KR102484298B1 - 배관 검사 로봇 및 이의 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
배관 검사 로봇 및 이의 동작 방법이 개시된다. 이에 의하면, 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하도록 구동하고, 상기 배관 검사 로봇의 전면에 배치된 라인 레이저에 의해 레이저가 방사되고, 상기 배관 검사 로봇의 전면에 배치된 ToF 카메라가 상기 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하고, 상기 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하고, 상기 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하고, 상기 라인 레이저에 의해 획득한 깊이 데이터와 상기 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하며, 상기 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성할 수 있다.
Description
본 발명은 배관 검사 로봇 및 이의 동작 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 배관 내부의 부식과 오염 부분 및 퇴적물의 폐색 정도를 측정할 수 있는 배관 검사 로봇 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
상수관로를 구성하는 배관은 설치 위치나 수온, 유속, 방향 등에 따라 부식 정도가 달라질 수 있다. 또한, 오래되지 않은 배관이라 하더라도, 관리 정도에 따라 부식 등의 문제가 발생할 수 있다. 그러나, 실제 배관 내벽을 청소하는 경우에 있어서 일시적으로 생기는 녹물로 인한 민원 발생 및 예산 부족으로 인해 관리가 제대로 이루어지지 않고 있다.
60~80년대 조성된 산업단지의 노후화로 산업설비 및 용수 배관의 부식/천공 사고 발생 우려, 현장 검사를 하는 경우 배관 내부 작업자의 안전 도모 대책 미비, 개방검사 수행의 한계와 유해물질 누출 위험이 크다. 따라서, 이러한 위험한 장소를 로봇으로 비파괴 검사할 수 있는 배관 검사 로봇이 필요하다.
배관 검사 로봇의 투입 필요성에 대한 인식을 전환하고 확산시키기 위해서는, 배관 내부의 부식이나 천공을 표현할 수 있는 정확한 데이터나 영상을 수집하고 분석하여 표현하는 것이 중요하다.
배관 검사 로봇은 배관의 형태를 따라 주행하는 특성을 가지므로 관경에 맞게 대응하여 제작되는 경우가 많다. 따라서, 배관 내부의 부식 및 퇴적물의 존재로 인해, 로봇 주행 시 배관과 로봇의 손상을 초래할 수 있다.
기존에, 로봇이 배관 내부를 검사하는 다양한 방법에 대한 특허가 존재한다.
등록특허 제10-0716593호는 레이저-초음파를 이용한 배관 검사 장치에 관한 것으로, 링 배열 형태의 레이저 빔을 이용하여 배관 내에 특정 모드의 유도 초음파만을 균일하게 비접촉식으로 발생시키고, 배관 결함을 분석하는 링 배열 레이저 조사를 이용한다.
이러한 기술은 레이저를 이용한 유도 초음파를 이용하여 결함이나 두께 변화에 따른 파장 변화로 결함을 정밀하게 검출한다는 장점이 있으나, 유도 초음파를 이용하는 특성상 로봇이 이동할 수 없고 정지한 상태에서 검사를 해야 하는 단점을 가진다. 또한, 검사를 위해서 빔 확대기 및 발생장치의 구성이 필수적이므로, 소형 배관에 적용하기 힘들다는 단점을 가지고 있다.
등록특허 제10-1604037호는 카메라와 레이저 스캔을 이용한 3차원 모델 생성 및 결함 분석 방법에 관한 것으로, 레이저 스캔을 통하여 결함 검지 대상물 표면의 복수 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 대상물 표면에 대한 입체적 형상을 구현한다.
상기 특허는 레이저를 통한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 전부 분석하는 것이 아닌, 단일의 레이저 패턴이 고정된 물체의 표면을 상대적으로 이동하면서 검사하는 형태를 2차원 영상의 픽셀 데이터와의 결합으로 분석 모델의 3차원 데이터 처리 작업의 부담을 낮췄다. 그러나, 이미지에서 결함에 대한 정보를 사전에 데이터베이스에 입력해야 하는 작업이 필요하며, 단일의 레이저를 사용하기 때문에 검사 속도가 오래 걸린다는 단점이 존재한다.
