KR20120132888A - 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법 - Google Patents

레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법에 관한 것으로서, 용접 작업을 수행하는 용접 로봇에 설치되어 용접 대상이 되는 용접 부재에 레이저를 조사하여 영상을 획득하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법으로서, 레이저를 조사하여 획득한 영상에서 대표 열의 히스토그램을 구하고, 이를 이용하여 영상을 이진화하는 제1 단계와; 이진화된 영상 양쪽 끝단의 픽셀의 명도값을 분석하여 영상 수직 방향으로 기준선을 검출하고, 아울러 전체 영역에서 영상의 수직 방향으로 최대 위치값을 추출하는 제2 단계와; 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 1차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는 제3 단계와; 이진화된 영상을 수직 방향으로 검사하여 라인 레이저의 두께 정보를 계산하고 그 값을 이용하여 노이즈 영상을 제거하는 제4 단계와; 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 2차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는 제5 단계와; 노이즈가 제거된 라인 레이저의 중심선을 검출하는 제6 단계와; 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원하는 제7 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 수직 방향으로 영상의 명도값, 관심영역 및 레이저 두께 정보를 이용하여 노이즈 영상을 제거함으로써 노이즈 영상만을 정확하게 제거할 수 있을 뿐만 아니라 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원함으로써 라인 레이저 정보의 손실을 최소화 할 수 있다.

Description

레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법{METHOD FOR IMAGE PROCESSING OF LASER VISION SYSTEM}
본 발명은 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법에 관한 것으로서, 특히 용접 작업을 수행하는 용접 로봇에 설치되어 용접 대상이 되는 용접 부재에 레이저를 조사하여 영상을 획득하는 레이저 비전 시스템에서 용접 시 발생하는 스패터나 흄 등의 노이즈를 제거한 라인 레이저 정보만을 획득하여 용접 조인트의 특징점을 추출할 수 있는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법에 관한 것이다.
잠호 용접(SAW:Submerged Arc Welding)은 용접 대상이 되는 용접 부재와 용가재 사이에서 발생된 아크가 용접 부위에 살포된 플럭스 내부에서 일어나기 때문에 아크가 외부로 노출되는 것이 거의 없다는 특성이 있으며, 사용되는 와이어 경에 따라 적용되는 용접전류의 영역범위가 다르다. 중공업 분야에서는 고전류를 사용하여 주판의 판계 맞대기 용접에 주로 적용하고 있으며, 용접은 두께가 약 20mm 이하인 경우에는 I개선, 그 이상인 경우에는 Y개선이나 X개선으로 가공하여 그 용접부위를 잠호 용접으로 용접을 실시하고 있다. 용접 순서는 2전극(DC+AC) 또는 3전극(DC+AC+AC)으로 전면을 용접하고, 부재를 뒤집어 이면을 같은 방식으로 용접하고 있다.
도 1은 종래 잠호 용접 시스템의 구성도로서, 크게 용접 대상이 되는 용접 부재(1)를 용접하기 위하여 소정의 레일(2)을 따라 이동하기 위한 캐리지(11), 와이어(12), 용접 토치(13) 및 용접 토치(13)로 용접을 수행할 때 용융지를 보호하기 위한 살포되는 플럭스를 저장하는 호퍼 탱크(14) 등을 구비하여 용접 작업을 수행하는 용접 로봇(10) 및 용접 로봇(10)의 일측에 설치되어 용접 부재(1)에 레이저를 조사하여 얻어진 영상을 처리함으로써 용접 부재(1)의 기하학적인 형상을 측정하는 레이저 비전 시스템(20)을 포함하여 이루어진다.
일반적인 잠호 용접의 경우, 용접 부재(1)의 개선면에 플럭스가 살포된 상태에서, 도 2에 도시한 바와 같이 레이저 비전 시스템(20)으로 용접 부재(1)를 측정하게 되고, 도 3에 도시한 바와 같이 측정된 레이저 영상에서 선이 꺾여있는 모서리 부분을 용접선 추적에 사용하게 된다.
