KR102379368B1 - 계량기 테스트 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 계량기 테스트 장치에 관한 것으로, 생산되어진 시험대상 계량기의 지시침을 영상인식에 의해 정확하고 빠르게 확인할 수 있도록 하며, 아울러 양호 및 불량 판정까지 자동으로 행할 수 있도록 한 계량기 테스트 장치에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명은 베이스의 상부에 복수의 시험대상 계량기가 연통되도록 배치되어 유체를 공급받아 테스트하는 계량기 테스트 장치에 있어서, 상기 베이스에 지지되는 설치 블럭; 상기 설치 블럭에 설치되고, 상기 각 시험대상 계량기의 지시침을 촬영하여 전송하는 복수의 촬영부; 상기 각 촬영부로부터 전송되어진 영상을 전송받아 영상인식에 의해 지시침값을 확인하여 양불을 판정하는 판정부;로 구성된

Description

계량기 테스트 장치{Apparatus of testing meter}

본 발명은 계량기 테스트 장치에 관한 것으로, 생산되어진 시험대상 계량기의 지시침을 영상인식에 의해 정확하고 빠르게 확인할 수 있도록 하며, 아울러 양호 및 불량 판정까지 자동으로 행할 수 있도록 한 계량기 테스트 장치에 관한 것이다.

수도, 가스 등의 유체의 사용량을 측정하기 위하여 계량기를 설치하게 되는데, 이러한 계량기는 판매되기 전에 정확하게 유량이 측정되는지를 미리 테스트한 다음 허용범위의 오차만 가지는 경우에 양호 판정하여 출시되고, 그렇지 않을 경우에는 불량 판정을 하게 된다.

이러한 시험계량기의 검사를 위하여, 등록특허 제10-1086054호(계량기 검사대)에서는 도1에 도시된 바와 같이, 유체가 유입 및 배출되는 유입구와 배출구를 구비하는 시험계량기를 복수개 검사하는 계량기 검사대에 있어서, 베이스(10); 상기 베이스(10)에 고정되며, 유체가 공급되는 유입공이 형성된 제1 고정블럭(20); 상기 베이스(10)에 고정되며, 상기 공급된 유체가 배출되는 배출공이 형성된 제2 고정블럭(30); 상기 제1 고정블럭(20)과 상기 제2 고정블럭(30) 사이에 상호 이격배치되며, 상기 유입공 및 상기 배출공과 동축적으로 배치되는 연결공이 형성된 복수의 연결블럭(40); 상기 연결공에 회동가능하게 결합되는 중공의 연결봉; 및 상기 제1 고정블럭(20)과 그 제1 고정블럭에 인접한 상기 연결블럭 사이와, 상기 연결블럭(40)들 사이와, 상기 제2 고정블럭(30)과 그 제2 고정블럭에 인접한 상기 연결블럭사이에 연속적으로 결합되는 상기 시험계량기(1)들을 일측으로 가압하여 밀착시키는 가압래버(60)를 포함하며, 상기 시험계량기(1)들과 상기 연결봉(50)은 일체로 회전되며, 상기 연결블럭(40)은 일정간격으로 이격배치되며, 상기 베이스(10)에 고정되는 구조를 제안하였다.

따라서, 복수의 시험계량기(1)를 연결하여 유체를 공급함으로써 테스트가 가능하게 된다.

통상적으로 수도 계량기의 경우에는 ±2%의 오차를 허용하게 되는데, 이러한 수도 계량기를 테스트하는 경우에 아날로그 타입으로 된 지시침을 검침자가 육안으로 읽어서 판정하게 된다.

예를 들어 유체를 공급하기 전의 계량기의 지시침을 검침자가 육안으로 확인한 다음 이를 기록하고, 100리터의 정해진 양의 유체를 모두 공급한 다음 다시 검침자가 지시침을 확인하여 기록하게 되며, 유체 공급전의 검침 기록과 유체 공급후의 검침 기록을 서로 비교하여 오차 범위 내 즉 98~102리터의 범위 내에서 검침값이 확인되면 양호로 판정하고, 오차 범위를 벗어나면 불량으로 판정하게 되는 것이다.