따라서, 이와 같은 기존의 검사 방법의 단점을 해결하고, 배관 내부의 부식 및 퇴적물의 존재를 탐지할 수 있는 배관 검사 로봇이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, ToF 카메라와 라인 레이저를 사용하여 배관 내부의 부식이나 결함 및 장애물이나 퇴적물의 존재를 탐지할 수 있는 배관 검사 로봇 및 이의 동작 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 배관 검사 로봇은, 상기 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하도록 제어하는 구동부; 와 상기 배관 내부에 대한 비전 검사를 수행하는 영상처리장치를 포함하되, 상기 영상처리장치는, 주행 진행방향의 전면에 배치되는 ToF 카메라; 와, 주행 진행방향의 전면에 상기 ToF 카메라와 평행하게 배치되는 라인 레이저; 및 상기 라인 레이저에 의해 레이저가 방사되면 상기 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하고, 상기 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하고, 상기 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하며, 상기 라인 레이저에 의해 획득한 깊이 데이터와 상기 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇에 있어서, 상기 제어부는, 상기 배관 검사 로봇이나 상기 영상처리장치의 자세를 판단하여 상기 단일 모델들에 대한 방향을 보정하고, 이에 기초하여 상기 배관 모델을 보정할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇에 있어서, 상기 제어부는, 상기 라인 레이저에 의해 획득된 조사점들의 배관 중심으로부터의 거리의 최대값 평균을 이용하여 배관 평균 직경을 산출하고, 상기 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되면 결함 및 장애물로 판정할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇에 있어서, 상기 제어부는, 상기 결함 및 장애물로 판정하는 경우, 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇에 있어서, 상기 라인 레이저는, 4개로 구성되고, 상기 ToF 카메라를 에워싸도록 상기 ToF 카메라의 상단, 하단, 좌단 및 우단 각각에 배치될 수 있다.
상기 배관 검사 로봇에 있어서, 상기 제어부는, 상기 제1영상을 YCbCr 색상 모델로 변환한 후 상기 이진화를 수행하여 상기 제2영상을 획득할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇에 있어서, 상기 라인 레이저는 적색광을 발광하고, 상기 제어부는, 상기 YCbCr 색상 모델을 구성하는 Cr 정보를 이용하여 상기 이진화를 수행할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의한 배관 검사 로봇의 동작 방법은, 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하도록 구동하는 단계; 와, 상기 배관 검사 로봇의 전면에 배치된 라인 레이저에 의해 레이저가 방사되는 단계; 와, 상기 배관 검사 로봇의 전면에 배치된 ToF 카메라가 상기 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하는 단계; 와, 상기 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하는 단계; 와, 상기 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하는 단계; 와, 상기 라인 레이저에 의해 획득한 깊이 데이터와 상기 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하는 단계; 및 상기 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇의 동작 방법에 있어서, 상기 배관 검사 로봇의 자세를 판단하여 상기 단일 모델들에 대한 방향을 보정하고, 이에 기초하여 상기 배관 모델을 보정할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇의 동작 방법에 있어서, 상기 라인 레이저에 의해 획득된 조사점들의 배관 중심으로부터의 거리의 최대값 평균을 이용하여 배관 평균 직경을 산출하고, 상기 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되면 결함 및 장애물로 판정할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇의 동작 방법에 있어서, 상기 결함 및 장애물로 판정하는 경우, 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇의 동작 방법에 있어서, 상기 제1영상을 YCbCr 색상 모델로 변환한 후 상기 이진화를 수행하여 상기 제2영상을 획득할 수 있다.
