 품질 지표이다. 따라서 SAW 용접 강관의 경우 용접부의 불량 여부 검사가 필수적으로 요구되고 있고, 그 검사 방법으로 방사선투과검사가 주로 사용되고 있다.In the welding of structures, it is required to determine whether the welding state is defective. For example, the weld soundness of a SAW (Submerged Arc Welding) welded steel pipe is a major quality indicator that determines the quality level of the steel pipe. Therefore, in the case of SAW welded steel pipe, it is essential to inspect for defects in welds, and radiographic inspection is mainly used as the inspection method.
이와 같은 방사선투과검사의 경우, 구조물에서 영상을 촬영하는 과정의 경우, 설비의 운영과 관련된 부분은 자동화가 가능하다. 그러나, 촬영된 방사선투과검사 영상을 통해 용접 불량여부를 판단하는과정은 인정된 비파괴 검사원이 직접 판독 및 그 결과를 식별함에 따른 생산성 저하 및 작업자 오류 (Human error) 발생되고 있다.In the case of such a radiograph, in the case of the process of taking an image from a structure, the part related to the operation of the facility can be automated. However, in the process of judging whether welding is defective through a radiographic image taken, an approved non-destructive inspector directly reads and identifies the result, resulting in a decrease in productivity and human error.
본 발명은 구조물에 대해 용접이 수행된 용접부에 대해 촬영된 영상을 통해, 구조물의 용접부에 불량이 발생하였는지 여부를 판단하는 영상 판독 장치 및 용접부 검사 시스템을 제공하기 위한 것이다.An object of the present invention is to provide an image reading apparatus and a welding part inspection system for determining whether a defect has occurred in a welding part of a structure through an image taken for a welding part on which welding is performed on a structure.
또한, 본 발명의 구조물에 대해 촬영된 영상을 처리하고, 처리된 영상을 통해 용접부의 불량 여부를 판단하여, 판단의 정확성을 향상시킬 수 있는 영상 판독 장치 및 용접부 검사 시스템을 제공하기 위한 것이다.In addition, an object of the present invention is to provide an image reading apparatus and a welding inspection system capable of processing an image taken of the structure of the present invention and determining whether a welding part is defective through the processed image, thereby improving the accuracy of the judgment.
본 발명의 일 측면에 따르면, 구조물의 용접부에 대해 촬영된 원본 영상을 가공하여 경계가 명확해진 형태로 가공된 합성 영상을 생성하는 영상 가공부; 및 상기 합성 영상을 검사 영상으로 하여 용접부에 결함이 있는지 여부를 검사하는 영상 판독부를 포함하는 영상 판독 장치가 제공될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing unit comprising: an image processing unit for processing an original image photographed for a welded portion of a structure to generate a processed composite image in a form in which boundaries are clear; and an image reading unit configured to inspect whether there is a defect in the welding part by using the synthesized image as an inspection image.
또한, 상기 영상 가공부는, 상기 원본 영상을 기본 영상으로, 상기 기본 영상에 해상도 다운 영상을 삭제하여 각각 상이한 영역 사이의 경계를 추출하는 경계 추출부; 상기 경계 추출부에서 추출된 경계 추출 영상의 비선형성을 조절하는 비선형성 조절부; 및 상기 기본 영상에 상기 비선형성 조절부에서 비선형성이 조절된 상기 경계 추출 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 영상 합성부를 포함할 수 있다.In addition, the image processing unit may include: a boundary extractor configured to extract boundaries between different regions by deleting the original image as a basic image and a resolution-down image from the basic image; a nonlinearity adjustment unit for adjusting the nonlinearity of the boundary extraction image extracted by the boundary extraction unit; and an image synthesizing unit configured to generate a synthesized image by synthesizing the basic image with the boundary extraction image whose nonlinearity is adjusted by the nonlinearity adjusting unit.
또한, 상기 경계 추출부는 기본 영상을 1/2로 다운 스케일하고, 다운 스케일된 영상을 기본 영상에 대응되게 업 스케일 한 후 저역 통과 필터링하여 해상도 다운 영상을 생성할 수 있다.In addition, the boundary extractor may downscale the base image by 1/2, upscale the downscaled image to correspond to the base image, and then low-pass filter it to generate a resolution down image.
또한, 상기 경계 추출부는, 상기 원본 영상보다 (1/2)x의 스케일만큼 다운 스케일된 영상 각각을 기본 영상으로 하여 해상도 다운 영상을 획득하고, 각각의 기본 영상에서 각각의 해상도 다운 영상을 삭제하여 경계 추출 영상을 획득할 수 있다.In addition, the boundary extraction unit obtains a resolution-down image by using each of the images downscaled by a scale of (1/2) x from the original image as a basic image, and deletes each resolution-down image from each basic image. A boundary extraction image may be acquired.