그런데, 도1에서와 같이 40개의 시험계량기(1)를 서로 연결한 다음, 점검자는 유체 공급전의 40개의 시험계량계(1)의 지시침값을 육안으로 일일이 확인하여 기록하고, 또한 유체공급후에도 일일이 지시침값을 육안으로 확인하여 기록하여 오차 범위를 수작업으로 계산한 다음 양불판정을 하게 됨으로써 많은 시간이 소요되어 생산성이 매우 낮은 문제점이 있었다.

또한, 검침자가 육안으로 지시침을 확인하기 때문에 확인하는 위치에 따라 검침 오류가 발생할 수 있으므로, 정확한 양불판정이 어려운 문제점도 가지고 있게 된다.

즉, 100리터 단위를 지시하는 지시침, 10리터 단위를 지시하는 지시침, 1리터 단위를 지시하는 지시침, 1미리리터 단위를 지시하는 지시침을 일일이 확인하여야 하므로, 시간이 많이 소요되어 생산성이 저하되고, 또한 정확도가 떨어지므로 양불판정의 오류가 발생할 수 있는 것이다.

<선행기술문헌>

1. 대한민국 등록특허 제10-1086054호

(계량기 검사대)

본 발명은 이러한 종래의 문제점을 해결하기 위하여, 시험대상 계량기의 검침을 카메라로 촬영하고, 촬영된 영상을 영상인식에 의해 검침값을 정확히 확인하도록 하여 양불을 자동으로 판정함으로써 빠르고 정확한 테스트가 가능하도록 한 계량기 테스트 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 계량기 테스트 장치는,

베이스의 상부에 복수의 시험대상 계량기가 연통되도록 배치되어 유체를 공급받아 테스트하는 계량기 테스트 장치에 있어서,

상기 베이스에 지지되는 설치 블럭;

상기 설치 블럭에 설치되고, 상기 각 시험대상 계량기의 지시침을 촬영하여 전송하는 복수의 촬영부;

상기 각 촬영부로부터 전송되어진 영상을 전송받아 영상인식에 의해 지시침값을 확인하여 양불을 판정하는 판정부;로 구성된다.

또한, 상기 판정부는 유체가 공급되기전의 인식된 지시침값과 유체의 공급이 완료된 후의 인식된 지시침값을 비교하여 그 차이값이 허용된 오차값의 범위내에 있으면 양호판정을 하고, 그렇지 않다면 불량으로 판정하도록 구성된다.

또한, 상기 판정부는 상기 촬영부에 의해 촬영된 각 영상으로부터 지시침이 위치하는 원형태의 도형을 인식하고, 그 도형 내부의 지시침 객체를 추출하며, 그 추출된 지시침 객체의 각도에 따라 측정값을 도출하도록 구성된다.

또한, 상기 설치 블럭은 실린더에 의해 승하강이 가능하도록 구성되고, 상기 촬영부는 상기 설치 블럭에 힌지 결합되어 수평방향으과 수직방향으로 회전이 가능하도록 구성된다.

그리고, 상기 촬영부는

하우징;

상기 하우징의 내부에 설치된 카메라 모듈;

상기 판정부로부터 전송되는 촬영명령에 의해 상기 카메라 모듈을 구동시켜 시험대상 계량기를 촬영하고, 촬영된 영상을 상기 판정부로 전송하는 회로부;로 구성된다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따르면, 다수의 시험대상 계량기의 아날로그 지시침값을 영상인식에 의해 디지털값으로 변환하여 이를 확인하고, 또한 허용 오차값의 범위에 의해 양불 판정을 자동으로 행함으로써 빠르고 정확한 검침에 의해 생산성이 크게 증가하는 장점이 있다.

도1은 종래의 계량기 검사대의 구조를 보인 도.
도2는 본 발명에 의한 계량기 테스트 장치를 보인 도.
도3은 설치블럭과 설치블럭에 설치된 촬영부의 구조를 보인 도.
도4는 촬영부의 내부 구조를 보인 도.
도5는 본 발명의 전체 구조를 보인 도.
도6은 판정부의 내부 블럭도.
도7은 계량기의 지시침의 형태를 보인 도.
도8은 다수의 시험대상 계량기를 촬영한 화면을 보인 도.
도9는 시험대상 계량기에 유체를 공급하고 종료된 후의 지시침을 인식한 결과를 보인 도.