상기 배관 검사 로봇의 동작 방법에 있어서, 상기 라인 레이저는 적색광을 발광하고, 상기 YCbCr 색상 모델을 구성하는 Cr 정보를 이용하여 상기 이진화를 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 부식이나 결함 및 장애물이나 퇴적물의 존재를 탐지하고 이에 기초하여 주행을 제어함으로써 주행에 의한 배관 및 로봇의 손상을 방지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 탐지된 배관 내부의 데이터를 분석하고 이에 기초하여 관내 환경을 탐지함으로써, 로봇이 지능적 주행을 하도록 보조할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 배관을 주행하는 경우를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇을 구성하는 영상처리장치의 외관 사시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇을 구성하는 영상처리장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 배관 내부를 검사하는 과정을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 비전 검사를 수행하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 단일 스테레오 영상에 대한 배관 모델을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇을 구성하는 영상처리장치의 외관 사시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇을 구성하는 영상처리장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
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도 5는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 비전 검사를 수행하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 단일 스테레오 영상에 대한 배관 모델을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.
또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 배관을 주행하는 경우를 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 배관 검사 로봇(150)은 배관(100) 내부의 부식되고 침전물이 퇴적된 영역을 주행할 수 있다. 배관(100)은 상하수도를 포함할 수 있다.
배관 검사 로봇(150)은 배관 상태를 판단하기 위하여 비파괴 검사를 수행할 수 있다.
구체적으로, 배관 검사 로봇(150)은 비전 시스템을 이용하여 노후화된 배관에 대해 사전탐지를 수행하고, 직경 및 장애물 여부에 의한 주행 가능 여부를 판단할 수 있다. 이를 위해, 배관 검사 로봇(150)은, 배관 검사 로봇(150)이 배관 내부를 주행하도록 제어하는 구동부(미도시)와 배관 내부에 대한 비전 검사를 수행하는 영상처리장치(200)를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇을 구성하는 영상처리장치의 외관 사시도이다.
배관 검사 로봇(150)을 구성하는 영상처리장치(200)는 비전검사를 수행할 수 있다. 이를 위해, 영상처리장치(200)는 비파괴 검사 프로그램을 탑재하고, 배관 내 부식 부분이나 오염 부분 및 퇴적물의 폐색 정도를 측정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 영상처리장치(200)는 비전 검사 모듈일 수 있다.
영상처리장치(200)는 카메라 센서 베이스(210), 거리 측정센서(220), 위치 제어 모터(230), 테더 베이스(240), TOF 카메라(250), 라인 레이저(260) 및 LED(270)를 포함하여 구성될 수 있다.
카메라 센서 베이스(210)는 영상처리장치(200)의 외관을 구성한다. 이를 위해, 카메라 센서 베이스(210)는 복수개의 베이스 기판이 서로 결합되는 구조로 구성될 수 있다. 복수개의 베이스 기판에 의해 형성되는 내부 공간 또는 외측면에는 적어도 하나의 거리 측정센서(220)가 배치될 수 있다.
거리 측정센서(220)는 거리를 측정할 수 있다.
구체적으로, 거리 측정센서(220)는 배관 검사 로봇(150)과 배관 내측 벽 간의 거리를 측정할 수 있다. 이에 기초하여, 거리 측정센서(220)는 배관 검사 로봇(150)의 배관 내부에서의 위치, 배관 내부의 관경, 배관 내부의 길이 등을 계산할 수 있다.
거리 측정센서(220)는 2점간의 거리를 측정하기 위하여, 3각 측량 방식이나 초음파 방식을 이용할 수 있다.
위치 제어 모터(230)는 배관 검사 로봇(150)의 위치를 제어하도록 구동될 수 있다. 구체적으로, 위치 제어 모터(230)는 배관 검사 로봇(150)이 배관 내부를 주행하거나 방향 전환할 수 있도록, 배관 검사 로봇(150)을 전후좌우 방향으로 이동시키거나 회전시킬 수 있다.
테더 베이스(240)는 영상처리장치(200)의 전면과 후면을 연결시키고, 전면과 후면을 소정 각도로 기울어지게 할 수 있다. 이에 의해, 전면에 배치된 ToF 카메라(250) 및 라인 레이저(260)는, 후면에 배치된 카메라 센서 베이스(210)와 소정 각도를 가지도록 기울어지게 배치될 수 있다.
