KR102378076B1 - 색상값을 사용하는 부유선별공정 모니터링 장치 및 모니터링 방법 - Google Patents

색상값을 사용하는 부유선별공정 모니터링 장치 및 모니터링 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 색상값을 사용하는 부유선별공정의 모니터링 장치에 관한 것으로, 부선장치에 담긴 광액의 표면을 촬영하여 이미지데이터를 얻는 촬영부; 상기 촬영부로부터 전달받은 상기 이미지데이터로부터 각 픽셀의 색상값(Hue)을 얻고, 상기 색상값의 분포곡선으로부터 곡선 변수를 얻고, 상기 곡선 변수를 이용하여 포말의 품위를 도출하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부에서 도출된 포말의 품위를 출력하는 출력부를 포함한다.

Description

색상값을 사용하는 부유선별공정 모니터링 장치 및 모니터링 방법{Apparatus for monitoring flotation process using hue data and Method for monitoring flotation process using the same}
본 발명은 색상값을 사용하는 부유선별공정 모니터링 장치 및 모니터링 방법에 관한 것이다.
부유선별은 선광분야에서 매우 중요한 공정으로 수십 년간 학문적, 상업적으로 많은 연구가 진행되어 왔다.
부유선별은 투입되는 시료의 품위, 입도, 단체분리도 등과 같은 광물의 특성 및 시약의 종류, 양, 광액의 농도, pH, Eh 등과 관련된 공정특성에 따라 그 결과가 크게 좌우된다.
이로 인해, 선별 메커니즘의 규명이 명확하게 판명되기 어려워 공정에 대한 일반화, 자동화가 어려운 특징을 갖고 있다.
종래에 부유선별 공정의 모니터링을 자동화하려는 시도가 많았으나, 실제 포말의 품위를 정확하게 모사하는데 어려움이 있었다.
한국공개특허 제2015-0055686호(공개일자 : 2015. 05. 22)
본 발명의 목적은 색상값을 사용하는 부유선별공정 모니터링 장치 및 모니터링 방법을 제공하는 것이다.
상기 본 발명의 목적은 색상값을 사용하는 부유선별공정의 모니터링 장치에 있어서, 부선장치에 담긴 광액의 표면을 촬영하여 이미지데이터를 얻는 촬영부; 상기 촬영부로부터 전달받은 상기 이미지데이터로부터 각 픽셀의 색상값(Hue)을 얻고, 상기 색상값의 분포곡선으로부터 곡선 변수를 얻고, 상기 곡선 변수를 이용하여 포말의 품위를 도출하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부에서 도출된 포말의 품위를 출력하는 출력부를 포함하는 것에 의해 달성된다.
상기 곡선 변수는, 상기 분포곡선을 모사한 정규분포로부터 얻어질 수 있다.
상기 곡선 변수는 상기 정규분포의 가중치, 평균 및 분산을 포함할 수 있다.
상기 포말의 품위는, 상기 곡선 변수 중 적어도 일부를 이용한 상관 관계식을 이용하여 얻어질 수 있다.
상기 상관 관계식에 사용되는 상기 곡선 변수는 포말의 품위변화와의 상관관계가 일정 수준 이상일 수 있다.
상기 촬영부는 서로 다른 위치에서 상기 이미지데이터를 얻는 제1채널 및 제2채널을 포함하며, 상기 곡선 변수는 상기 제1채널 및 상기 제2채널 각각에서 얻은 상기 이미지데이터별로 얻어질 수 있다.
상기 제1채널은 상기 광액의 상부 표면을 촬영하며, 상기 제2채널은 상기 광액의 측부 표면을 촬영할 수 있다.
상기 본 발명의 다른 목적은 색상값을 사용하는 부유선별공정의 모니터링 방법에 있어서, 부선장치에 담긴 광액의 표면을 촬영하여 이미지데이터를 얻는 단계; 상기 이미지데이터로부터 각 픽셀의 색상값(Hue)을 얻는 단계; 및 상기 색상값의 분포곡선으로부터 곡선 변수를 얻고, 상기 곡선 변수를 이용하여 포말의 품위를 도출하는 단계를 포함하는 것에 의해 달성된다.
