KR102356430B1 - 오염도 측정 장치 및 오염도 측정 방법 - Google Patents

Abstract

오염도 측정 장치에 의해 측정 대상의 오염도를 측정하는 오염도 측정 방법으로서, 측정 대상을 촬영하는 촬영 단계, 촬영 단계에서 촬영된 촬영 이미지를 흑백조로 변환하는 이미지 처리 단계 및 이미지 처리 단계에서 흑백조로 변환한 변환 이미지의 소정 영역에 대한 평균 명도와, 오염되지 않은 측정 대상을 촬영하여 흑백조로 변환한 레퍼런스 이미지의 평균 명도에 기초하여, 측정 대상의 미시적 오염도를 측정하는 미시적 오염도 측정 단계를 포함한다.

Description

오염도 측정 장치 및 오염도 측정 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MEASURING POLLUTION DEGREE}

본 발명은 오염도 측정 장치 및 오염도 측정 방법에 관한 것이다.

고층 건물의 외벽을 유지 보수하기 위해서 외벽의 오염도를 측정하는 작업이 수행될 필요가 있다. 종래에는 오염도의 측정을 위해 측정 대상 영역에 빛을 조사하고, 반사되는 빛의 양을 통해 오염도를 산출하였다. 그러나 측정 대상에 묻어있는 이물질의 색상이나 재질에 따라 반사되는 빛의 양이 크게 달라지고, 이물질에서 반사되는 빛의 양과 외벽에서 반사되는 빛의 양이 비슷한 경우 정확한 정보를 파악하기 어려운 문제가 있었다. 또한, 먼지와 같이 미세한 크기의 이물질에 의한 오염도를 파악하기에는 그 정확성이 떨어지는 문제도 있었다.

본 발명은 신속하고 정확하게 오염도를 측정하기 위한 오염도 측정 장치 및 오염도 측정 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

일 예에서, 오염도 측정 장치에 의해 측정 대상의 오염도를 측정하는 오염도 측정 방법은, 측정 대상을 촬영하는 촬영 단계, 촬영 단계에서 촬영된 촬영 이미지를 흑백조로 변환하여 변환 이미지를 생성하는 이미지 처리 단계 및 변환 이미지의 소정 영역에 대한 평균 명도와, 오염되지 않은 측정 대상을 촬영하여 흑백조로 변환한 레퍼런스 이미지의 평균 명도에 기초하여, 측정 대상의 미시적 오염도를 측정하는 미시적 오염도 측정 단계를 포함한다.

다른 예에서, 미시적 오염도 측정 단계는, 레퍼런스 이미지와 변환 이미지의 평균 명도 차를 통해 미시적 오염도를 측정하는 단계일 수 있다.

또 다른 예에서, 소정 영역은, 촬영 이미지에서 거시적 이물질이 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역일 수 있다.

또 다른 예에서, 촬영 이미지로부터 거시적 이물질을 탐지하여 측정 대상의 거시적 오염도를 측정하는 거시적 오염도 측정 단계를 더 포함하고, 미시적 오염도 측정 단계에서는, 거시적 오염도 측정 단계로부터 거시적 이물질이 존재하는 영역에 대한 정보를 제공받아 소정 영역의 평균 명도를 산출할 수 있다.

또 다른 예에서, 거시적 오염도 측정 단계는, YOLO 알고리즘을 이용하여 거시적 이물질을 탐지하는 단계일 수 있다.

또 다른 예에서, 거시적 오염도 측정 단계는, YOLO 알고리즘을 이용하여 거시적 이물질을 탐지하고, 그 후 색상 탐지 알고리즘을 이용하여 오염되지 않은 측정 대상의 색상과 다른 색상을 갖는 이물질을 탐지하는 단계일 수 있다.

또 다른 예에서, 거시적 오염도 측정 단계는, 거시적 이물질의 개수, 크기, 종류, 색상 및 위치 중 적어도 어느 하나를 탐지하는 단계일 수 있다.

또 다른 예에서, 오염도 측정 장치는, 측정 대상을 촬영하는 촬영부 및 촬영부에서 촬영된 촬영 이미지를 통해 측정 대상의 오염도를 측정하는 제어부를 포함하고, 제어부는, 촬영 이미지를 흑백조로 변환한 변환 이미지의 소정 영역의 평균 명도와, 오염되지 않은 측정 대상을 촬영하여 흑백조로 변환한 레퍼런스 이미지의 평균 명도에 기초하여, 측정 대상의 미시적 오염도를 측정한다.