ToF 카메라(250)는 배관 검사 로봇(150)의 주행 진행방향의 전면에 배치될 수 있다.
ToF 카메라(250)는 배관 내부의 3차원 영상 정보를 획득할 수 있다.
여기서, ToF(Time of Flight) 카메라(250)는 배경 내 목표객체의 3차원 영상정보를 획득하는 기기이다. 구좌표계의 원점에서 펄스 변조된 적외선 빔을 목표물에 발사시켜 수평(pan, φ)과 상하(tilt, θ)로 스캐닝하면, 구 표면(sphere surface)의 각기 다른 불연속점(г, θ, φ)의 분포(point-wise)에서 일어나는 역방향 산란으로 반사되어 원점으로 되돌아온다. 이때 걸리는 시간이 ToF(Time of Flight)이고, 속도는 0.3 m/ns이다. 이러한 적외선 펄스를 전자 신호로 변환시키기 위해 픽셀 수에 따라 적외선 탐지소자 수가 달라지는 격자 형태 배열(grid array) 전자 눈(electronic eyes)을 사용한 3차원(г, θ, φ) 영상 기기이다.
ToF 카메라(250) 내부에는 가속도 센서 및 자이로 센서가 탑재될 수 있다. 이 경우, 가속도 센서와 자이로 센서에 의해 깊이 데이터와 자세 데이터가 측정될 수 있다.
라인 레이저(260)는 배관 검사 로봇(150)의 주행 진행방향의 전면에 배치될 수 있다. 이 경우, 라인 레이저(260)는 ToF 카메라(250)와 평행하게 배치될 수 있다.
여기서, 라인 레이저(260)는 점이 아닌 선 형태로 레이저 빔을 조사할 수 있다. 이를 위해, 라인 레이저(260)는 레이저 소스와 광학 렌즈로 구성될 수 있다.
LED(270)는 소정 색상의 광을 발광할 수 있다. 예를 들어, LED(270)은 적색, 녹색, 황색 중 어느 하나에 해당하는 색상의 광을 발광할 수 있다.
도 2를 참조하면, 영상처리장치(200)의 전면은 1개의 ToF 카메라(250)와 4개의 라인 레이저(260) 및 8개의 LED(270)로 이루어져 있다. 영상처리장치(200)의 후면은 거리 측정센서(220)가 탑재된 카메라 센서 베이스(210)로 이루어져 있다. 이 경우, 전면과 후면은 서보 모터를 사용하여 틸트(Tilt)가 가능하다.
영상처리장치(200)의 전면에는, 4개의 라인 레이저(260)가 ToF 카메라(250)를 에워싸도록, 4개의 라인 레이저(260)가 중앙의 ToF 카메라(250)의 상단과 하단, 좌단과 우단 각각에 배치된다.
한편, 영상처리장치(200)는 배관 내부에 대한 비전 검사를 수행하기 위하여, 제어부(미도시)를 포함할 수 있다. 이 경우, 제어부(미도시)는 프로그램이나 소프트웨어 형태로 구현되어, 영상처리장치(200) 내부에 탑재될 수 있다.
제어부(미도시)는 배관 모델을 생성할 수 있다. 구체적으로, 제어부(미도시)는 라인 레이저(260)에 의해 레이저가 방사되면 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하고, 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하고, 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하며, 라인 레이저(260)에 의해 획득한 깊이 데이터와 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 제어부(미도시)는, 제1영상을 YCbCr 색상 모델로 변환한 후 이진화를 수행하여 제2영상을 획득할 수 있다.
라인 레이저(260)가 적색 광을 발광하는 경우, 제어부(미도시)는 YCbCr 색상 모델을 구성하는 Cr 정보를 이용하여 이진화를 수행할 수 있다.