상기 곡선 변수는, 상기 분포곡선을 모사한 정규분포로부터 얻을 수 있다.
상기 곡선 변수는 상기 정규분포의 가중치, 평균 및 분산을 포함할 수 있다.
상기 포말의 품위는, 상기 곡선 변수 중 적어도 일부를 이용한 상관 관계식을 이용하여 얻어질 수 있다.
상기 곡선 변수와 포말의 품위와의 상관관계를 파악하는 단계를 더 포함하며, 상기 상관 관계식에 사용되는 상기 곡선 변수는 상기 상관관계가 일정 수준 이상일 수 있다.
상기 이미지데이터는 서로 다른 위치에서 상기 광액의 표면을 촬영하는 제1채널 및 제2채널로부터 얻어지며, 상기 곡선 변수는 상기 제1채널 및 상기 제2채널 각각에서 얻은 상기 이미지데이터별로 얻어질 수 있다.
상기 제1채널은 상기 광액의 상부 표면을 촬영하며, 상기 제2채널은 상기 광액의 측부 표면을 촬영할 수 있다.
본 발명에 따르면, 색상값을 사용하는 부유선별공정 모니터링 장치 및 모니터링 방법이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 장치의 구성을 나타낸 것이고,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 장치에서 촬영부를 상세히 나타낸 것이고,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 방법의 순서도를 나타낸 것이고,
도 4는 본 발명의 제1실험예에서 부유선별 시간에 따른 포말의 이미지를 나타낸 것이고,
도 5는 본 발명의 제1실험예에서 이미지 픽셀의 히스토그램 변화를 나타낸 것이고,
도 6a 및 도 6b는 각각 본 발명의 제1실험예에서 도 5의 0번 및 10번 색상값 히스토그램의 곡선을 분리해서 나타낸 것이고,
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 제2실험예에서 포말의 표면 이미지와 측면 이미지를 나타낸 것이고,
도 8은 본 발명의 제2실험예에서 정규분포혼합모델의 변수들과 포말 품위의 상관관계를 나타낸 것이고,
도 9a 및 도 9b는 각각 본 발명의 제2실험예에서 단채널 모니터링과 다채널 모니터링의 정합도를 나타낸 것이고,
도 10은 본 발명의 제2실험예에서 실제값과 예측값을 비교한 것이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 더욱 구체적으로 설명하기 위하여 도시한 일 예에 불과하므로 본 발명의 사상이 첨부된 도면에 한정되는 것은 아니다.
이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.
도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 장치를 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 장치의 구성을 나타낸 것이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 장치에서 촬영부를 상세히 나타낸 것이다.
모니터링 장치(1)는 촬영부(10), 데이터 처리부(20) 및 출력부(30)를 포함한다.
촬영부(10)는 부선장치에 담긴 광액의 표면을 촬영하여 이미지데이터를 얻는다.
촬영부(10)는 도 2와 같이 조명과 카메라를 포함할 수 있으며, 서로 다른 위치에서 이미지데이터를 얻을 수 있다. 구체적으로 촬영부(10)는 광액의 상부 표면을 촬영하는 제1채널과 광액의 측부 표면을 촬영하는 제2채널을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 촬영부(10)는 제1채널 및 제2채널 외의 추가 채널을 더 포함할 수 잇다.
데이터 처리부(20)는 촬영부(10)로부터 전달받은 이미지데이터로부터 각 픽셀의 색상값(Hue)을 얻고, 색상값의 분포곡선으로부터 곡선 변수를 얻고, 곡선 변수를 이용하여 포말의 품위를 도출한다.
데이터 처리부(20)에는 광물의 종류 및/또는 부선공정 조건 등에 따른 포말 품위의 상관 관계식이 저장되어 있을 수 있다. 또한 데이터 처리부(20)에는 이미지데이터, 색상값 및 곡선 변수 등을 저장하기 위한 데이터 저장장치가 마련되어 있을 수 있다.
데이터 처리부(20)의 자세한 동작은 모니터링 방법의 설명에 기재한다.
출력부(30)는 데이터 처리부(20)에서 도출된 포말의 품위를 외부에 전달한다. 전달형태는 프린트 및 데이터 전송 등 한정되지 않는다.