전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다.

본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다.

그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 실시 예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되어지는 것이다.

도2는 본 발명에 의한 계량기 테스트 장치를 보인 도이고, 도3은 설치블럭과 설치블럭에 설치된 촬영부의 구조를 보인 도이며, 도4는 촬영부의 내부 구조를 보인 도이다.

그리고, 도5는 본 발명의 전체 구조를 보인 도이고, 도6은 판정부의 내부 블럭도이며, 도7은 계량기의 지시침의 형태를 보인 도이다.

또한, 도8은 다수의 시험대상 계량기를 촬영한 화면을 보인 도이고, 도9는 시험대상 계량기에 유체를 공급하고 종료된 후의 지시침을 인식한 결과를 보인 도이다.

본 발명은 도2와 도5에 도시한 바와같이, 크게 베이스(100), 설치블럭(300), 촬영부(400), 그리고 판정부(600)로 구성된다.

상기 베이스(100)는 테이블 형태로서, 상측에 각각의 시험대상 계량기(200)의 양측을 고정시키면서 일렬로 배치된 이웃하는 시험대상 계량기와 연통시키며, 외부로부터 공급된 수도물, 가스 등의 유체를 시험대상 계량기(200)에 공급한 후 유출시키게 된다.

이러한 베이스(100)의 구조는 종래기술과 유사하므로 구체적인 구조에 대한 설명은 하지 않으며, 본 발명에서는 시험대상 계량기(200)를 수도 계량기로 예를 들어 설명하겠지만, 이러한 구조는 수도 계량기뿐만 아니라 가스 계량기, 주유 계량기 등 다양한 분야에서 활용이 가능하게 되어, 꼭 수도 계량기에만 한정되지 않는다.

따라서, 본 발명의 응용범위는 수도 계량기에만 국한되지 않는 것이다.

상기 베이스(100)의 상측에서 2열로 나란히 장착된 시험대상 계량기(200)의 사이에는 설치블럭(300)이 길게 위치하며, 상기 설치블럭(300)에는 상기 시험대상 계량기(200)의 상측부위에 각각 촬영부(400)가 구비되어 있어서, 시험대상 계량기(200)의 지시침을 촬영하게 된다.

이러한 촬영부(400)는 상기 설치블럭(300) 상에서 다수의 시험대상 계량기(200)와 1;1 대응되도록 설치되어 있으며, 시험대상 계량기(200)와는 약간의 간격을 유지하면서 위치하게 된다.

상기 설치블럭(300)은 도3에 도시한 바와같이, 설치블럭(300)은 실린더(310)에 의해 상하방향으로 승하강하게 지지되며, 설치블럭(300)의 좌우측에는 촬영부(400)가 길이방향으로 길게 설치되면서 각 시험대상 계량기(200)의 상부를 촬영할 수 있도록 1:1 대응되게 설치되어 있다.

이러한 촬영부(400)는 힌지부(420)에 의해 설치블럭(300)에 회전가능하게 결합되는데, 상기 힌지부(420)는 수평방향과 수직방향으로 회전이 가능한 구조를 가진다.

즉, 90°의 수평방향으로부터 0°의 수직방향으로 회전이 가능하게 됨으로써 수평방향으로 위치한 경우에는 상기 시험대상 계량기(200)의 상측을 간격을 유지하면서 덮는 상태가 되어 촬영이 가능하게 되고, 수직방향으로 회전하여 위치한 경우에는 시험대상 계량기(200)의 상측부위를 개방시키게 된다.

이로 인해 상기 실린더(310)와 힌지부(420)에 의해 시험대상 계량기(200)를 손쉽게 교체가 가능하도록 하는데, 힌지부(420)를 수직방향으로 회전시킴으로써 시험대상 계량기(200)를 노출시키고, 또한, 실린더(310)에 의해 설치블럭(300)를 상측으로 승강시킴으로써 시험대상 계량기(200)의 상측부위와 촬영부(400)의 간격을 넓게 이격시키게 되어 새로운 시험대상 계량기로의 교체가 수월하도록 하는 것이다.

이러한 실린더(310)와 힌지부(420)는 선택적으로 어느 하나의 구조물만 가질 수 있을 것이다. 즉, 실린더(310)만 구비된 경우에는 설치블럭(300)을 승강시켜 시험대상 계량기(200)와 촬영부(400)를 이격시킬 수 있을 것이며, 힌지부(420)만 구비된 경우에는 촬영부(400)를 상측으로 회전시켜 시험대상 계량기(200)를 노출시킬 수 잇을 것이다.

도4는 촬영부(400)의 구조를 보인 도로서, 하부가 개방된 원통형으로 된 하우징(410)의 절반을 절개하여 보인 도이며, 하우징(410)의 내부에는 하측을 촬영할 수 있도록 카메라 모듈(320)이 설치되고, 무선통신과 상기 카메라 모듈(320)을 제어하기 위한 회로부(440)가 설치되며, 하우징(410)의 상측에는 무선통신을 위한 안테나(450)가 설치되어 있는 구조를 갖는다.

상기 카메라 모듈(320)에는 시험대상 계량기(200)를 정확하게 촬영하기 위한 플래쉬(도시하지 않음)가 더 구비될 수 있으며, 상기 회로부(440)의 제어에 의해 카메라 모듈(320)과 플래쉬가 동시에 구동되어 촬영이 가능하게 되는 것이다.

또한, 상기 힌지부(420)에 센서(도시하지 않음)가 구비될 수 있으며, 이러한 센서는 촬영부(400)가 수평방향을 유지하지 않는 것을 감지하게 되고, 이러한 센서로부터 발생된 신호에 의해 상기 회로부(440)는 카메라 모듈(430)과 플래쉬를 구동시키지 않게 된다.

즉, 촬영부(400)가 수평방향으로 놓이지 않게 되면, 시험대상 계량기(200)의 상측부위를 올바르게 촬영하지 못하게 되므로, 이를 감지하여 촬영이 이루어지지 않도록 함과 동시에 경고신호를 발생하여 검침자가 이를 조치하도록 하기 위함이며, 검침자가 시각적으로 손쉽게 이를 확인하기 위하여 하우징(400)에는 적색의 LED(도시하지 않음)가 외부로 노출되도록 설치될 수 있을 것이다.

결국, 촬영부(400)가 시험대상 계량기(200)와 상측에서 근접하여 나란히 위치하게 됨으로써 정확한 지시값을 읽어들일 수 있게 된다.

또한, 회로부(440)는 자신의 ID를 저장하고 있게 되므로, 촬영된 영상 또는 경고신호를 자신의 ID와 함께 원격지의 판정부(600)로 전송하게 된다.

도5는 본 발명의 전체 시스템을 보인 도로서, 시험대상 계량기(200)의 상측을 촬영부(400)가 촬영한 다음 그 촬영영상과 ID를 와이파이 등의 무선공유기(500)를 통해 판정부(600)로 전송하게 되며, 무선통신이 아니더라도 촬영부(400)와 판정부(600)가 케이블로 연결되어 촬영영상과 ID를 전송할 수 있을 것이다.

상기 판정부(600)는 PC로 구성될 수 있으며, 모니터(650)를 갖추고 있게 된다.

따라서, 각 촬영부(400)로부터 촬영된 각 시험대상 계량기(200)의 상측부위 영상은 무선공유기(500)를 통해 판정부(600)로 전송되고, 상기 판정부(600)는 인공지능 딥러닝에 의해 구축된 분석모듈에 의해 촬영된 영상으로부터 각 지시침을 분리하고, 그 분리된 지시침의 지시값을 인식하게 되는 것이다.

이를 위해 상기 판정부(600)는 도6에서와 같이 통신부(610), 영상처리부(620), 영상인식부(630), 판단처리부(640), 데이터베이스(660)로 구성된다.

분석 모듈 구축

도6에 도시한 바와 같이 상기 판정부(600)는 다수의 계량기의 영상정보를 기반으로 합성곱 인공 신경망(Max Pooling Convolutional Neural Network) 기법을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 딥러닝하여 해석함으로써 분석 모듈(641)을 구축하게 된다.

특히 도7에서와 같이 계량기의 영상으로부터 각 지시침(210,220,230,240)의 객체를 분리하고, 이러한 지시침(210,220,230,240)이 지시하는 값을 인식하여 점검자가 확인할 수 있으며, 허용 오차값 계산을 위한 디지털값으로 변환하는 것이다.

이러한 과정을 설명하면, 촬영부(400) 또는 다른 카메라로 촬영된 다수의 계량기 영상정보는 상기 영상처리부(620)로 입력되어 영상인식이 수월하도록 처리하게 되는데, 영상 데이터에 포함된 잡음을 제거하거나 또는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 등의 처리과정을 거치게 됨으로써 영상인식에 적합한 영상 데이터를 생성하는 것이다.

상기 영상처리부(620)로부터 출력되는 영상은 판단처리부(630)로 입력되어 인공지능 인식 알고리즘에 의해 딥러닝되어 100리터 지시침(210), 10리터 지시침(220), 1리터 지시침(230), 1밀리리터 지시침(240)의 객체를 영상인식에 의해 분리하게 된다.

이를 위해 각 지시침의 위치 좌표를 찾기 위하여 모폴로지(Morphology) 기반의 Opening Filter 기법을 적용하고, 영상의 처리 속도를 향상하기 위하여 Grayscale Filter에 의해 Grayscale의 흑백영상으로 변환하게 된다.

또한, 분리된 각 지시침(210,20,230,240)의 영상이 회전된 경우 즉, '0'과 '5'를 직선으로 연결하는 가상의 선이 영상의 수직선상 즉 Y축과 나란한 상태를 가지지 못하는 경우에는 영상이 기울어져 있는 상태이므로, 이를 Hough Line Transform 기법을 통해 회전각을 추출한 다음 이를 정위치의 회전각을 가지도록 영상을 처리한다.

이후, 영상내에 존재하는 모든 객체를 찾은 다음, 지시침의 특징인 원 형태의 도형을 Hough Circle Transform 기법을 통해 추출함으로써 각 지시침(210,220,230,240) 객체를 분리하게 되는 것이다.

이때 계량기 내에 이물질, 기포, 물 등이 존재하는 경우에는 딥 러닝 기반의 Yolo 기법을 사용하여 지시침의 정확한 지시값을 인식할 수 있는 것이다.

이러한 Yolo 기반의 학습 모델 단계는 다음 과정으로 수행된다.

1. Max Pooling 기법을 사용하여 이미지내의 지시침 특징을 추출

2. Convolutional 2D 기법을 사용하여 합성곱 연산을 실시

3. Max Pooling 기법과 Convolutional 2D 기법을 반복 수행하여 계량기의 지시침을 가장 잘 나타내는 Hyper-Parameter를 도출

4. 학습을 진행하는 학습데이터에서만 잘 인식하고, 실제 다른 이미지에서는 인식을 잘 하지 못하는 과적합(Over-Fitting) 현상을 해결하기 위해, 학습율이 일정 수준에 도달할 경우 더이상 학습을 하지 않고 중단시키는 Early-Stopping 기법 적용

또한, 상기의 과정을 통해 추출된 개별 지시침(Image Segment)를 딥 러닝 기반의 합성곱 인공 신경망 기법을 이용하여 아날로그 지시값을 디지털값으로 변환한다.

이때 사용하는 합성곱 인공 신경망 모델은 각 개별 지시침의 영상을 약 50,000번 학습할 때 디지털 값으로 변환을 정확하게 하도록 하기 위해 영상에 Padding을 적용한다.

그리고, 합성공 인공 신경망을 구성하는 단계는 다음 과정으로 수행된다.

1. Batch Normalization 기법을 적용

2. Convolutional 2D 기법을 적용하여 합성곱 연산을 실시

3. Max Pooling 기법을 적용하여 이미지내의 지시침 특징을 추출

4. 위 1,2,3 단계를 다수 반복하여 지시침이 가진 특징을 합성곱 인공 신경망이 찾아낼 수 있도록 구성

5. 마지막으로 그 여러가지 특징 중 지시침을 가장 잘 나타낼 수 있는 하이퍼 파라미터(Hyper-Parameter)를 Flatten 기법 및 Dense 기법을 적용하여 도출하고 그 모델을 구성

이때 학습을 위해 사용된 영상은 최초 약 50,000개 사용하고, Image Augmentation 기법을 통해 이를 변형하여 최대 약 200,000개의 영상을 학습함으로써 최종적으로 합성곱 인공 신경망 기법을 통해 약 75,000개의 Parameter가 사용되어 계량기의 지시침을 가장 잘 나타내는 Hyper-Parameter를 획득하게 된다.

지시침의 지시값을 확인하기 위한 예로서, 지시침의 회전각도를 인식하게 되는데 추출된 원 형태의 도형을 일정한 각도를 가지도록 등분하고, 등분된 각도 중 특정 각도에 위치하는 지시침을 인식하여 지시값을 확인하게 되며, 이러한 원의 등분된 수가 많을 수록 해상도가 높아지므로 더욱 정밀하게 지시값을 읽어들일 수 있는 것이다.

따라서, 이러한 분석모듈(641)을 통하여 높은 지시침 추출율 및 인식율을 획득할 수 있는 것이다.

시험대상 계량기 양불 판정

판정부(600)에 분석모듈(641)이 구축된 상태에서, 베이스(100)에 다수의 시험대상 계량기(200)를 장착하고, 또한 촬영부(400)가 시험대상 계량기(200)의 상측부위를 촬영하도록 위치시킨 다음, 검친전 즉 수도물을 유입시키기 전의 시험대상 계량기(200)의 지시침값을 획득하기 위하여 입력부(650)를 통해 촬영 버튼을 입력하게 되면, 판단처리부(640)는 통신부(610)를 통해 촬영부(400)로 촬영명령을 전송하게 된다.

상기 촬영부(400)는 전송되어진 촬영명령에 의해 각 카메라 모듈(430)과 플래쉬를 구동시켜 각 시험대상 계량기(200)의 상측부위를 촬영하게 되고, 그 촬영된 영상정보는 무선으로 판정부(600)의 통신부(610)로 입력된다.

이러한 각 시험대상 계량기(200)의 영상정보는 영상처리부(620)로 입력되어 처리된 다음 판단처리부(640)로 입력되며, 이에 따라 미리 구축된 분석모듈(641)은 상기에서 언급된 바와 동일하게 각 영상정보로부터 각 지시침 객체를 분리하고, 지시침값을 인식함으로써 도8에서와 같이 모니터(700)상에 촬영된 전체 영상과 분리된 지시침 영상, 그리고 인식된 지시침값을 처리하여 디지털값으로 표시하게 된다.

도9(a)는 도8에서와 같이 20개의 시험대상 계량기(200)로부터 테스트 전에 획득되어 인식된 일부 화면을 보여주는 것으로서, 12번째와 13번째 시험대상 계량기(200)의 전체영상이 가운데 부위에 표시되고, 좌측에는 상측으로부터 100리터 지시침, 10리터 지시침, 1리터 지시침, 1밀리리터 지시침의 영상이 표시되며, 하단에는 디지털 값으로 변환된 현재 지시침값이 표시된다.

이후, 일정량의 물을 시험대상 계량기(200)로 유입시킨 후 검침자가 입력부(650)의 입력버튼을 누르게 되면, 촬영부(400)에 의해 촬영된 각 시험대상 계량기(200)의 영상정보가 판정부(600)로 전송되어 영상처리부(620)에 의해 처리된 다음 판단처리부(640)로 입력되며, 분석모듈(641)에 의해 각 지시침이 분리되고 인식된다.

따라서, 모니터(700)에는 도9(b)에서와 같이 테스트 이후에 획득된 시험대상 계량기(200)의 전체영상이 가운데 부위에 표시되고, 우측에는 상측으로부터 100리터 지시침, 10리터 지시침, 1리터 지시침, 1밀리리터 지시침의 영상이 표시되며, 하단에는 디지털 값을 변환된 테스트 후의 지시침값이 표시된다.

아울러, 판단처리부(640)는 테스트 전의 각 시험대상 계량기(400)의 지시침값과 테스트 후의 지시침값을 비교하여, 그 차이가 허용오차를 벗어난다면, 불합격 판정을 함께 표시하는 것이다.

또한, 판단처리부(640)는 이러한 테스트 결과를 데이터베이스(660)에 저장하는 것이다.

이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시 예일뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다.

따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

100 : 베이스
200 : 시험대상 계량기
210,220,230,240 : 지시침
300 : 설치블럭
310 : 실린더
400 : 촬영부
410 : 하우징
420 : 힌지부
430 : 카메라 모듈
440 : 회로부
450 : 안테나
500 : 무선공유기
600 : 판정부
610 : 통신부
620 : 영상처리부
640 : 판단처리부
641 : 분석모듈
650 : 입력부
660 : 데이터베이스
700 : 모니터

Claims (6)

1. 베이스의 상부에 복수의 시험대상 계량기가 연통되도록 배치되어 유체를 공급받아 테스트하는 계량기 테스트 장치에 있어서,
   상기 베이스에 지지되며, 실린더에 의해 상하방향으로 승하강이 가능하도록 설치된 설치 블럭;
   상기 설치 블럭의 길이방향으로 다수개 설치되고, 상기 각 시험대상 계량기와 1:1 대응되도록 설치되어 지시침을 촬영하여 전송하며, 힌지부에 의해 수직과 수평방향으로 회전이 가능하여 상기 시험대상 계량기의 상측을 간격을 두고 덮거나 또는 개방시키도록 설치된 복수의 촬영부;
   상기 각 촬영부로부터 전송되어진 영상을 전송받아 영상인식에 의해 지시침값을 확인하여 양불을 판정하는 판정부;로 구성되고,
   상기 촬영부는
   하부가 개방되고, 무선통신을 위한 안테나가 설치된 하우징;
   상기 하우징의 내부에서 개방된 하부를 향해 설치되고, 플래쉬가 구비된 카메라 모듈;
   상기 판정부로부터 전송되는 촬영명령에 의해 상기 카메라 모듈을 구동시켜 시험대상 계량기를 촬영하고, 촬영된 영상을 무선통신으로 상기 판정부로 전송하는 회로부;로 구성되며,
   상기 판정부는 다수의 계량기의 영상정보를 기반으로 합성곱 인공 신경망 기법을 이용한 인공지능 알고리즘에 의해 딥러닝하여 해석함으로써 분석 모듈이 구축되며,
   상기 분석모듈은 계량기의 영상정보를 입력받아 인공지능 인식 알고리즘에 의해 딥러닝되어 100리터 지시침, 10리터 지시침, 1리터 지시침, 1밀리리터 지시침의 객체를 분리하되, 상기 각 지시침은 모폴로지(Morphology) 기반의 Opening Filter 기법을 적용하여 그 위치 좌표를 확인하며, 분리된 각 지시침의 영상이 회전된 경우에 Hough Line Transform 기법을 통해 회전각을 추출한 다음 이를 정위치의 회전각을 가지도록 처리하고, 이후, 영상내에 존재하는 모든 객체를 찾은 다음, 지시침의 특징인 원 형태의 도형을 Hough Circle Transform 기법을 통해 추출함으로써 각 지시침 객체를 분리하며, 딥 러닝 기반의 Yolo 기법에 의해 지시침의 지시값을 인식함과 아울러, 분리된 각 개별 지시침의 영상을 딥 러인 기반의 합성곱 인공 신경망 기법을 이용하여 디지털값으로 변환하며,
   상기 지시침 값의 디지털값으로의 변환은, 추출된 원 형태의 도형을 일정한 각도를 가지도록 등분하고, 등분된 각도 중 특정 각도에 위치하는 지시침을 인식하여 그 지시값을 디지털값으로 표시하는 것을 특징으로 하는 계량기 테스트 장치.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 판정부는 유체가 공급되기전의 인식된 지시침값과 유체의 공급이 완료된 후의 인식된 지시침값을 비교하여 그 차이값이 허용된 오차값의 범위내에 있으면 양호판정을 하고, 그렇지 않다면 불량으로 판정하는 것을 특징으로 하는 계량기 테스트 장치.
   
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