제어부(미도시)는, 배관 검사 로봇(150)이나 영상처리장치(200)의 자세를 판단하여 단일 모델들에 대한 방향을 보정하고, 이에 기초하여 배관 모델을 보정할 수 있다.
제어부(미도시)는 배관 내부에 존재하는 부식이나 결함 및 장애물을 판단할 수 있다. 구체적으로, 제어부(미도시)는 라인 레이저(260)에 의해 획득된 조사점들의 배관 중심으로부터의 거리의 최대값 평균을 이용하여 배관 평균 직경을 산출하고, 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되면 결함 및 장애물로 판정할 수 있다.
제어부(미도시)는 결함 및 장애물로 판정하는 경우, 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇을 구성하는 영상처리장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
영상처리장치(200)는 ToF 카메라(250)의 상단과 하단, 좌단과 우단 각각에 배치된 4개의 라인 레이저(260)를 모두 구동시킨다. 이 경우, 4개의 라인 레이저(260) 각각으로부터 방사되는 레이저 광들이 결합되어 배관 내부에 조사된다.
도 3은 영상처리장치(200)를 위쪽에서 내려다본 도면으로, ToF 카메라(250)의 상단과 좌단 및 우단에 배치된 3개의 레이저(260) 만이 도시된다. 도 3을 참조하면, 4개의 라인 레이저(260)로부터 조사되는 적색광이 결합되어 배관 내부를 향해 조사되고 있다.
도 4는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 배관 내부를 검사하는 과정을 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 배관 검사 로봇(150)의 동작 방법은, 배관 검사 로봇(150)이 배관 내부를 주행하도록 구동하는 단계; 와, 배관 검사 로봇(150)의 전면에 배치된 라인 레이저(260)에 의해 레이저가 방사되는 단계; 와, 배관 검사 로봇(150)의 전면에 배치된 ToF 카메라(250)가 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하는 단계; 와, 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하는 단계; 와, 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하는 단계; 라인 레이저(260)에 의해 획득한 깊이 데이터와 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하는 단계; 및 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
이와 같이, 배관 모델을 생성하고, 배관 내부의 장애물 및 퇴적물을 판단하는 과정은 다음과 같다.
배관 내부에 레이저를 방사한다(S401).
배관 검사 로봇(150)의 전면에 배치된 라인 레이저(260)는 배관 내부를 향해 레이저를 조사한다.
단일 영상 및 깊이값을 통한 배관 모델을 획득한다(S402).
구체적으로, 영상처리장치(200)는 라인 레이저(260)에 의해 획득한 깊이 데이터와, 배관 내부 영상에 대해 이진화 및 모폴로지를 수행하여 획득한 영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성할 수 있다. 이 경우, 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성할 수 있다.
자세 데이터를 통한 배관 축을 보정한다(S403).
영상처리장치(200)는 배관 검사 로봇(150)의 자세를 판단하여 단일 모델들에 대한 방향을 보정하고, 이에 기초하여 배관 모델을 보정할 수 있다.
획득한 배관 모델을 분석한다(S404).
영상처리장치(200)는 배관 모델에 대해 다양한 종류의 영상처리기법을 수행하여 배관 모델을 분석할 수 있다.
직경을 판단한다(S405).
영상처리장치(200)는 라인 레이저(260)에 의해 획득된 조사점들의 배관 중심으로부터의 거리를 구하고, 거리의 최대값 평균을 이용하여 배관 평균 직경을 산출할 수 있다.
장애물을 판단한다(S406).
영상처리장치(200)는 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되면 결함 및 장애물로 판정할 수 있다.
결함 및 장애물로 판정하는 경우, 영상처리장치(200)는 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 의하면, 배관 직경에 대응하여 제작되는 배관 검사 로봇의 배관 내부에서의 구동 및 주행을 위한 비전 검사를 수행하고, 획득한 영상 정보를 이용하여 배관 내부의 부식이나 퇴적물 및 장애물 등의 관내 환경을 탐지함으로써, 주행에 의한 배관 및 로봇의 손상을 방지할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 비전 검사를 수행하는 과정을 도시한 도면이다.