본 발명에 따른 모니터링 장치(1)는 광산 등에서 광물의 선별을 위한 부유선별 공정에 설치되어 포말의 품위를 모니터링하거나 수처리 시설 또는 계면활성제를 이용한 액-기 반응을 통해 포말을 발생시키는 다양한 공정의 모니터링에 사용될 수 있다.
도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 방법을 설명한다.
먼저, 촬영을 통해 이미지데이터를 취득한다(S100).
촬영부(10)를 통해 포말의 표면에 대한 이미지데이터를 취득한다. 이미지데이터는 일정한 시간 간격으로 얻을 수 있다. 이미지데이터는 서로 다른 위치에서의 2개 채널 이상에서 얻을 수 있다.
데이터처리부(20)는 이미지데이터를 전달받아 이를 전산처리하여 포말의 품위를 산출하는데, 자세한 과정은 다음과 같다.
우선 각 픽셀의 색상값을 취득한다(S200).
부유선별에서 기포의 색상은 기포에 부착되어 있는 광물의 종류 및 빈도(농도, 품위)를 의미하며, 특정 색상을 발현하는 광물이 많을수록 이미지에서 포말 표면의 색상이 더욱 지배적이 된다.
이미지로부터 쉽게 얻을 수 있는 RGB 색상 인자로부터 이미지의 색상, 명도, 채도로 표현될 수 있는 HSI 색상 변수로의 변환 후, 각 픽셀에 해당하는 색상 값인 Hue 값을 얻는다.
이후 색상값의 분포곡선에서 곡선변수를 취득한다(S300).
도출된 색상값을 히스토그램(색상값의 분포곡선)으로 나타낸다. 히스토그램에서 주요 색상 값의 빈도를 쉽게 확인할 수 있으며, 이를 통해 해당 이미지의 색상을 객관적으로 수치화 할 수 있다. 또한 여러 색이 혼합되어 있는 경우에도 여러 곡선이 합쳐져 있는 형태로 나타날 수 있어, 각각의 색상 값과 비중 등을 파악할 수 있다.
기포의 서로 다른 색상은 기포에 부착되어 있는 광물의 색상을 의미한다. 1개의 광물을 사용하는 경우, 해당 광물이 부착되어 있으면 광물 고유의 색상을 나타내게 되며, 부착되어있지 않으면 기포만의 색상을 의미한다. 따라서 처리하는 광물의 개수가 늘어나게 된다면 색상값의 히스토그램을 구성하는 곡선의 수도 증가하게 된다.
히스토그램을 수학적으로 표현하고자 정규화 과정을 거치게 되는데, 이 때 히스토그램의 각각의 곡선을 나타낼 수 있는 곡선 변수(평균, 분산, 가중치)를 도출하게 된다. 이렇게 도출된 히스토그램의 곡선 변수들은 이미지의 색상(포말에 부착되어 있는 광물의 색상)과 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 도출된 히스토그램의 곡선 변수들과 포말의 상태(광물의 종류 및 품위)와의 상관관계를 도출하는 회귀분석 등을 수행할 수 있으며, 이를 통해 이미지로부터 얻어진 색상을 통해 전체적인 포말의 상태를 예측할 수 있어 부유선별 공정의 모니터링이 가능하게 된다.
히스토그램을 수치적으로 근사하기 위해서는 정규분포를 갖는 여러 곡선이 결합되어 있는 형태로 모사할 수 있으며, 각각의 정규분포의 변수들, 즉 곡선 변수(가중치, 평균, 분산 등)를 수치적으로 추출할 수 있다.
Figure 112021098014357-pat00001
(식 1)
Figure 112021098014357-pat00002
(식 2)
Figure 112021098014357-pat00003
(식 3)
(식 1)은 정규분포를 나타낸 수식이며, (식 2)는 M개의 정규분포가 혼합된 정규분포 혼합모델을 나타낸 수식이다. (식 2)의
Figure 112021098014357-pat00004
는 정규분포를 표현하는 데 필요한 평균(
Figure 112021098014357-pat00005
)과 분산(
Figure 112021098014357-pat00006
)의 집합을 의미한다. (식 2)의
Figure 112021098014357-pat00007
는
Figure 112021098014357-pat00008
번째 정규분포가 어떤 비중으로 혼합되어 있는지 가중치를 의미하며, (식 3)으로 표현한다.
Figure 112021098014357-pat00009
는
Figure 112021098014357-pat00010
의 범위를 가지며, 모든
Figure 112021098014357-pat00011
의 합은 1이다.
1개 광물을 사용하는 경우, 히스토그램으로부터는 2개의 색상 분포 곡선의 변수 값 6개 (곡선 1의 가중치, 평균, 분산/곡선 2의 가중치, 평균, 분산)을 추출할 수 있으며, 포말 이미지의 측정 시간에 따른 각각 변수들의 변화 양상을 파악할 수 있다. 다채널 시스템을 통해 2개의 이미지(상단, 측면)를 취득한 경우에는 동일한 포말에 대해서 총 12개의 변수 (상단 이미지 변수 6개, 측면 이미지 변수 6개)를 취득할 수 있다.
마지막으로 곡선변수로부터 포말의 품위를 산출한다(S400).
곡선변수를 상관 관계식에 적용하여 포말의 품위를 산출한다. 곡선변수는 정규분포의 가중치, 평균 및 분산을 포함한다. 상관 관계식은 곡선변수 중 일부를 이용하여 포말의 품위를 얻어지도록 한다. 상관 관계식에 사용되는 곡선변수는 포말의 품위 변화와의 상관관계가 일정 수준 이상일 수 있다.
상관 관계식의 도출과정을 자세히 설명하면 다음과 같다.
이미지로부터 취득한 데이터들과 포말의 상태를 나타내는 분석 값(포말의 품위)를 비교하여 데이터들과 분석 값의 상관관계를 도출한다. 이 과정에서는 각각의 변수들이 분석 값을 얼마나 잘 대변하는지 확인하기 위해 회귀분석 등의 분석 방법을 활용할 수 있다.
일반적으로 하나의 종속 변수와 독립 변수가 존재하는 경우에는 쉽게 상관관계를 분석할 수 있지만, 본 특허의 상관관계 분석과 같이 하나의 종속 변수(포말의 품위)에 여러 개의 독립변수들(포말 색상 변수들)이 존재하는 경우에는 다중회귀분석 방법을 이용하게 된다. 다중회귀분석은 엑셀 및 다양한 분석 프로그램을 통해 여러 변수들을 기입한 뒤, 각 변수들과의 상관관계를 얻을 수 있다.
각각의 변수들과 품위와의 상관관계를 분석을 통해 변수별 상관관계 인자를 확인할 수 있는데, 이는 1(양의 상관관계) 또는 -1(음의 상관관계)에 가까울수록 포말의 품위 변화와 더욱 큰 상관관계가 있음을 의미한다. 이렇게 가장 높은 상관관계가 있는 인자들만들 추출해 포말의 품위를 예측할 수 있는 관계식을 도출할 수 있다.
색상 인자들은 이미지에 따라 각각 도출될 수 있으므로, 다채널 모니터링 시스템을 활용할 경우 동일한 포말에 대해 더욱 많은 인자들을 도출할 수 있으며, 이는 곧 모니터링 정합도의 상승을 의미한다.
이하 실험예를 통해 본 발명의 더욱 상세히 설명한다.
제1실험예에서 부유선별은 몰리브데나이트를 함유하고 있는 광물 25g과 실리카 광물 475g을 투입하고 물 2L와 함께 1500rpm으로 교반한 뒤, 포수제로 Kerosene을 투입한 뒤 공기를 10L/min.의 속도로 주입하여 광액 표면에 부유되는 포말의 이미지를 측정하고, 측정된 이미지의 분석하였다. 촬영은 단채널을 이용하여 포말의 표면 이미지만 얻었다.
도 4는 본 발명의 제1실험예에서 부유선별 시간에 따른 포말의 이미지의 변화를 나타낸 것이고, 도 5는 본 발명의 제1실험예에서 이미지 픽셀의 히스토그램 변화를 나타낸 것이다.
도 5의 히스토그램은 부유선별 시간에 따른 히스토그램의 변화이다. 0번 그래프는 0-30초의 포말 데이터이고, 1번은 30-60초의 포말 데이터이다. 같은 방법으로 최종 11번은 330-360초의 포말 데이터를 나타낸다.
부유선별 초기에는 포말에 몰리브덴을 함유하고 있는 광물인 몰리브데나이트 입자가 주도적으로 분포하게 되고, 이에 따라 포말 색상을 분석해보면 몰리브데나이트(Molybdenite)의 광물 색상이 Hue값 히스토그램 150-200 사이에서 가장 지배적으로 나타난다. 그리고 부유선별이 진행됨에 따라 몰리브데나이트의 입자들이 회수되고 포말에 남아있는 몰리브데나이트의 입자가 줄어들수록 공기 포말의 비율이 증가하게 되고, 이에 따라 광물 색상을 나타내는 150-200 사이의 값은 감소하게 되고 공기 포말 색상을 나타내는 0-50 사이의 값이 증가하게 된다.
즉, 30초일 때는 광물 입자의 색상이 지배적으로 나타나 1개의 곡선으로 보이는데, 이 경우 광물 색상을 나타내는 150-200사이의 곡선의 가중치가 0.93에 가깝다. 300초의 경우에는 광물 입자가 사라짐에 따라 2개의 곡선이 보이며, 이 경우 광물 색상을 나타내는 곡선의 가중치는 0.8 정도로 감소한다.
색상값의 분포곡선을 정규분포로 모사하면 도 6a(도 5의 0번에 대응) 및 도 6b(도 5의 10번에 대응)와 같이 광물이 나타내는 색상 값과 공기 포말이 나타내는 색상의 두 그래프가 결합된 형태로 나타나게 된다. 광물의 종류가 증가할수록 이미지를 분석할 경우 포말에 나타내는 색상이 많아지게 되며, 그 결과 더 많은 곡선이 결합된 형태로 나타나게 된다.
2개의 주요한 Hue 값의 분포를 나타내는 2개의 곡선이 결합된 형태로 표현되게 되며, 이는 곧 해당 이미지에서 2개의 색상 분포가 존재한다는 것을 의미한다. 또한 경우에 따라 더 많은 광물, 즉 색상이 혼합되어 있는 경우에는 2개 이상이 색상 분포가 결합된 형태로 히스토그램의 양상이 나타나기도 한다.
도 6a 및 도 6b의 히스토그램으로부터 2개의 색상 분포에 대한 곡선 변수 값 6개 (곡선 1의 가중치, 평균, 분산/곡선 2의 가중치, 평균, 분산)을 추출할 수 있다. 추출된 곡선변수를 이용하여 실제 분석된 포말의 광물 품위와의 상관관계를 도출할 수 있다. 상관관계 도출은 여러 개의 독립 변수를 활용한 다중 회귀 분석을 통해 이루어지는데, 도출된 상관관계로부터 얻어진 상관관계식은 식4와 같이 표현될 수 있다.
Grade (%) = 0.406 * Top_1st_avg - 0.166 * Top_1st_sd + 203.38 * Top_1st_Wf - 194) - (식 4)
Grade : 포말의 품위
Top_1st_avg : 표면 이미지 주 색상분포의 Hue 값
Top_1st_sd : 표면 이미지 주 색상분포의 표준편차
Top_1st_wf : 표면 이미지 주 색상분포의 가중치
식 4는 본 실험을 수행한 조건에서 얻어진 이미지로부터 포말의 품위에 대한 상관관계를 나타내는 식이다. 따라서 상관관계식은 광물/종류에 따라 달라질 수 있다. 즉 광물에 따라 식 4와 다른 식이 유도된다. 초기 실험을 통해 상관관계식을 정립한 뒤에는 해당 식을 통해 실제 포말의 분석 없이 포말의 품위를 예측할 수 있게 된다.
다채널 모니터링 시스템을 이용할 경우 더욱 많은 데이터를 사용할 수 있으며, 이를 통해 포말의 품위를 좀 더 정확하게 모사할 수 있는 변수들을 추출하고, 변수들과 포말 품위와의 관계식을 통해 모니터링의 정합도를 상승시킬 수 있다. 다채널 모니터링을 채용할 경우의 효과를 확인하기 위한 실험을 수행하였다.
실험예 2 : 섬아연석 정광 100g과 실리카 400g을 혼합하여 1500rpm으로 교반한 뒤, 포수제인 잔세이트를 투입하고 분당 10L의 공기를 주입하여 부유선별을 실시한 뒤, 표면과 측면의 이미지를 획득하여 분석하였다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 제2실험예에서 포말의 표면 이미지와 측면 이미지를 나타낸 것이다.
각각의 곡선변수들과 실제 품위와의 상관관계를 분석을 통해 도 8과 같이 변수별 상관관계 인자를 확인하였다. 도 8에서 1(양의 상관관계) 또는 -1(음의 상관관계)에 가까울수록 포말의 품위 변화와 더욱 큰 상관관계가 있음을 의미한다.
실제 품위 측정을 위해 부유선별 실험을 통해 회수되는 각각의 포말에 대해 화학분석 (ICP)를 통해 포말에 함유되어 있는 광물의 품위 (Mo, Zn 등)를 측정하였다. 얻어진 광물의 품위를 이미지 분석을 통해 얻어진 변수들과의 상관관계를 분석한 것이다.
이렇게 가장 높은 상관관계가 있는 인자들만들 추출해 포말의 품위를 예측할 수 있는 관계식을 다음과 같이 도출하였다.
Grade (%) = -43.86 + 3.67 x Top_1st_avg - 8.03 x Side_1st_avg + 130.78 x Side_1st_wf (식 5)
Grade : 포말의 품위
Top_1st_avg : 표면 이미지 주 색상분포의 Hue 값
Side_1st_avg : 측면 이미지 주 색상분포의 Hue 값
Side_1st_wf : 측면 이미지 주 색상분포의 가중치
도 9a 및 도 9b는 단채널 모니터링 (표면 이미지)과 다채널 모니터링 (표면 및 측면 이미지)로부터 추출된 변수들로부터 회귀분석을 통해 포말의 품위와의 정합도를 계산한 결과이다. 도 9a의 단채널 모니터링의 경우에는 표면이미지의 변수 중 주 곡선의 색상값, 부 곡선의 색상값, 부 곡선의 분산 값을 이용하여 상관관계를 도출하였으며, 도 9b의 다채널 모니터링의 경우에는 표면 이미지와 측면 이미지의 변수 중 (식 4)와 같은 변수 들을 통해 상관관계를 도출하였다. 모니터링의 정합도(R-squared) 는 각각 81.8%와 89.5%로 다채널 모니터링을 통해 얻은 상관관계의 정합도가 더욱 상승한 것을 확인할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실험예에서 실제값과 예측값을 비교한 것이다.
다채널 모니터링을 채용한 경우, 실제값과 예측값의 일치도가 매우 높음을 확인할 수 있다.
부유선별 공정에 투입되는 시료의 특성에 따라 혼합된 색상을 띄거나, 각각의 색상인자로 표현하기에는 부적합한 상황이 존재할 수 있다. 따라서 본 발명에서는 이미지로부터 단순히 추출된 색상인자가 아니라 해당 추출 인자를 가공하여 포말의 색상을 좀 더 객관화할 수 있는 인자를 도출하고자 색상 추출 알고리즘을 개선하였다.
본 발명에서는 부유선별 모니터링의 정합도를 향상시키기 위해 다채널 포말 측정 시스템을 사용할 수 있다. 다채널 시스템에서 취득한 이미지로부터 색상 인자를 추출하는데 있어 이미지로부터 추출 가능한 Red, Green, Blue 색상 인자를 가공하여 색상 인자 (Hue)를 이미지의 픽셀 단위로 추출하여 이를 정규함으로써 모니터링의 정합도를 향상시킨다.
단채널을 이용하여 포말의 측정할 경우 포말 표면의 이미지만을 취득할 수 있는 한계점이 존재한다. 일반적으로 포말은 단층(monolayer)가 아닌 다층의 포말이 적층되어 이루어진 형태를 띠고 있으며, 따라서 포말 표면의 이미지만을 취득하여 모니터링에 활용할 경우 표면 아래의 포말 상태를 정확히 파악하지 못한다는 단점이 존재한다. 따라서 포말 표면 이외에 측정이 가능한 포말의 측면, 후면 등 하나 이상의 이미지를 동시에 취득하여 모니터링에 활용할 경우 포말의 특성을 좀 더 정확하게 파악할 수 있다.
측정된 이미지로부터 추출할 수 있는 변수의 개수가 3개라고 가정한다면, 동일한 포말에 대해서 단채널의 1개 이미지로부터는 3개의 변수만을 추출할 수 있는데 비해, 2개의 이미지를 추출할 수 있는 다채널의 경우에는 단채널의 2개인 6개의 변수를 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 변수, 즉 데이터의 양이 늘어날수록 포말의 상태를 좀 더 정확하게 나타낼 수 있는 변수 또는 변수들의 조합을 도출할 수 있으며, 이는 좀 더 정확한 상관관계의 규명이 가능해진다.

Claims (14)

  1. 색상값을 사용하는 부유선별공정의 모니터링 장치에 있어서,
    부선장치에 담긴 광액의 표면을 촬영하여 이미지데이터를 얻는 촬영부;
    상기 촬영부로부터 전달받은 상기 이미지데이터로부터 각 픽셀의 색상값(Hue)을 얻고, 상기 색상값의 분포곡선으로부터 곡선 변수를 얻고, 상기 곡선 변수를 이용하여 포말의 품위를 도출하는 데이터 처리부; 및
    상기 데이터 처리부에서 도출된 포말의 품위를 출력하는 출력부를 포함하며,
    상기 곡선 변수는,
    상기 분포곡선을 모사한 정규분포로부터 얻으며,
    상기 촬영부는 서로 다른 위치에서 상기 이미지데이터를 얻는 제1채널 및 제2채널을 포함하며,
    상기 곡선 변수는 상기 제1채널 및 상기 제2채널 각각에서 얻은 상기 이미지데이터별로 얻어지며,
    상기 제1채널은 상기 광액의 상부 표면을 촬영하며, 상기 제2채널은 상기 광액의 측부 표면을 촬영하는 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 곡선 변수는 상기 정규분포의 가중치, 평균 및 분산을 포함하는 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 포말의 품위는,
    상기 곡선 변수 중 적어도 일부를 이용한 상관 관계식을 이용하여 얻어지는 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 상관 관계식에 사용되는 상기 곡선 변수는 포말의 품위변화와의 상관관계가 일정 수준 이상인 장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 색상값을 사용하는 부유선별공정의 모니터링 방법에 있어서,
    부선장치에 담긴 광액의 표면을 촬영하여 이미지데이터를 얻는 단계;
    상기 이미지데이터로부터 각 픽셀의 색상값(Hue)을 얻는 단계; 및
    상기 색상값의 분포곡선으로부터 곡선 변수를 얻고, 상기 곡선 변수를 이용하여 포말의 품위를 도출하는 단계를 포함하며,
    상기 곡선 변수는,
    상기 분포곡선을 모사한 정규분포로부터 얻으며,
    상기 이미지데이터는 서로 다른 위치에서 상기 광액의 표면을 촬영하는 제1채널 및 제2채널로부터 얻어지며,
    상기 곡선 변수는 상기 제1채널 및 상기 제2채널 각각에서 얻은 상기 이미지데이터별로 얻어지며,
    상기 제1채널은 상기 광액의 상부 표면을 촬영하며, 상기 제2채널은 상기 광액의 측부 표면을 촬영하는 방법.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 곡선 변수는 상기 정규분포의 가중치, 평균 및 분산을 포함하는 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 포말의 품위는,
    상기 곡선 변수 중 적어도 일부를 이용한 상관 관계식을 이용하여 얻어지는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 곡선 변수와 포말의 품위와의 상관관계를 파악하는 단계를 더 포함하며,
    상기 상관 관계식에 사용되는 상기 곡선 변수는 상기 상관관계가 일정 수준 이상인 방법.





  13. 삭제
  14. 삭제
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