한편, 레이저 비전 시스템(20)의 영상 처리는 용접 시 발생하는 스패터나 흄 등의 노이즈를 제거한 라인 레이저의 정보만을 획득하여 용접 조인트의 특징점을 얻어내는 일련의 과정을 의미하는데, 획득한 영상에서 노이즈를 어떻게 분리하여 제거하는지가 레이저 비전 시스템(20)의 정밀도를 좌우한다.
종래 레이저 비전 시스템(20)의 영상 처리 방법을 살펴보면, 획득 영상의 수직 방향 픽셀의 명도값의 평균을 구하고 그 값을 사용함으로써 노이즈 영상을 제거하였다. 이와 같이, 종래 레이저 비전 시스템(20)의 영상 처리 방법의 경우, 픽셀 명도값의 평균을 이용하여 노이즈 영상을 제거함으로써 노이즈 뿐만 아니라 라인 레이저 영상도 함께 제거하여 라인 레이저 정보의 양이 줄어드는 문제점이 있었다.
이에 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 용접 작업을 수행하는 용접 로봇에 설치되어 용접 대상이 되는 용접 부재에 레이저를 조사하여 영상을 획득하는 레이저 비전 시스템에서 노이즈 영상만을 정확하게 제거할 뿐만 아니라 라인 레이저 정보의 손실을 최소화 할 수 있도록 된 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법은, 용접 작업을 수행하는 용접 로봇에 설치되어 용접 대상이 되는 용접 부재에 레이저를 조사하여 영상을 획득하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법으로서, 레이저를 조사하여 획득한 영상에서 대표 열의 히스토그램을 구하고, 이를 이용하여 영상을 이진화하는 제1 단계와; 이진화된 영상 양쪽 끝단의 픽셀의 명도값을 분석하여 영상 수직 방향으로 기준선을 검출하고, 아울러 전체 영역에서 영상의 수직 방향으로 최대 위치값을 추출하는 제2 단계와; 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 1차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는 제3 단계와; 이진화된 영상을 수직 방향으로 검사하여 라인 레이저의 두께 정보를 계산하고 그 값을 이용하여 노이즈 영상을 제거하는 제4 단계와; 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 2차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는 제5 단계와; 노이즈가 제거된 라인 레이저의 중심선을 검출하는 제6 단계와; 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원하는 제7 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
여기에서, 상기 영상을 이진화하는 제1 단계는, 레이저를 조사하여 획득한 영상을 대표할 수 있는 열의 히스토그램을 구하는 제1-1 단계와; 레이저 라인의 두께를 고려하여 컷오프값을 선정하는 제1-2 단계와; 선정된 컷오프값을 이용하여 각 대표열의 쓰레드홀드값을 구하는 제1-3 단계와; 각 대표열의 쓰레드홀드값과 최소 쓰레드홀드값을 비교하여 평균 쓰레드홀드값을 구하는 제1-4 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 상기 노이즈 영상을 제거하는 제4 단계는, 라인 레이저의 두께 정보가 설정된 최소 두께보다 작거나 최대 두께보다 크면 노이즈로 판단하여 영상에서 노이즈를 제거할 수 있다.
또한, 상기 라인 레이저의 중심선을 검출하는 제6 단계는, 노이즈가 제거된 라인 레이저로부터 선 정보를 검출하기 위해 Thinning 알고리즘을 적용하여 라인 레이저의 중심선을 검출할 수 있다.
또한, 상기 영상 정보를 복원하는 제7 단계는, 선형회귀 알고리즘을 적용하기 위해 픽셀 위치 정보를 저장하는 제7-1 단계와; 선형회귀 알고리즘을 적용하여 각 포인트 간의 직선 정보를 구하는 제7-2 단계와; 구해진 직선을 이용하여 불규칙?불연속적인 직선을 연결하여 Thinning 알고리즘에 의한 작업에서 발생한 오차를 보상하여 영상 정보를 복원하는 제7-3 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명에 따르면, 수직 방향으로 영상의 명도값, 관심영역 및 레이저 두께 정보를 이용하여 용접 스패터나 흄에 의한 노이즈 영상을 제거함으로써 노이즈 영상만을 정확하게 제거할 수 있을 뿐만 아니라 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원함으로써 라인 레이저 정보의 손실을 최소화 할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 종래 잠호 용접 시스템의 구성도.
도 2는 잠호 용접시 레이저 비전 시스템의 측정 개념도.
도 3은 잠호 용접시 레이저 비전 시스템의 측정 영상.
도 4는 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법의 흐름도.
도 5는 도 4의 영상을 이진화하는 단계의 흐름도.
도 6은 도 4의 영상 정보를 복원하는 단계의 흐름도.
도 7 내지 도 15는 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법의 각 단계를 설명하기 위한 도면.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법의 흐름도, 도 5는 도 4의 영상을 이진화하는 단계의 흐름도, 도 6은 도 4의 영상 정보를 복원하는 단계의 흐름도이다.
본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법은, 용접 작업을 수행하는 용접 로봇에 설치되어 용접 대상이 되는 용접 부재에 레이저를 조사하여 영상을 획득하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법으로서, 특히 획득한 영상에 포함되어 있는 용접 스패너 및 흄 등의 노이즈 성분을 제거하여 측정 대상의 특이점 검출에 필요한 라인 레이저를 검출할 수 있는 영상 처리 방법을 제안한다.
도면에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법은, 먼저 레이저를 조사하여 획득한 영상에서 시간 단축을 위해 임의로 선정한 대표 열의 히스토그램(Histogram)을 구하고, 이를 이용하여 영상을 이진화한다(S110).
좀 더 구체적으로, 상기 영상을 이진화하는 단계(S110)를 살펴보면, 먼저 레이저를 조사하여 획득한 영상을 대표할 수 있는 열의 히스토그램을 구한다(S111). 그리고, 레이저 라인의 두께를 고려하여 컷오프값을 선정한다(S112). 그리고, 선정된 컷오프값을 이용하여 각 대표열의 쓰레드홀드값을 구한다(S113). 마지막으로, 각 대표열의 쓰레드홀드값과 최소 쓰레드홀드값을 비교하여 평균 쓰레드홀드값을 구한다(S114).
한편, 상기 영상을 이진화하는 단계(S110) 다음에는, 이진화된 영상 양쪽 끝단의 픽셀의 명도값을 분석하여 영상 수직 방향으로 기준선을 검출하고, 아울러 전체 영역에서 영상의 수직 방향으로 최대 위치값을 추출한다(S120).
계속해서, 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 임의로 선정한 1차 관심영역을 선정한 후 스패터나 흄 등의 노이즈를 제거한다(S130).
계속해서, 이진화된 영상을 수직 방향으로 검사하여 라인 레이저의 두께 정보를 계산하고 그 값을 이용하여 노이즈 영상을 제거한다(S140). 구체적으로는, 라인 레이저의 두께 정보가 설정된 최소 두께보다 작거나 최대 두께보다 크면 노이즈로 판단하여 영상에서 노이즈를 제거할 수 있다.
계속해서, 다시 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 임의로 선정한 2차 관심영역을 선정한 후 스패터나 흄 등의 노이즈를 제거한다(S150).
계속해서, 노이즈가 제거된 라인 레이저의 중심선을 검출한다(S160). 이때, 노이즈가 제거된 라인 레이저로부터 선 정보를 검출하기 위해 널리 알려진 Thinning 알고리즘을 적용하여 라인 레이저의 중심선을 검출할 수가 있다.
마지막으로, 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원한다(S170).
좀 더 구체적으로, 상기 영상 정보를 복원하는 단계(S170)를 살펴보면, 먼저 1차원 선형회귀 알고리즘을 적용하기 위해 픽셀 위치 정보를 저장한다(S171). 그리고, 선형회귀 알고리즘을 적용하여 각 포인트 간의 직선 정보를 구한다(S172).
마지막으로, 구해진 직선을 이용하여 불규칙?불연속적인 직선을 부드럽게 연결하여 Thinning 알고리즘에 의한 작업에서 발생한 오차를 보상하여 영상 정보를 복원한다(S173).
도 7 내지 도 15는 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법의 각 단계를 설명하기 위한 도면이다.
이제, 도 7 내지 도 15를 참조하여, 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법에 대해 실제예를 들어 설명하기로 한다.
1. 레이저를 조사하여 획득한 영상에서 시간 단축을 위해 임의로 선정한 대표 열의 히스토그램을 구하고, 이를 이용하여 영상을 이진화한다(1단계)(도 7 참조).
영상 이진화를 위해 구한 Cutoff 값을 너무 크게 고려하게 되면 이진화 작업에서 문제가 발생하므로 적당한 값으로 설정한다. 그 방법은 다음과 같다.
가) 영상 크기: 15 X 30
나) 각 열 픽셀의 Resolution : 0.25
다) 레이저 라인 두께 : 1mm
라) 최소 Threshold값 : 120
1) 획득한 이미지를 대표할 수 있는 열의 Histogram을 구한다.
2) 레이저 라인의 두께를 고려하여 Cutoff 값을 선정한다.
레이저 라인을 표현하기 위해 필요한 Pixel 수는: 1/0.25 = 4
∴ Cutoff %: (레이저 라인 픽셀)/(전체 열의 픽셀 수) = 4/15 = 27%
3) 선정된 Cutoff %을 이용하여 각 대표열의 Threshold 값을 구한다. 구해진 Threshold 값은 다음의 표 1과 같다.
Figure pat00001
4) 결정된 대표 열의 Threshold값과 최소 Threshold값을 비교하여 평균 Threshold값을 구한다.
Figure pat00002
∴ 평균 Threshold값: (255 + 200)/ 2 = 227.5
2. 영상 수직 방향으로 기준선을 검출하고, 영상의 수직 방향으로 최대 위치값을 추출한 후, 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 1차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거한다(2,3단계)(도 8 참조).
3. 용접 Spatter 영상을 제거하기 위해 라인 레이저의 두께 정보를 계산하고 그 값을 이용하여 노이즈 영상을 제거한다(4단계)(도 9,10,11 참조).
Figure pat00003
즉, 레이저 라인의 두께 정보가 Minimum Thickness 보다 작거나 Maximum Thickness보다 크면 노이즈로 고려하여 영상에서 노이즈를 제거하는 알고리즘이다.
4. 추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 2차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는(5단계)(도 12 참조).
5. 라인 레이저의 중심선을 검출한다(6단계)(도 13,14 참조).
노이즈가 제거된 레이저 라인은 굵기가 있는 선으로 표현되는데, 이 굵기를 갖는 선으로부터 이상적인 선의 정보를 검출하기 위해 수학식 1과 같이 널리 알려진 레이저 라인의 중심점을 검출하는 Thinning 알고리즘을 적용한다.
Figure pat00004
6. 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원한다(7단계)(도 15 참조).
Thinning 알고리즘을 이용하여 획득한 레이저 라인은 불규칙?불연속적으로 분포한다. 따라서, 1차원 선형회귀 알고리즘을 이용하여 불규칙?불연속적으로 분포하는 레이저 라인을 보정한다. 그 원리는 다음과 같다.
선형회귀 알고리즘 적용을 위한 우선 1X5 마스크에 픽셀 위치 정보를 저장한다. 그리고, 수학식 2와 같이 널리 알려진 선형 회귀 알고리즘을 이용하여 포인트 간의 직선을 정보를 구한다.
Figure pat00005
구해진 직선을 이용하여 불규칙?불연속적인 직선을 부드럽게 연결하여 레이저 라인 Thinning 작업에서 발생한 오차를 보상한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법은, 수직 방향으로 영상의 명도값, 관심영역 및 레이저 두께 정보를 이용하여 용접 스패터나 흄에 의한 노이즈 영상을 제거함으로써 노이즈 영상만을 정확하게 제거할 수 있을 뿐만 아니라 라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원함으로써 라인 레이저 정보의 손실을 최소화 할 수가 있다.
한편, 본 발명에 따른 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법을 한정된 실시예에 따라 설명하였지만, 본 발명의 범위는 특정 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명과 관련하여 통상의 지식을 가진자에게 자명한 범위내에서 여러 가지의 대안, 수정 및 변경하여 실시할 수 있다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 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.
1 : 용접 부재 2 : 레일
10 : 용접 로봇 11 : 캐리지
12 : 와이어 13 : 용접 토치
14 : 호퍼 탱크 20 : 레이저 비전 시스템

Claims (5)

  1. 용접 작업을 수행하는 용접 로봇에 설치되어 용접 대상이 되는 용접 부재에 레이저를 조사하여 영상을 획득하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법으로서,
    레이저를 조사하여 획득한 영상에서 대표 열의 히스토그램을 구하고, 이를 이용하여 영상을 이진화하는 제1 단계와;
    이진화된 영상 양쪽 끝단의 픽셀의 명도값을 분석하여 영상 수직 방향으로 기준선을 검출하고, 아울러 전체 영역에서 영상의 수직 방향으로 최대 위치값을 추출하는 제2 단계와;
    추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 1차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는 제3 단계와;
    이진화된 영상을 수직 방향으로 검사하여 라인 레이저의 두께 정보를 계산하고 그 값을 이용하여 노이즈 영상을 제거하는 제4 단계와;
    추출된 기준선과 최대 위치값을 이용하여 2차 관심영역을 선정한 후 노이즈를 제거하는 제5 단계와;
    노이즈가 제거된 라인 레이저의 중심선을 검출하는 제6 단계와;
    라인 레이저를 보정하여 제거된 영상 정보를 복원하는 제7 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법.
  2. 청구항 1에 있어서 상기 영상을 이진화하는 제1 단계는,
    레이저를 조사하여 획득한 영상을 대표할 수 있는 열의 히스토그램을 구하는 제1-1 단계와;
    레이저 라인의 두께를 고려하여 컷오프값을 선정하는 제1-2 단계와;
    선정된 컷오프값을 이용하여 각 대표열의 쓰레드홀드값을 구하는 제1-3 단계와;
    각 대표열의 쓰레드홀드값과 최소 쓰레드홀드값을 비교하여 평균 쓰레드홀드값을 구하는 제1-4 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법.
  3. 청구항 1에 있어서 상기 노이즈 영상을 제거하는 제4 단계는,
    라인 레이저의 두께 정보가 설정된 최소 두께보다 작거나 최대 두께보다 크면 노이즈로 판단하여 영상에서 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법.
  4. 청구항 1에 있어서 라인 레이저의 중심선을 검출하는 제6 단계는,
    노이즈가 제거된 라인 레이저로부터 선 정보를 검출하기 위해 Thinning 알고리즘을 적용하여 라인 레이저의 중심선을 검출하는 것을 특징으로 하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법.
  5. 청구항 4에 있어서 상기 영상 정보를 복원하는 제7 단계는,
    선형회귀 알고리즘을 적용하기 위해 픽셀 위치 정보를 저장하는 제7-1 단계와;
    선형회귀 알고리즘을 적용하여 각 포인트 간의 직선 정보를 구하는 제7-2 단계와;
    구해진 직선을 이용하여 불규칙?불연속적인 직선을 연결하여 Thinning 알고리즘에 의한 작업에서 발생한 오차를 보상하여 영상 정보를 복원하는 제7-3 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 레이저 비전 시스템의 영상 처리 방법.
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