배관 검사 로봇(150)은 비전 검사를 수행하여, 단일 배관 모델을 획득할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 비전 검사 과정은, 영상 입력(S501), 카메라 보정(S502), YCbCr 모델 변환(S503), 이진화(S504) 및 모폴로지(S505) 단계들로 구성될 수 있다.
먼저, 영상이 입력된다(S501).
ToF 카메라(250)에 의해 영상이 입력될 수 있다. 이 경우, ToF 카메라(250)는 라인 레이저(260)가 레이저를 조사한 상태에서 배관 내부를 촬영하여 배관 내부 영상을 생성할 수 있다.
또한, ToF 카메라(250) 내부에 탑재된 가속도 센서 및 자이로 센서를 통해, 깊이 데이터와 자세 데이터가 입력될 수 있다. 가속도 센서 및 자이로 센서는 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하는 경우, 깊이 데이터와 자세 데이터를 측정할 수 있다.
카메라 보정을 수행한다(S502).
카메라 광학계는 렌즈에 의한 왜곡이 발생하므로, 반드시 보정(Calibration)이 필요하다. 따라서, 영상처리장치(200)의 제어부(미도시)는 카메라 내부 파라미터를 이용하여 카메라 왜곡 보정을 수행할 수 있다.
YCbCr 모델로 변환한다(S503).
RGB 색상 모델은 영상 정보에 대하여 중복되는 특성이 많으므로, 이를 판단하기 위해 변환 및 서브 샘플링을 한다.
YCbCr 색상 모델의 Y는 전체의 밝기(휘도)이고, Cb는 Y와 청색(Blue)의 색 정보 차이, Cr은 Y와 적색(Red)의 색 정보 차이이다. 본 발명의 실시예에 따라 적색 라인 레이저를 사용하는 경우, Cr 정보를 이용하게 된다.
RGB 색상 모델값에서 YCbCr 색상 모델값으로의 변환은 다음 식에 의해 수행할 수 있다.
여기서, 
은 ITU-R BT.601에서 채택된 색 좌표계 내의 상수로서 다음 식 4를 만족한다.
이진화를 수행한다(S504).
입력 영상을 YCbCr 색상 모델로 변환한 후 이진화를 수행하는 경우, YCbCr 색상 모델을 구성하는 Cr 정보를 이용하여 이진화를 수행할 수 있다. 구체적으로, 입력 영상에 대한 YCbCr 모델 중 적색 레이저에 관한 Cr에 대한 범위만 255로 만들고 남은 픽셀들은 0으로 만들어 이진화 과정을 수행할 수 있다.
모폴로지를 수행한다(S505).
이진화 영상에 대하여 노이즈 제거 및 영상 분할을 위하여 이진화 영상을 강조시키는 모폴로지(Morphology)를 수행할 수 있다.
모폴로지(Morphology) 기법은 영상의 형태를 분석하고 처리하는 기법이다. 미리 기하학적 형태를 알고 있는 대상 물체의 정보를 반영하여 영상 내 원하는 부분만 추출하는데 경우 이용된다. 이 경우, 영상의 경계, 골격, 블록 등의 형태를 표현하는데 필요한 요소를 추출할 수 있다.
모폴로지 기법은 영상 내 물체의 구조를 명확하게 할 수 있다. 홀 채우기, 잡음 제거 등 영상의 이진화 과정에서 발생하는 불명확한 물체 영역을 명확하게 나타내준다.
이후, 레이저 깊이 데이터와 모폴로지된 이진 영상들을 반복 수행하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하고, 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성한다.
획득한 배관 모델에 대하여 배관 검사 로봇(150) 또는 영상처리장치(200)에 탑재되어 있는 가속도/자이로 센서를 이용한 9축 센서를 통해 모듈의 자세를 판단하고 배관에 대한 단일 모델들에 대한 방향을 보정하여 배관 모델을 보정한다.