또 다른 예에서, 제어부는, 레퍼런스 이미지와 변환 이미지의 평균 명도 차를 통해 미시적 오염도를 측정할 수 있다.

또 다른 예에서, 소정 영역은, 촬영 이미지에서 거시적 이물질이 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역일 수 있다.

또 다른 예에서, 제어부는, 촬영 이미지로부터 거시적 이물질을 탐지하여 측정 대상의 거시적 오염도를 측정할 수 있다.

또 다른 예에서, 제어부는, 내장된 YOLO 알고리즘을 통해 거시적 이물질을 탐지할 수 있다.

또 다른 예에서, 제어부는, 거시적 이물질의 개수, 크기, 종류 및 위치 중 적어도 어느 하나를 탐지하여 거시적 오염도를 측정할 수 있다.

또 다른 예에서, 오염도 측정 장치는, 측정 대상을 향해 빛을 조사하는 조명부, 조명부 및 촬영부가 내부에 설치되는 본체 및 본체의 외부를 둘러싸 본체 내로 빛을 들어오는 것을 방지하기 위한 암막을 더 포함할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 장치를 나타내는 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 방법을 설명하기 위한 플로 차트이다.
도 3은 촬영부에 의해 촬영된 측정 대상의 촬영 이미지를 나타내는 도면이다.
도 4는 이미지 처리가 완료된 변환 이미지를 나타내는 도면이다.
도 5는 미시적 오염도 측정 단계를 설명하기 위해 변환 이미지와 레퍼런스 이미지를 대비하여 나타내는 도면이다.

이하, 본 발명의 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

오염도 측정 장치

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 장치를 나타내는 개략도이다. 이하에서는 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 장치에 대하여 설명한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 장치는 촬영부(100) 및 제어부(200)를 포함한다. 촬영부(100)는 측정 대상(10)을 촬영하며, 예를 들어 이미지 센서를 구비하는 카메라일 수 있다. 촬영부(100)는 제어부(200)와 전기적으로 연결되고, 촬영부(100)에서 촬영된 촬영 이미지는 제어부(200)로 전송된다.

제어부(200)는 촬영부(100)에서 촬영된 촬영 이미지를 통해 측정 대상(10)의 오염도를 측정한다. 제어부(200)는 컴퓨터와 같은 하나 이상의 프로세서일 수 있고, 제어부(200)에는 오염도 측정을 위해 필요한 애플리케이션들이 내장되어 있다. 또한, 제어부(200)는 오염도 측정 장치만을 위한 프로세서일 수도 있지만, 다른 장치의 제어에도 사용되는 프로세서일 수도 있다. 즉, 오염도 측정 장치와 다른 장치가 하나의 제어부(200)를 공유할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 장치는 조명부(300), 본체(400) 및 암막(500)을 더 포함한다. 조명부(300)는 측정 대상(10)을 향해 빛을 조사하여 촬영부(100)에서 더욱 선명한 이미지를 획득할 수 있도록 하며, 예를 들어 고휘도 LED일 수 있다. 조명부(300)도 제어부(200)와 전기적으로 연결된다.

조명부(300)와 촬영부(100)는 본체(400) 내부에 설치되고, 본체(400) 내로 빛이 들어오는 것을 방지하기 위해 암막(500)이 본체(400)의 외부를 둘러싸 빛을 차단한다. 이에 따라 촬영부(100)를 통해 더욱 선명한 이미지를 획득할 수 있다. 다만, 조명부(300)와 제어부(200)가 본체(400) 내부에 설치되는 것으로 한정되는 것은 아니고, 촬영부(100)는 본체(400) 내부에 설치되되 제어부(200)는 별도의 공간에 마련되도록 구성될 수도 있다. 또는 조명부(300)는 촬영부(100)에 장착되고, 촬영부(100)는 오염도 측정 장치를 측정 영역을 따라 이동시키는 플랫폼 로봇과 같은 별도의 장치에 설치되도록 구성될 수도 있다.

오염도 측정 방법

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 오염도 측정 방법을 설명하기 위한 플로 차트이다. 이하에서는 도 1 및 도 2를 참조하여 오염도 측정 장치에 의해 측정 대상의 오염도를 측정하는 오염도 측정 방법에 대하여 설명한다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 오염도 측정 장치는 미시적 오염도와 거시적 오염도를 모두 측정할 수 있다. 미시적 오염도란 먼지와 같이 사람의 시각만으로 판별하기 어려운 이물질에 의해 측정 대상이 오염된 정도를 의미한다. 거시적 오염도란 녹때나 새똥 등과 같이 사람의 시각으로도 판별이 가능한 이물질에 의해 측정 대상이 오염된 정도를 의미한다.