또한, 상기 영상 합성부는, 복수의 기본 영상들 중에서 가장 해상도가 낮은 기본 영상을 단계적으로 업스케일 하면서, 각각의 경계 추출 영상과 합성을 수행하여 합성 영상을 생성할 수 있다.Also, the image synthesizing unit may generate a synthesized image by performing synthesizing with each boundary extraction image while upscaling a basic image having the lowest resolution among the plurality of basic images in stages.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 검사를 위한 판독을 수행할 원본 영상을 입력 받도록 제공되는 영상 입력부; 상기 원본 영상을 판독하여, 용접의 불량 여부를 판단하는 영상 판독 장치; 및 판독 결과를 출력하는 출력부를 포함하되, 상기 영상 판독 장치는, 상기 원본 영상을 가공하여 경계가 명확해진 형태로 가공된 합성 영상을 생성하는 영상 가공부; 및 상기 합성 영상을 검사 영상으로 하여 용접부에 결함이 있는지 여부를 검사하는 영상 판독부를 포함하는 용접부 검사 시스템이 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image input unit provided to receive an original image to be read for examination; an image reading device for reading the original image and determining whether welding is defective; and an output unit for outputting a reading result, wherein the image reading apparatus includes: an image processing unit for processing the original image to generate a processed composite image in a form in which boundaries are clear; and an image reading unit for inspecting whether there is a defect in the welding part by using the composite image as the inspection image.
본 발명의 일 실시 예에 의하면, 구조물에 대해 용접이 수행된 용접부에 대해 촬영된 영상을 통해, 구조물의 용접부에 불량이 발생하였는지 여부를 판단하는 영상 판독 장치 및 용접부 검사 시스템이 제공될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there may be provided an image reading apparatus and a welding part inspection system for determining whether a defect has occurred in a welding part of a structure through an image photographed for a welding part on which welding is performed on a structure.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 구조물에 대해 촬영된 영상을 처리하고, 처리된 영상을 통해 용접부의 불량 여부를 판단하여, 판단의 정확성을 향상시킬 수 있는 영상 판독 장치 및 용접부 검사 시스템이 제공될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, an image reading apparatus and a welding part inspection system capable of processing an image taken of a structure and determining whether a welding part is defective through the processed image, thereby improving the accuracy of the judgment may be provided.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 용접부 검사 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 영상 판독 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 비선형성 조절부에서 a값, p값의 변화에 따라 선형성이 변화되는 상태를 나타내는 도면이다.
도 4는 다른 실시 예에 따른 영상 판독 장치를 나타내는 도면이다.1 is a view showing a welding inspection system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing the configuration of an image reading apparatus.
3 is a diagram illustrating a state in which linearity is changed according to a change in a value and a p value in the nonlinearity adjusting unit.
4 is a diagram illustrating an image reading apparatus according to another exemplary embodiment.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시 예는 여러 가지 형태로 변형할 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시 예들로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시 예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해 과장되었다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. Embodiments of the present invention may be modified in various forms, and the scope of the present invention should not be construed as being limited to the following embodiments. This embodiment is provided to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art. Accordingly, the shapes of elements in the drawings are exaggerated to emphasize a clearer description.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 용접부 검사 시스템을 나타내는 도면이다.1 is a view showing a welding inspection system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 용접부 검사 시스템(1)은 영상 입력부(2), 영상 판독 장치(3) 및 출력부(4)를 포함한다. 용접부 검사 시스템(1)은 구조물의 용접부에 대해 촬영된 영상을 통해, 구조물의 용접부에 불량이 발생하였는지 여부를 판단한다. 영상은 금속인 구조물에 대해 용접이 수행된 부분에 대해 촬영된 용접부 방사선투과 검사(X-ray) 영상일 수 있다. 검사가 수행되는 대상인 구조물은 SAW(Submerged Arc Welding, 서브머지드 아크 용접) 용접 강관일 수 있다. SAW 용접 강관은 탄소 강판 또는 저합금 강판을 원형으로 성형하고 이음매 부분을 SAW(Submerged Arc Welding, 서브머지드 아크 용접) 방식으로 용접을 수행하여 만들어진 강관이다. 통상 강관은 두께 8mm 이상, 길이 4000mm 이상으로 제공된다. 강관은 용접이 수행된 후, 용접 부분의 건전성 검사가 필연적으로 요구된다. 이 때, 비파괴검사를 위해, 구조물의 용접 부위에 대해 영상 촬영이 이루어지고, 촬영된 영상의 판독을 통해, 용접의 불량 여부가 판별된다.Referring to FIG. 1 , a welding
영상 입력부(2)는 검사를 위한 판독을 수행할 원본 영상을 입력 받도록 제공된다. 일 예로, 영상 입력부(2)는 용접이 수행된 구조물을 방사선투과검사 촬영을 수행하는 촬영 장치일 수 있다. 또한, 영상 입력부(2)는 촬영 장치에 의해 촬영된 영상 자료를 데이터 형태로 입력 받을 수 있는 입력 장치 일 수 있다. 예를 들어, 영상 입력부(2)는 USB(Universal Serial Bus), SSD(Solid State Drive), HDD(Hard Disk Drive) 등과 같은 외부 저장매체로부터 영상 자료를 입력 받을 수 있도록 제공되는 입력 장치로 제공되거나, 무선 통신 또는 유선 통신의 방식으로 영상 자료를 수신할 수 있는 통신 장치로 제공될 수 있다.The
영상 판독 장치(3)는 영상 입력부(2)를 통해 입력된 원본 영상을 판독하여, 용접의 불량 여부를 판단한다.The
도 2는 영상 판독 장치의 구성을 나타내는 도면이고, 도 3은 비선형성 조절부에서 a값, p값의 변화에 따라 선형성이 변화되는 상태를 나타내는 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of an image reading apparatus, and FIG. 3 is a diagram illustrating a state in which linearity is changed according to changes in a value and p value in the nonlinearity adjusting unit.
도 2 및 도 3을 참조하면, 영상 판독 장치(3)는 영상 가공부(10) 및 영상 판독부(20)를 포함한다.2 and 3 , the
영상 가공부(10)는 영상 입력부(2)에서 입력된 원본 영상을 가공하여, 합성 영상을 생성한다. 영상 가공부(10)는 경계 추출부(110), 비선형성 조절부(120) 및 영상 합성부(130)를 포함한다.The
경계 추출부(110)는 기본 영상에 해상도 다운 영상을 삭제하여, 영상에 있어 각각 상이한 영역(예를 들어, 강관 형성에 사용된 강판에서 용접이 수행되지 않은 모재 영역, 용접이 수행되어 용융 후 재 응고된 용접 영역, 용접 영역 내에 포함된 공극) 사이의 경계를 추출한다. 구체적으로, 경계 추출부(110)는 영상 입력부(2)를 통해 입력된 2nХ2n의 원본 영상 I0를 기본 영상으로 하여, 기본 영상을 저역 통과 필터링하여, 1/2로 다운 스케일된 2(n-1)Х2(n-1) 영상 I(1/2)을 얻는다. 이 후, 다운 스케일된 영상 I(1/2)을 기본 영상 I0에 대응되게 업 스케일한 후 저역 통과 필터링하여 해상도 다운 영상 I'0을 생성한다. 이후, 수학식 1과 같이 원본 영상 I0을 기본 영상으로 하여, 기본 영상 I0에서 해상도 다운 영상 I'0을 제거하여 경계 추출 영상 Eo를 획득한다.The
또한, 경계 추출부(110)는 원본 영상 I0 보다 (1/2)x,(X는 정수),의 스케일만큼 다운 스케일된 영상 각각을 기본 영상으로 하여, 해상도 다운 영상을 생성하고, 각각의 기본 영상에서 각각의 해상도 다운 영상을 삭제하여 경계 추출 영상을 획득할 수 있다. 구체적으로, 영상 I0 보다 1/2로 다운 스케일된 2(n-1)*2(n-1) 영상 I(1/2)을 기본 영상으로 하고, 상술한 방식으로 기본 영상을 저역 통과 필터링 하여 1/2 다운 스케일, 기본 영상에 대응되게 업 스케일 및 저역 통과 필터링 하여 영상 I(1/2)에 대한 해상도 다운 영상 I' (1/2)을 생성한 후, 영상 I(1/2)에서 해상도 다운 영상 I' (1/2)을 제거하여 경계 추출 영상 E(1/2)을 획득한다.In addition, the
이와 같은 과정은 기본 영상이 I0에서 2*2 스케일인 I(1/2^(n-1))이 될 때까지 반복적으로 수행되어, n개의 기본 영상이 획득될 수 있다. 그리고, 각각의 기본 영상에 대해, 저역 통과 필터링 하여 1/2 다운 스케일, 업 스케일 후 저역 통과 필터링을 수행하여 n개의 해상도 다운 영상 I'0 ~ I'(1/2^(n-1))^'을 생성하고, 각각의 기본 영상에서 각각의 해상도 다운 영상을 제어하여 경계 추출 영상 Eo ~ E(1/2^(n-1) )을 n개 획득할 수 있다.This process is iteratively performed until the base image becomes I (1/2^(n-1)) of the 2*2 scale from I 0 , so that n base images can be obtained. And, for each basic image, n resolution down images I' 0 ~ I' (1/2^(n-1)) ^' is generated and each resolution-down image is controlled in each base image to obtain n boundary extraction images Eo ~ E (1/2^(n-1) ).
비선형성 조절부(120)는 경계 추출부(110)에서 추출된 경계 추출 영상의 비선형성을 아래 수학식 2를 통해 조절한다. The
여기서 x는 경계 추출 영상 E의 픽셀값이고, M은 경계 추출 영상 E의 최대 픽셀값이다. a는 증폭 계수로 픽셀값을 기존 경계 추출 영상의 동적 범위 내에 있도록 제한하는 요소로서 y(x)의 기울기에 해당한다. p는 수학식 2의 비선형성을 결정하는 지수로서 0에서 1사이의 값을 가진다. a는 0초과 2이하의 값을 가진다. 수학식 2는 a와 p값에 따라 형태가 도 3과 같이 비선형적으로 변화한다. p값이 증가하여 1에 가까워질수록 그래프 형태는 선형에 가까워진다. a가 작을수록 그래프가 완만하고, 클수록 그래프가 급함을 확인할 수 있다. 이에 따라, a, p값을 조절하여, 경계 추출 영상의 콘트라스트가 조절되게 할 수 있다.Here, x is the pixel value of the boundary extraction image E, and M is the maximum pixel value of the boundary extraction image E. a is an amplification coefficient, a factor limiting the pixel value to be within the dynamic range of the existing boundary extraction image, and corresponds to the slope of y(x). p is an index determining the nonlinearity of
영상 합성부(130)는 기본 영상에 비선형성이 조절된 경계 추출 영상을 결합하여 합성 영상을 생성한다. 이에 따라 합성 영상은 경계가 명확해진 형태(즉, 콘트라스트가 강조된 형태)가 되어, 용접부에 공급의 유무의 판독성이 향상된 상태가 된다. 영상 합성부(130)는 복수의 기본 영상들 중에서 가장 해상도가 낮은 기본 영상을 단계적으로 업스케일 하면서, 각각의 경계 추출 영상과 합성을 수행하여 합성 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 영상 합성부(130)는 기본 영상들 중에서 가장 스케일이 작은 I(1/2^(n-1))을 경계 추출 영상들 중에서 동일한 스케일을 갖는 경계 추출 영상 E(1/2^(n-1) )와 결합하여 합성 단계 영상을 획득한다. 이후, 합성 단계 영상을 업스케일과 저역 통과 필터링하여 한 스케일 위의 영상(즉, I(1/2^(n-2))와 동일한 스케일을 갖는 영상)을 획득한다. 이를 다시, 동일한 스케일을 갖는 경계 추출 영상 E(1/2^(n-2) )와 결합하여 다음 단계의 합성 단계 영상을 획득한다. 이와 같은 업스케일 및 저역 통과 필터링을 통한 스케일 업과 스케일 업된 영상과 동일한 스케일을 갖는 경계 추출 영상의 합성을 원본 영상 I0와 동일한 스케일이 된 후 가장 큰 해상도의 경계 추출 영상 Eo와 합성될 때까지 반복 수행한다. 이에 따라, 복수의 경계 추출 영상들이 모두 반영되어, 경계가 명확해진 합성 영상이 획득된다.The
영상 판독부(20)는 검사 영상을 통해 용접부에 결함이 있는지 여부를 검사한다. 영상 판독부(20)는 검사 영상에서 용접 영역을 추출하고, 용접 영역 내에서 공극이 위치하는지 여부 판단하고, 공극이 있는 것으로 판단되면 공극의 크기, 공극의 개수 등을 통해 용접 불량 여부를 판단하도록 제공된다. 합성 영상은 검사 영상으로 제공되어, 용접부의 용접 불량 여부의 판단에 사용될 수 있다. The
영상 판독부(20)는 인공 지능으로 제공되어, 복수의 검사 영상들에 대해 검사를 수행하는 과정에서 학습이 가능하도록 제공될 수 있다. 영상 판독부(20)는 잔차 네트워크(Residual network, ResNet)를 기반으로 딥러닝 가능하게 구현된 인공지능일 수 있다. 영상 판독부(20)는 하나의 원본 영상에 대해 영상 가공부(10)로부터 복수의 합성 영상을 제공받아, 각각의 합성 영상을 검사 영상으로 하여 용접 불량 여부를 판단하고 각각의 결과를 상호 비교할 수 있다. 구체적으로, 비선형성 조절부(120)는 수학식 2에 있어, a값, p값 각각을 단계적으로 증가 또는 감소시키고, 영상 가공부(10)는 그에 따라 만들어진 합성 영상을 영상 판독부(20)로 제공하고, 영상 판독부(20)는 각각의 합성 영상을 검사 영상으로 하여 용접 불량 여부를 판단할 수 있다. 또한, 영상 판독부(20)의 초기 학습 과정에 제공되는 원본 영상은, 용접 불량이 있는지 여부에 대한 확인된 판단 결과인 판독값이 함께 첨부된 형태로 제공될 수 있다. 이에 따라, 영상 판독부(20)는 검사 영상에 대한 판단 결과와 원본 영상과 함께 제공된 판독값을 대조할 수 있다. 그리고, 판단 결과와 판독값이 일치하지 않는 경우, 제공된 합성 영상의 합성에 사용된 a값, p값 및 a값과 p값의 조합을 확인하고, 복수의 원본 영상에 대한 판단을 수행하는 과정에서 그 결과는 누적시킬 수 있다. 이에 따라, 오류값이 큰 것으로 확인되는 a값, p값 및 a값과 p값의 조합을 도출하고, 이 후, 오류값이 큰 것으로 확인되는 a값, p값 및 a값과 p값을 이용한 합성 영상의 생성을 건너 뛰도록 영상 가공부(10)에 피드백을 줄 수 있다. 그리고, 이후 영상 가공부(10)는 영상 판독부(20)로부터 피드백을 받은 a값, p값 및 a값과 p값을 이용한 합성 영상의 생성을 후순위로 미루거나, 합성 영상의 생성을 생략할 수 있다.The
출력부(4)는 영상 판독 장치(3)에 의한 판독 결과를 출력한다. 또한, 출력부(4)는 영상 판독 장치(3)에서 판독에 사용된 검사 영상, 검사 영상에서 용접 불량으로 판단된 부분을 표시하여 하여 출력할 수 있다. 출력부(4)는 디스플레이장치로 제공되거나, HDD, SSD 등과 같은 데이터 저장 장치 등으로 제공될 수 있다.The
도 4는 다른 실시 예에 따른 영상 판독 장치를 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating an image reading apparatus according to another exemplary embodiment.
도 4를 참조하면, 영상 판독 장치(3)는 영상 가공부(11, 12) 및 영상 판독부(20)를 포함한다.Referring to FIG. 4 , the
영상 가공부(11, 12)는 제1 영상 가공부(11) 및 제2 영상 가공부(12)를 포함한다.The
제1 영상 가공부(11)는 도 1 및 도 2에서 상술한 경계 추출부(110), 비선형성 조절부(120) 및 영상 합성부(130)를 포함한다. 경계 추출부(110), 비선형성 조절부(120) 및 영상 합성부(130)에 의한 합성 영상의 생성, 영상 판독부(20)가 제1 영상 가공부(11)에서 제공하는 합성 영상을 검사 영상으로 하여 검사를 수행하는 방법은 상술한바와 동일하므로 반복된 설명은 생략한다. 이에 따라, 영상 판독부(20)는 판독의 정확도가 높은 a값, p값 및 a값과 p값의 영역을 밴드 형태로 도출하고, 이후 도출된 영역의 a값, p값 및 a값과 p값으로 만들어진 합성 영상을 검사 영상으로 하여 판독을 수행하고, 판독된 결과들이 일치하는 여부를 통해 용접 불량 여부의 판독 및 판독 결과의 정확성 검증을 함께 수행할 수 있다.The first
제2 영상 가공부(12)는 원본 영상을 제1 영상 가공부(11)와는 상이한 방식으로 가공한 보조 영상을 생성하여 영상 판독부(20)에 제공한다. 예를 들어, 제2 영상 가공부(12)는 원본 영상을 MCE(Multi-Scale Contrast Enhancement), HE(Histogram Equalization), AHE(Adapted Histogram Equalization), CLAHE(Contrast Limited Adapted Histogram Equalization) 중 하나 또는 2가지 이상의 방식으로 가공한 보조 영상을 영상 판독부(20)에 제공할 수 있다.The second
영상 판독부(20)는 보조 영상을 통해 추가적으로 용접 불량 여부의 판독을 수행할 수 있다. 그리고 그 판독 결과가 제1 영상 가공부(11)가 제공한 합성 영상을 검사 영상으로 한 판독 결과와 대비시켜, 제1 영상 가공부(11)가 제공한 판독 결과를 검증할 수 있다. 구체적으로, 판독값이 함께 제공된 원본 영상을 이용하여 영상 판독부(20)가 학습을 수행하는 과정에서, a값, p값 및 a값과 p값의 밴드 영역별로 만들어진 합성 영상을 통한 판단결과가 서로 교대로 다르게 나타날 수 있다. 이 때, 영상 판독부(20)는 보조 영상을 통해 용접의 불량 여부를 판단하고, 하나 이상의 방법으로 만들어진 보조 영상을 통해 판단을 수행하고, 판독값을 통해 확인할 때 정확도가 높은 보조 영상의 생성 방법 및 해당 보조 영상 생성 방법과 연계되고 정확도가 높은 a값, p값 및 a값과 p값의 밴드 영역을 토출 할 수 있다.The
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 용접의 불량 여부를 판단하기 위한 검사 영상을 자동으로 수행할 수 있다. 종래 용접 부분을 촬영한 검사 영상의 판독을 통한 용접 불량 여부는 일정한 자격을 갖는 사람에 의해 수작업으로 이루어져 왔다. 그러나, 사람에 의한 판독의 경우, 사람이 가지는 일시적 판독 오류, 판독 작업의 지속에 따른 피로도 증가에 따른 판독 오류 증가 가능성, 판독 작업자에 따른 판독 정확성 차이 발생 가능성의 문제가 있었다. 반면, 본 발명의 경우, 이와 같은 판독 작업이 인공 지능을 통해 이루어 짐에 따라 이와 같은 문제를 해결 가능하다. 또한, 최종 판독에 앞서 검사 영상을 처리하여 콘트라스트가 강조된 형태로 제공되어, 판독 결과의 정확성이 향상될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, an inspection image for determining whether welding is defective may be automatically performed. Conventionally, whether or not welding is defective through reading an inspection image of a welding part has been manually made by a person with certain qualifications. However, in the case of reading by a human, there are problems of a temporary reading error of a human, a possibility of an increase in the reading error due to an increase in fatigue due to a continuous reading operation, and a possibility of a difference in reading accuracy depending on the reading operator. On the other hand, in the case of the present invention, such a problem can be solved as such a reading operation is performed through artificial intelligence. In addition, the inspection image is processed prior to final reading and provided in a form with enhanced contrast, so that the accuracy of the reading result can be improved.
이상의 상세한 설명은 본 발명을 예시하는 것이다. 또한 전술한 내용은 본 발명의 바람직한 실시 형태를 나타내어 설명하는 것이며, 본 발명은 다양한 다른 조합, 변경 및 환경에서 사용할 수 있다. 즉 본 명세서에 개시된 발명의 개념의 범위, 저술한 개시 내용과 균등한 범위 및/또는 당업계의 기술 또는 지식의 범위내에서 변경 또는 수정이 가능하다. 저술한 실시예는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 최선의 상태를 설명하는 것이며, 본 발명의 구체적인 적용 분야 및 용도에서 요구되는 다양한 변경도 가능하다. 따라서 이상의 발명의 상세한 설명은 개시된 실시 상태로 본 발명을 제한하려는 의도가 아니다. 또한 첨부된 청구범위는 다른 실시 상태도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.The above detailed description is illustrative of the present invention. In addition, the above description shows and describes preferred embodiments of the present invention, and the present invention can be used in various other combinations, modifications, and environments. That is, changes or modifications are possible within the scope of the concept of the invention disclosed herein, the scope equivalent to the written disclosure, and/or within the scope of skill or knowledge in the art. The written embodiment describes the best state for implementing the technical idea of the present invention, and various changes required in the specific application field and use of the present invention are possible. Accordingly, the detailed description of the present invention is not intended to limit the present invention to the disclosed embodiments. Also, the appended claims should be construed as including other embodiments.
2: 영상 입력부 3: 영상 판독 장치
4: 출력부 10: 영상 가공부
20: 영상 판독부2: image input unit 3: image reading device
4: output unit 10: image processing unit
20: image reading unit
Claims (6)
상기 합성 영상을 검사 영상으로 하여 용접부에 결함이 있는지 여부를 검사하는 영상 판독부를 포함하되,
상기 영상 가공부는,
상기 원본 영상을 기본 영상으로, 상기 기본 영상에 해상도 다운 영상을 삭제하여 각각 상이한 영역 사이의 경계를 추출하는 경계 추출부;
상기 경계 추출부에서 추출된 경계 추출 영상의 비선형성을 조절하는 비선형성 조절부; 및
상기 기본 영상에 상기 비선형성 조절부에서 비선형성이 조절된 상기 경계 추출 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 영상 합성부를 포함하되,
상기 경계 추출부는 기본 영상을 1/2로 다운 스케일하고, 다운 스케일된 영상을 기본 영상에 대응되게 업 스케일 한 후 저역 통과 필터링하여 해상도 다운 영상을 생성하되, 상기 원본 영상보다 (1/2)x(X는 정수)의 스케일만큼 다운 스케일된 영상 각각을 기본 영상으로 하여 해상도 다운 영상을 획득하고, 각각의 기본 영상에서 각각의 해상도 다운 영상을 삭제하여 복수의 경계 추출 영상을 획득하고,
상기 비선형성 조절부는 아래 수학식에 따라 비선형형을 조절하고,
(x는 경계 추출 영상의 픽셀값, M은 경계 추출 영상의 최대 픽셀값, a는 증폭 계수로 0초과 2이하의 값, p는 수학식의 비선형성을 결정하는 지수로서 0에서 1사이의 값)
상기 영상 합성부는, 복수의 기본 영상들 중에서 가장 해상도가 낮은 기본 영상을 단계적으로 업스케일 하면서, 복수의 경계 추출 영상 각각과 순차적으로 합성을 수행하여 상기 합성 영상을 생성하는 영상 판독 장치.an image processing unit for processing the original image taken for the welded part of the structure to generate a processed composite image in a form in which the boundary is clear; and
An image reading unit for inspecting whether there is a defect in the welding part by using the composite image as an inspection image,
The image processing unit,
a boundary extraction unit for extracting boundaries between different regions by deleting the original image as a basic image and a resolution-down image from the basic image;
a nonlinearity adjustment unit for adjusting the nonlinearity of the boundary extraction image extracted by the boundary extraction unit; and
An image synthesizing unit for generating a synthesized image by synthesizing the boundary extracted image whose nonlinearity is adjusted by the nonlinearity adjusting unit with the basic image,
The boundary extractor downscales the base image by 1/2, upscales the downscaled image to correspond to the base image, and then low-pass filters to generate a resolution down image, but (1/2) x greater than the original image. A resolution-down image is obtained by using each image downscaled by a scale of (X is an integer) as a basic image, and a plurality of boundary extraction images are obtained by deleting each resolution-down image from each basic image,
The non-linearity adjusting unit adjusts the non-linearity according to the following equation,
(x is the pixel value of the edge-extracted image, M is the maximum pixel value of the boundary-extracted image, a is an amplification coefficient value greater than 0 and less than 2, and p is an index determining the nonlinearity of the equation and a value between 0 and 1 )
The image synthesizing unit generates the synthesized image by sequentially performing synthesizing with each of a plurality of boundary extraction images while stepwise upscaling a basic image having the lowest resolution among the plurality of basic images.
상기 원본 영상을 판독하여, 용접의 불량 여부를 판단하는 영상 판독 장치; 및
판독 결과를 출력하는 출력부를 포함하되,
상기 영상 판독 장치는,
상기 원본 영상을 가공하여 경계가 명확해진 형태로 가공된 합성 영상을 생성하는 영상 가공부; 및
상기 합성 영상을 검사 영상으로 하여 용접부에 결함이 있는지 여부를 검사하는 영상 판독부를 포함하되,
상기 영상 가공부는,
상기 원본 영상을 기본 영상으로, 상기 기본 영상에 해상도 다운 영상을 삭제하여 각각 상이한 영역 사이의 경계를 추출하는 경계 추출부;
상기 경계 추출부에서 추출된 경계 추출 영상의 비선형성을 조절하는 비선형성 조절부; 및
상기 기본 영상에 상기 비선형성 조절부에서 비선형성이 조절된 상기 경계 추출 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 영상 합성부를 포함하되,
상기 경계 추출부는 기본 영상을 1/2로 다운 스케일하고, 다운 스케일된 영상을 기본 영상에 대응되게 업 스케일 한 후 저역 통과 필터링하여 해상도 다운 영상을 생성하되, 상기 원본 영상보다 (1/2)x(X는 정수)의 스케일만큼 다운 스케일된 영상 각각을 기본 영상으로 하여 해상도 다운 영상을 획득하고, 각각의 기본 영상에서 각각의 해상도 다운 영상을 삭제하여 복수의 경계 추출 영상을 획득하고,
상기 비선형성 조절부는 아래 수학식에 따라 비선형형을 조절하고,
(x는 경계 추출 영상의 픽셀값, M은 경계 추출 영상의 최대 픽셀값, a는 증폭 계수로 0초과 2이하의 값, p는 수학식의 비선형성을 결정하는 지수로서 0에서 1사이의 값)
상기 영상 합성부는, 복수의 기본 영상들 중에서 가장 해상도가 낮은 기본 영상을 단계적으로 업스케일 하면서, 복수의 경계 추출 영상 각각과 순차적으로 합성을 수행하여 상기 합성 영상을 생성하는 용접부 검사 시스템.an image input unit provided to receive an original image to be read for examination;
an image reading device for reading the original image and determining whether welding is defective; and
An output unit for outputting a reading result,
The image reading device,
an image processing unit for processing the original image to generate a processed composite image in a form in which boundaries are clear; and
An image reading unit for inspecting whether there is a defect in the welding part by using the composite image as an inspection image,
The image processing unit,
a boundary extraction unit for extracting boundaries between different regions by deleting the original image as a basic image and a resolution-down image from the basic image;
a nonlinearity adjustment unit for adjusting the nonlinearity of the boundary extraction image extracted by the boundary extraction unit; and
An image synthesizing unit for generating a synthesized image by synthesizing the boundary extracted image whose nonlinearity is adjusted by the nonlinearity adjusting unit with the basic image,
The boundary extractor downscales the base image by 1/2, upscales the downscaled image to correspond to the base image, and then low-pass filters to generate a resolution down image, but (1/2) x greater than the original image. A resolution-down image is obtained by using each image downscaled by a scale of (X is an integer) as a basic image, and a plurality of boundary extraction images are obtained by deleting each resolution-down image from each basic image,
The non-linearity adjusting unit adjusts the non-linearity according to the following equation,
(x is the pixel value of the edge-extracted image, M is the maximum pixel value of the boundary-extracted image, a is an amplification coefficient value greater than 0 and less than 2, and p is an index determining the nonlinearity of the equation and a value between 0 and 1 )
The image synthesizing unit, while upscaling a basic image having the lowest resolution among a plurality of basic images, sequentially performs synthesizing with each of a plurality of boundary extraction images to generate the synthesized image.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210066843A KR102295541B1 (en) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | Image judgment apparatus and weld inspection system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020210066843A KR102295541B1 (en) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | Image judgment apparatus and weld inspection system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102295541B1 true KR102295541B1 (en) | 2021-09-01 |
KR102295541B9 KR102295541B9 (en) | 2022-01-17 |
Family
ID=77779865
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020210066843A KR102295541B1 (en) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | Image judgment apparatus and weld inspection system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102295541B1 (en) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150003607A (en) * | 2013-07-01 | 2015-01-09 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and method for monitoring laser welding |
KR20190124452A (en) * | 2018-04-26 | 2019-11-05 | 오토아이티(주) | Apparatus for weld bead detecting and method for detecting welding defects of the same |
KR102118809B1 (en) | 2018-12-03 | 2020-06-03 | 세종대학교산학협력단 | Method for determining type of welding defect and Terminal device for performing the method |
-
2021
- 2021-05-25 KR KR1020210066843A patent/KR102295541B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150003607A (en) * | 2013-07-01 | 2015-01-09 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and method for monitoring laser welding |
KR20190124452A (en) * | 2018-04-26 | 2019-11-05 | 오토아이티(주) | Apparatus for weld bead detecting and method for detecting welding defects of the same |
KR102118809B1 (en) | 2018-12-03 | 2020-06-03 | 세종대학교산학협력단 | Method for determining type of welding defect and Terminal device for performing the method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102295541B9 (en) | 2022-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Kim et al. | Investigation of pore structure in cobalt chrome additively manufactured parts using X-ray computed tomography and three-dimensional image analysis | |
US4947323A (en) | Method and apparatus for measuring small spatial dimensions of an object | |
Cai et al. | Measurement and characterization of porosity in aluminium selective laser melting parts using X-ray CT | |
Kothari | Detecting welding defects in steel plates using machine learning and computer vision algorithms | |
US8204291B2 (en) | Method and system for identifying defects in a radiographic image of a scanned object | |
JP6556266B2 (en) | Defect inspection apparatus, method and program | |
US20200051229A1 (en) | Method for the non-destructive testing of the volume of a test object and testing device configured for carrying out such a method | |
WO2016174926A1 (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
Wang et al. | Automated crack detection for digital radiography aircraft wing inspection | |
WO2021261168A1 (en) | Inspection device, unit selection device, inspection method, and inspection program | |
KR100987158B1 (en) | A method for detecting defects of the weld using digital radiography | |
KR102295541B1 (en) | Image judgment apparatus and weld inspection system | |
Thien et al. | An approach to the automatic detection of weld defects in radiography films using digital image processing | |
JP4981433B2 (en) | Inspection device, inspection method, inspection program, and inspection system | |
Mohamad et al. | Image enhancement process on digital radiographic image with weld discontinuities | |
JP4405407B2 (en) | Defect inspection equipment | |
Sudheera et al. | Computer aided radiograph interpretation tool for defect characterization from weld plates | |
du Plessis et al. | Nondestructive micro-CT inspection of additive parts: how to beat the bottlenecks | |
JP2005351645A (en) | Surface-damage detecting method, detector therefor and program | |
Rajab et al. | Application of frequency domain processing to X-ray radiographic images of welding defects | |
JPH08212341A (en) | Method and device for image processing of radiograph | |
JP4532364B2 (en) | Density analysis method, computer program, and density analysis system | |
EP2418476B1 (en) | Method for film-free radiographic testing of components | |
US6282324B1 (en) | Text image deblurring by high-probability word selection | |
Stoev | Comparison of radiographic image processing algorithms |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
G170 | Re-publication after modification of scope of protection [patent] |