획득한 레이저들의 포인트 클라우드(Point Cloud)들의 최대값 평균을 이용하여 배관 직경 산출을 수행하고, 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되었을 시 결함 및 장애물로 판정한다. 또한 결함 판정 후 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정한다.
도 6은 본 발명에 따른 배관 검사 로봇이 단일 스테레오 영상에 대한 배관 모델을 획득하는 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
제1영상(610)은 배관 내부에 레이저를 방사하는 경우 입력되는 영상이다.
제2영상(620)은 제1영상(610)에 대해 이진화를 수행하여 얻어지는 영상이다. 획득한 제1영상(610)에 대한 YCbCr 색상 모델 중 적색 레이저에 관한 Cr에 대한 범위만 255로 만들고, 남은 픽셀들은 모두 0으로 만들어 이진화 과정을 수행하게 된다.
제3영상(630)은 제2영상(620)에 대해 모폴로지를 수행하여 얻어지는 영상이다. 이진화된 제2영상(620)에 대하여, 노이즈 제거 및 영상 분할을 위하여 이진화 영상을 강조시키는 모폴로지(Morphology)를 수행한다.
최종적으로 배관 모델(640)이 생성된다. 레이저 깊이 데이터와 모폴로지된 제3영상(630)들을 반복 수행하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하고, 배관에 대한 단일 모델들을 정렬시켜 배관 모델을 생성할 수 있다.
획득한 배관 모델에 대하여 로봇 또는 카메라 모듈에 탑재되어 있는 가속도/자이로를 이용한 9축 센서를 통해 모듈의 자세를 판단하고 단일 배관 모델들에 대한 방향을 보정하여 모델을 생성할 수 있다.
획득한 레이저들의 포인트 클라우드(Point Cloud)들의 최대값 평균을 이용하여 배관 직경 산출을 수행하고, 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되었을 시 결함 및 장애물로 판정한다. 또한 결함 판정 후 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 7의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 배관 검사 로봇(150)일 수 있다.
도 7의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 배관 150: 배관 검사 로봇
200: 영상처리장치 210: 카메라 센서 베이스
220: 거리 측정센서 230: 위치 제어 모터
240: 테더 베이스 250: TOF 카메라
260: 라인 레이저 270: LED
200: 영상처리장치 210: 카메라 센서 베이스
220: 거리 측정센서 230: 위치 제어 모터
240: 테더 베이스 250: TOF 카메라
260: 라인 레이저 270: LED
Claims (13)
- 배관 검사 로봇에 있어서,
상기 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하도록 제어하는 구동부; 와
상기 배관 내부에 대한 비전 검사를 수행하는 영상처리장치를 포함하되,
상기 영상처리장치는,
주행 진행방향의 전면에 배치되는 ToF 카메라 - 여기서 상기 ToF 카메라 내부에는 가속도 센서 및 자이로 센서가 탑재되고 상기 가속도 센서 및 상기 자이로 센서는 상기 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하는 경우 깊이 데이터와 자세 데이터를 측정함;
주행 진행방향의 전면에 상기 ToF 카메라와 평행하게 배치되는 라인 레이저; 및
상기 라인 레이저에 의해 레이저가 방사되면 상기 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하고, 상기 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하고, 상기 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하며, 상기 라인 레이저에 의해 획득한 깊이 데이터와 상기 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하고 상기 단일 모델들을 정렬시켜 3차원 상에 축적함으로써 배관 모델을 생성하는 제어부를 포함하되,
상기 제어부는,