이하에서는 녹때나 새똥과 같은 거시적 이물질이 묻어있고, 먼지와 같은 미시적 이물질이 쌓여있는 측정 대상(10)을 상정하여, 이 측정 대상(10)의 오염도를 측정하는 방법에 대하여 설명한다.

먼저 오염도 측정 장치의 촬영부(100)에 의해 측정 대상(10)이 촬영되는 촬영 단계(S10)가 수행된다. 도 3은 촬영부에 의해 촬영된 측정 대상의 촬영 이미지를 나타내는 도면이다. 촬영 이미지에는 거시적 이물질인 새똥(P1)과 녹때(P2)가 촬영되고, 촬영 이미지는 제어부(200)로 전송된다.

제어부(200)가 촬영 이미지를 획득하면, 제어부(200)에 의해 촬영 이미지 중에서 거시적 이물질(P1, P2)이 탐지되는 거시적 이물질 탐지 단계(S20)가 수행된다. 그리고 제어부(200)는 거시적 이물질(P1, P2)을 탐지하여 측정 대상(10)의 거시적 오염도를 측정하는 거시적 오염도 측정 단계(S30)를 수행한다.

보다 구체적으로, 거시적 이물질 탐지 단계(S20) 및 거시적 오염도 측정 단계(S30)는 제어부(200)에 내장된 객체 인식 알고리즘 및/또는 색상 탐지 알고리즘을 통해 수행된다. 즉, 거시적 이물질 탐지 단계(S20) 및 거시적 오염도 측정 단계(S30)는 제어부(200)에 내장된 객체 인식 알고리즘과 색상 탐지 알고리즘을 이용하여 촬영 이미지로부터 객체(거시적 이물질)를 추출하는 것이며, 거시적 이물질 탐지 단계(S20)와 거시적 오염도 측정 단계(S30)는 사실상 하나의 과정으로 수행될 수 있다.

먼저, 객체 인식 알고리즘으로서, 예를 들어 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘 등이 이용될 수 있다. CNN 알고리즘은 정확도 높은 객체 추출이 가능하지만 수행 속도가 느린 반면, YOLO 알고리즘은 그 처리 방식이 단순하여 속도가 매우 빠르며, 정확도도 충분히 높기 때문에 본 실시예에 따른 오염도 측정에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 거시적 이물질 탐지 단계(S20) 및 거시적 오염도 측정 단계(S30)가 수행된다. CNN 또는 YOLO 알고리즘에 대한 구체적인 설명은 생략한다.

도 3을 참조하면, YOLO 알고리즘을 통해, 제어부(200)는 2개의 새똥과 같은 거시적 이물질(P1)과 1개의 녹때(P2)와 같은 거시적 이물질(P2)을 추출할 수 있고, 각각의 거시적 이물질(P1, P2)들의 크기, 종류 및 위치에 대한 정보를 획득하여 저장할 수 있다.

그러나 녹때(P2)와 같이 실체적인 형상을 갖지 않고 단지 특정한 색상을 가지며 측정 대상(10)에 묻어있는 이물질의 경우, YOLO 알고리즘을 통해 검출되지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 YOLO 알고리즘을 이용하여 거시적 이물질(P1, P2)을 탐지하고, 그 후 색상 탐지 알고리즘을 이용하여 오염되지 않은 측정 대상의 색상과 다른 색상을 갖는 이물질을 탐지할 수 있다.

색상 탐지 알고리즘으로서는, 색상 추출을 위해 HSV(hue, saturation, lightness) 또는 HSL(hue, saturation, value) 색상 공간을 이용할 수 있다. 보다 구체적으로, 검출하고자 하는 색상에 따라 Hue 값의 영역을 지정하여 매핑하고, 매핑된 값을 3차원 깊이의 맵으로 표현하여 녹때(P2)와 같은 거시적 이물질을 추출할 수 있다.

이때, 추출된 거시적 이물질의 이미지에 발생한 노이즈를 제거하기 위해 Gaussian, Bilitteral 또는 Median Blur 알고리즘을 적용하여 처리할 수 있고, 이 중 Median Blur 알고리즘을 이용하는 경우 노이즈를 가장 효과적으로 제거할 수 있지만 속도가 느린 점을 보완하기 위해서, 다운샘플링을 이용할 수도 있다.

이에 따라 YOLO 알고리즘을 이용하여 실체적인 형상을 갖는 거시적 이물질인 새똥(P1)을 검출하고, YOLO 알고리즘을 통해 검출하지 못한 거시적 이물질이 있을 가능성에 대비하여 색상 탐지 알고리즘을 이용하여 오염되지 않은 측정 대상과 다른 색상을 갖는 거시적 이물질인 녹때(P2)를 검출함으로써, 거시적 이물질(P1, P2)을 모두 검출해낼 수 있다.

다만, 거시적 이물질 탐지 단계(S20)와 거시적 오염도 측정 단계(S30)에서 객체 인식 알고리즘과 색상 탐지 알고리즘을 이용하는 순서는 여기에 한정되지 않으며, 두 알고리즘 중 어느 하나의 알고리즘만 사용할 수도 있고, 색상 탐지 알고리즘을 먼저 이용한 후 객체 인식 알고리즘을 이용할 수도 있다.

제어부(200)에 의한 거시적 이물질 탐지 단계(S20)가 완료되면, 이미지 처리 단계(S40)와 미시적 오염도 측정 단계(S50)가 수행된다. 도 4는 이미지 처리가 완료된 변환 이미지를 나타내는 도면이고, 도 5는 미시적 오염도 측정 단계를 설명하기 위해 변환 이미지와 레퍼런스 이미지를 대비하여 나타내는 도면이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 제어부(200)는 미시적 오염도 측정을 위해 촬영 이미지를 흑백조로 변환하여 변환 이미지를 생성한다. 그리고 도 5에 도시된 바와 같이, 제어부(200)는 변환 이미지의 소정 영역에 대한 평균 명도와, 레퍼런스 이미지의 평균 명도에 기초하여 측정 대상(10)의 미시적 오염도를 측정한다. 레퍼런스 이미지란, 오염되지 않은 측정 대상(10')을 촬영하여 흑백조로 변환한 이미지를 의미한다(도 5의 (B) 참조).

이때 변환 이미지의 소정 영역은, 변환 이미지의 전체 영역일 수도 있고 일부 영역일 수도 있다. 보다 구체적으로, 측정 대상(10)에 거시적 이물질(P1, P2)이 존재하는 경우, 소정 영역은 변환 이미지에서 거시적 이물질(P1, P2)이 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역(모눈 표시된 영역)일 수 있다. 그리고 미시적 오염도 측정 단계에서는, 거시적 이물질 탐지 단계(S20) 또는 거시적 이물질 측정 단계(S30)로부터 거시적 이물질(P1, P2)이 존재하는 영역에 대한 정보를 제공받아 나머지 영역의 평균 명도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 거시적 이물질이 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역의 명도 값의 합을, 나머지 영역의 면적으로 나누어 평균 명도를 산출할 수 있다. 그러나 측정 대상(10)에 거시적 이물질이 존재하지 않는 경우, 변환 이미지의 전체 영역에 대한 평균 명도 값이 산출될 수도 있다.

그리고 제어부(200)는 레퍼런스 이미지와 변환 이미지의 평균 명도 차를 통해 미시적 오염도를 측정한다. 예를 들어, 레퍼런스 이미지에서 산출한 평균 명도 값이 150이고, 변환 이미지에서 산출한 평균 명도 값이 50이라면, 미시적 이물질에 따라 평균 명도 값이 100만큼 감소했음을 알 수 있고, 이러한 평균 명도 차를 미시적 오염도를 측정하는 데에 사용한다.

한편, 레퍼런스 이미지는 측정 대상(10)에 대한 오염도를 측정하기 전에 미리 제어부(200)에 입력되어 있을 수 있다. 또한, 거시적 오염도 측정 단계(S30)와 미시적 오염도 측정 단계(S50)를 수행하는 순서는 특별히 한정되지 않는다.

전술한 바와 같이, 종래에는 측정 대상에 빛을 조사하여 반사되는 빛에 대한 정보를 통해 오염도를 산출하였지만 그 신뢰성이 떨어지는 문제가 있었다. 그러나 본 발명에 따른 오염도 측정 방법은 거시적 이물질은 따로 추출하여 거시적 이물질에 따른 거시적 오염도를 측정하고, 거시적 이물질이 제외된 영역에 대한 미시적 오염도를 측정함으로써, 이물질의 특성에 따라 오염도 측정의 정확성이 떨어지던 문제를 해결할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 오염도 측정 방법은 거시적 이물질뿐만 아니라 미시적 오염도도 측정할 수 있고, 특히 흑백조로 변환한 이미지들의 평균 평도 차를 이용하여 미시적 오염도를 측정함으로써 색상이나 재질 차이에 따라 측정 정밀도가 감소하는 문제를 해결할 수 있다.

또한, YOLO 알고리즘과 같이 제어부에서의 취급이 가벼운 객체 인식 알고리즘을 이용함으로써 카메라와 같은 촬영부로 측정 대상을 촬영하여 제어부로 전송하는 것만으로 오염도를 측정할 수 있다. 즉, 플랫폼 로봇과 같이 측정 대상을 따라 이동하는 로봇에 촬영부를 설치하기만 하면, 플랫폼 로봇을 측정 대상을 따라 이동시켜 신속하고 정확하게 측정 대상에 대한 거시적 오염도 및 미시적 오염도를 측정할 수 있다. 나아가 제어부는 측정된 오염도에 기초하여 측정 대상의 이물질들을 제거하기 위해 적당한 청소 방법 등에 대한 정보를 제공할 수도 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 측정 대상
100: 촬영부
200: 제어부
300: 조명부
400: 본체
500: 암막

Claims (14)

1. 오염도 측정 장치에 의해 측정 대상의 오염도를 측정하는 오염도 측정 방법으로서,
   상기 측정 대상을 촬영하는 촬영 단계;
   상기 촬영 단계에서 촬영된 촬영 이미지로부터 거시적 이물질의 개수, 크기, 종류, 색상 및 위치 중 적어도 어느 하나를 탐지하여 상기 측정 대상의 거시적 오염도를 측정하는 거시적 오염도 측정 단계;
   상기 촬영 이미지를 흑백조로 변환하여 변환 이미지를 생성하는 이미지 처리 단계; 및
   상기 변환 이미지의 소정 영역에 대한 평균 명도와, 오염되지 않은 상기 측정 대상을 촬영하여 흑백조로 변환한 레퍼런스 이미지의 평균 명도에 기초하여, 상기 측정 대상의 미시적 오염도를 측정하는 미시적 오염도 측정 단계를 포함하고,
   상기 미시적 오염도 측정 단계에서는, 상기 거시적 오염도 측정 단계로부터 상기 촬영 이미지에서 상기 거시적 이물질이 존재하는 영역에 대한 정보를 제공받아 상기 촬영 이미지에서 상기 거시적 이물질이 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역인 상기 소정 영역의 평균 명도를 산출하는, 오염도 측정 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 미시적 오염도 측정 단계는, 상기 레퍼런스 이미지와 상기 변환 이미지의 평균 명도 차를 통해 상기 미시적 오염도를 측정하는 단계인, 오염도 측정 방법.
   
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 거시적 오염도 측정 단계는, YOLO 알고리즘을 이용하여 상기 거시적 이물질을 탐지하는 단계인, 오염도 측정 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 거시적 오염도 측정 단계는, YOLO 알고리즘을 이용하여 상기 거시적 이물질을 탐지하고, 그 후 색상 탐지 알고리즘을 이용하여 오염되지 않은 상기 측정 대상의 색상과 다른 색상을 갖는 이물질을 탐지하는 단계인, 오염도 측정 방법.
   
7. 삭제
8. 측정 대상을 촬영하는 촬영부; 및
   상기 촬영부에서 촬영된 촬영 이미지를 통해 상기 측정 대상의 오염도를 측정하는 제어부를 포함하고,
   상기 제어부는, 상기 촬영 이미지로부터 거시적 이물질의 개수, 크기, 종류 및 위치 중 적어도 어느 하나를 탐지하여 상기 측정 대상의 거시적 오염도를 측정하고, 상기 촬영 이미지를 흑백조로 변환한 변환 이미지의 소정 영역의 평균 명도와, 오염되지 않은 상기 측정 대상을 촬영하여 흑백조로 변환한 레퍼런스 이미지의 평균 명도에 기초하여, 상기 측정 대상의 미시적 오염도를 측정하고,
   상기 소정 영역은, 상기 촬영 이미지에서 상기 거시적 이물질이 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역인, 오염도 측정 장치.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 제어부는, 상기 레퍼런스 이미지와 상기 변환 이미지의 평균 명도 차를 통해 상기 미시적 오염도를 측정하는, 오염도 측정 장치.
   
10. 삭제
11. 삭제
12. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는, 내장된 YOLO 알고리즘을 통해 상기 거시적 이물질을 탐지하는, 오염도 측정 장치.
    
13. 삭제
14. 제8항에 있어서,
    상기 측정 대상을 향해 빛을 조사하는 조명부;
    상기 조명부 및 상기 촬영부가 내부에 설치되는 본체; 및
    상기 본체의 외부를 둘러싸 상기 본체 내로 빛을 들어오는 것을 방지하기 위한 암막을 더 포함하는, 오염도 측정 장치.

Images