상기 제1영상을 RGB 색상 모델에서 YCbCr 색상 모델로 변환한 후 상기 이진화를 수행하여 상기 제2영상을 획득하고, 여기서 상기 RGB 색상 모델에서 상기 YCbCr 색상 모델로의 변환은 다음 식에 의해 수행되고,
이 경우은 ITU-R BT.601에서 채택된 색 좌표계 내의 상수로서
를 만족하고,
상기 자세 데이터에 기초하여 상기 배관 검사 로봇이나 상기 영상처리장치의 자세를 판단하여 상기 단일 모델들에 대한 방향을 보정하고, 이에 기초하여 상기 배관 모델을 보정하는, 배관 검사 로봇. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 라인 레이저에 의해 획득된 포인트 클라우드(Point Cloud)들의 최대값 평균을 이용하여 배관 평균 직경을 산출하고, 상기 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되면 결함 및 장애물로 판정하는, 배관 검사 로봇. - 제3항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 결함 및 장애물로 판정하는 경우, 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정하는, 배관 검사 로봇. - 제1항에 있어서,
상기 라인 레이저는,
4개로 구성되고, 상기 ToF 카메라를 에워싸도록 상기 ToF 카메라의 상단, 하단, 좌단 및 우단 각각에 배치되는, 배관 검사 로봇. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 라인 레이저는 적색광을 발광하고,
상기 제어부는,
상기 YCbCr 색상 모델을 구성하는 Cr 정보를 이용하여 상기 이진화를 수행하는, 배관 검사 로봇. - 배관 검사 로봇의 동작 방법에 있어서,
배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하도록 구동하는 단계;
상기 배관 검사 로봇의 전면에 배치된 라인 레이저에 의해 레이저가 방사되는 단계;
상기 배관 검사 로봇의 전면에 배치된 ToF 카메라가 상기 배관 내부에 대한 제1영상을 획득하는 단계, 여기서 상기 ToF 카메라 내부에는 가속도 센서 및 자이로 센서가 탑재되고 상기 가속도 센서 및 상기 자이로 센서는 상기 배관 검사 로봇이 배관 내부를 주행하는 경우 깊이 데이터와 자세 데이터를 측정함;
상기 제1영상에 대해 이진화를 수행하여 제2영상을 획득하는 단계;
상기 제2영상에 대해 모폴로지를 수행하여 제3영상을 획득하는 단계;
상기 라인 레이저에 의해 획득한 깊이 데이터와 상기 제3영상을 반복적으로 처리하여 배관에 대한 단일 모델들을 생성하는 단계; 및
상기 단일 모델들을 정렬시켜 3차원 상에 축적함으로써 배관 모델을 생성하는 단계를 포함하되,
상기 제1영상을 RGB 색상 모델에서 YCbCr 색상 모델로 변환한 후 상기 이진화를 수행하여 상기 제2영상을 획득하고, 여기서 상기 RGB 색상 모델에서 상기 YCbCr 색상 모델로의 변환은 다음 식에 의해 수행되고,
이 경우은 ITU-R BT.601에서 채택된 색 좌표계 내의 상수로서
를 만족하고,
상기 자세 데이터에 기초하여 상기 배관 검사 로봇의 자세를 판단하여 상기 단일 모델들에 대한 방향을 보정하고, 이에 기초하여 상기 배관 모델을 보정하는, 배관 검사 로봇의 동작 방법. - 삭제
- 제8항에 있어서,
상기 라인 레이저에 의해 획득된 포인트 클라우드(Point Cloud)들의 최대값 평균을 이용하여 배관 평균 직경을 산출하고, 상기 배관 평균 직경보다 크거나 작은 데이터가 입력되면 결함 및 장애물로 판정하는, 배관 검사 로봇의 동작 방법. - 제10항에 있어서,
상기 결함 및 장애물로 판정하는 경우, 해당 영역에 대한 3차원 적분을 이용하여 퇴적물량을 측정하는, 배관 검사 로봇의 동작 방법. - 삭제
- 제8항에 있어서,
상기 라인 레이저는 적색광을 발광하고,
상기 YCbCr 색상 모델을 구성하는 Cr 정보를 이용하여 상기 이진화를 수행하는, 배관 검사 로봇의 동작 방법.
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| AMND | Amendment | ||
| E601 | Decision to refuse application | ||
| X091 | Application refused [patent] | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |