KR20160044371A

KR20160044371A - 자동 수위 측정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20160044371A
Application number: KR1020140139316A
Authority: KR
Inventors: 김낙우; 오승훈; 윤심권; 이병탁; 김영선
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2014-10-15
Filing date: 2014-10-15
Publication date: 2016-04-25
Also published as: KR101940519B1

Abstract

교각이나 제방 등의 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하고 영상획득장치를 통해 광패턴을 실시간으로 입력받아 영상 분석/처리하여 현재 수위를 자동으로 측정할 수 있도록 하는 자동 수위 측정 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 장치는 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 광패턴 조사부, 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 영상 획득부, 및 영상 획득부를 통해 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 수위 분석부를 포함한다.

Description

자동 수위 측정 장치 및 방법{Apparatus and method for automatic water level measurement}

본 발명은 자동 수위 측정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 광패턴 조사를 이용하여 수위를 자동으로 측정할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

종래에는 하천에 설치된 교각이나 제방에 수위표를 설치한 후 영상획득장치를 통해 수위표의 눈금을 확인하는 등의 방법으로 하천의 수위를 측정하였다.

그러나, 이러한 방식은 외부 환경 변화에 따른 오염, 손상, 멸실 등의 우려가 있으며, 특히 외부에 설치된 수위표의 경우 그 가능성이 더욱 높다.

또한, 스모그, 안개, 연기 등으로 인하여 시야 확보가 어려울 경우 영상획득장치를 통해 수위표 자체가 인식되지 않을 수도 있다. 추가적으로, 수위표 인식을 위한 조명 및 근거리 영상획득장치의 설치가 어려운 환경일 경우 추가적인 시설물 설치가 필요할 수도 있다.

이를 해결하기 위해 자동으로 강수위를 측정하기 위한 여러 발명이 도입되고 있다. 수위표를 이용하지 않고 하천의 높이를 화소 기울기 비교 기반 영상처리를 통해 측정하는 방법과 물의 특성 주파수를 활용하여 FFT기법을 통해 수위를 측정하는 방법 등이 있다.

대한민국공개특허 제10-2012-0011505호에는, 감시 영역의 오염을 판단하며, 그에 맞는 수위 계측 방법을 제공하고 시스템을 임베디드 보드로 구성 및 유무선 통신을 제공함으로써 실시간으로 관리자에게 오염 사실을 알려 유지보수를 단축시키는 내용이 기재되어 있다.

상술한 대한민국공개특허 제10-2012-0011505호는 대상물(제방, 교각 등)에 설치된 목자판(수위표)을 인식하여 처리하는 수동적인 방식이라고 할 수 있다.

대한민국공개특허 제10-2014-0023131호에는, 교각이나 제방에 설치된 QR 코드와 강물이 포함되어 있는 영상데이터를 토대로 현재 강물의 수위를 측정함으로써 무인 비접촉식으로 강물의 수위를 측정할 경우 기존에 사용중인 고정식 감시카메라를 그대로 활용할 수 있는 내용이 기재되어 있다.

대한민국공개특허 제10-2008-0013442호에는, 수위표 등 별도의 기준자를 매설하지 않고 영상 자체의 대비를 통해 액체의 높이변화를 알 수 있기 때문에, 자연재해 등의 외부적 요인에 의한 수위표 등의 기준자의 손실, 훼손의 문제점 없이 액체 높이 측정이 가능한 내용이 기재되어 있다.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하고 영상획득장치를 통해 광패턴을 실시간으로 입력받아 영상 분석/처리하여 현재 수위를 자동으로 측정할 수 있도록 하는 자동 수위 측정 장치 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자동 수위 측정 장치는, 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 광패턴 조사부; 상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 영상 획득부를 통해 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 수위 분석부;를 포함한다.

상기 수위 분석부는, 상기 광패턴 조사부에게로 조사할 참조 광패턴을 제공하는 광패턴 출력부; 기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 출력부에게로 제공하는 광패턴 생성부; 상기 영상 획득부에서 획득한 영상을 입력받는 영상 입력부; 및 상기 입력받은 영상을 처리하여 상기 현재 수위를 측정하는 영상 처리부;를 포함할 수 있다.

상기 수위 분석부는 사용자 인터페이스부를 더 포함하고, 상기 영상 처리부는 상기 영상 입력부를 통해 입력받은 영상에서 상기 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정할 수 있다.

상기 영상 처리부는 상기 관심영역내의 영상을 이진화하고, 상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하고, X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하고, 상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하고, 상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하고, 상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측할 수 있다.

상기 광패턴 생성부는 상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 출력부에게로 제공할 수 있다.

상기 수위 분석부는 상기 영상 처리부에서 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 전송부를 더 포함할 수 있다.

상기 참조 광패턴은 상기 패턴조사대상물의 외부 형태, 폭, 높이, 거리에 따라 그 모양을 달리할 수 있다.

상기 참조 광패턴은 다수의 단위패턴을 포함하고, 상기 단위패턴 간의 중심 거리는 일정한 간격을 가질 수 있다.

상기 광패턴 조사부는 레이저 프로젝터 또는 광센서를 포함할 수 있다.

그리고, 본 발명의 바람직한 실시양태에 따른 자동 수위 측정 방법은, 광패턴 조사부가, 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 단계; 영상 획득부가, 상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 단계; 및 수위 분석부가, 상기 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함한다.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는, 기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계; 상기 영상을 획득하는 단계에 의해 획득한 영상을 입력받는 단계; 및 상기 입력받은 영상을 처리하여 상기 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는, 상기 입력받은 영상에서 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정할 수 있다.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는, 상기 관심영역내의 영상을 이진화하는 단계; 상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하는 단계; X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하는 단계; 상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하는 단계; 상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하는 단계; 및 상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측하는 단계;를 포함할 수 있다.

상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계는, 상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 조사부에게로 제공할 수 있다.

상기 현재 수위를 측정하는 단계는 상기 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

이러한 구성의 본 발명에 따르면, 능동적으로 패턴을 대상물에 조사하여 입력받은 패턴으로부터 가상의 수위표를 생성함으로써 수위 측정을 자동으로 행할 수 있다.

이러한 능동 패턴 조사방식을 통해 난시야 환경(옅은 연기나 안개가 낀 환경)에서도 강건한 인식이 가능하며, 야간에서도 사용이 가능하고, 또한 별도의 조명이 필요없다는 장점을 갖는다.

또한, 종래에는 교각이나 제방에 설치된 수위표나 따로 설치된 인식장치를 카메라를 통해 입력받아 처리하던 수동방식이었지만, 본 발명은 교각이나 제방에 따로 수위표가 설치되어 있지 않은 환경에서도 사용이 가능함으로써 설치시 비용이 저렴하다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 참조 광패턴의 단위 패턴간의 배율을 비교한 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 수위 분석부의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 네트워크 연계 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 광패턴 조사를 행하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7 내지 도 14는 도 6의 설명에 채용되는 도면들이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

본 발명은 교각이나 제방에 수위표를 설치하는 대신에, 영상획득장치와 동일 위치 또는 별도 위치에 광조사(照射) 장치를 설치하고, 참조 광패턴을 교각이나 제방으로 직접 조사하는 방법을 이용한다. 이는 기존 방식의 수위표 오염, 손상, 멸실 등의 문제를 제거하고, 기존 수위표보다 훨씬 강건한 표식패턴의 사용으로 스모그 등으로 인한 가시거리 제한 환경에서도 보다 정확한 수위 측정을 가능하도록 하기 위함이다. 또한, 본 발명은 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물과 영상획득장치 간의 설치 거리에 상관없이 수위 측정이 가능하도록 각 내부패턴 간 비율 비교 방식을 이용하였다.

즉, 본 발명은 자동 수위 측정을 위해 특정한 참조 광패턴을 이용하기 때문에, 교각 오염, 가시거리 불분명 등의 외부 잡음 환경에 매우 강건하다. 또한, 본 발명은 광패턴 내 각 영역간 비율 비교를 이용하기 때문에 패턴조사대상물과의 거리 변화에 따른 패턴 크기 증감 문제를 상쇄할 수 있는 등의 특징을 갖는다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 도시된 참조 광패턴의 단위 패턴간의 배율을 비교한 도면이다.

본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치는 광패턴 조사 장치(10), 영상 획득 장치(20), 및 수위 분석부(50)를 포함한다.

광패턴 조사 장치(10)는 교각 혹은 제방 등의 패턴조사대상물(40)에 참조 광패턴(30)을 조사한다. 여기서, 참조 광패턴은 패턴조사대상물(40)의 외부 형태나 폭, 높이, 거리 등에 따라 그 모양(즉, 해당 패턴의 배열 크기)을 달리한다.

영상 획득 장치(20)에 입사된 참조 광패턴 내 단위패턴간의 거리(d)가 멀어질수록 수위 측정 해상도(resolution)가 떨어진다. 반대로, 영상 획득 장치(20)에 입사된 참조 광패턴 내 단위패턴간의 거리(d)가 가까워질수록 해상도는 높아진다. 그에 따라, 패턴조사대상물(40)에 조사된 참조 광패턴(30) 내 단위패턴간의 거리(T_d)는 일정한 간격을 갖는 것이 바람직하다.

광패턴 조사 장치(10)는 예를 들어 레이저 프로젝터 또는 광센서로 구성될 수 있다.

광패턴 조사 장치(10)는 본 발명의 특허청구범위에 기재된 광패턴 조사부의 일 예가 된다.

영상획득장치(20)는 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물(40)에 조사된 광패턴 영상을 획득한다. 물론, 영상획득장치(20)에서 획득되는 영상에는 참조 광패턴(30)만이 있거나 참조 광패턴(30) 및 물의 영상이 함께 있을 수 있다.

영상획득장치(20)는 카메라 등의 영상 센서로 구성될 수 있다.

영상획득장치(20)는 본 발명의 특허청구범위에 기재된 영상 획득부의 일 예가 된다.

수위 분석부(50)는 영상획득장치(20)를 통해 취득한 광패턴 영상을 분석하여 현재 수위를 측정한다.

한편, 참조 광패턴(30)내의 각 단위패턴의 모양은 도 2에서와 같이 미리 정의되어 있다. 그리고, 인접한 단위패턴들과의 비율 비교를 통해 각 단위패턴의 영역을 신뢰성있게 인식하기 때문에, 거리(D)에 따라 단위패턴의 영역 변화가 크게 생기더라도 전체 패턴을 처리하여 인식하는 데 문제가 생기지 않는다.

다만, 영상획득장치(20)에 입사된 참조 광패턴(30)에서의 단위패턴 간의 거리(d)가 최종 수위 측정 결과의 해상력(resolution)을 결정하기 때문에, 영상처리시 각 단위패턴이 서로 중첩되지 않는 한, 두 단위패턴의 거리는 가까울수록 좋다.

도 1에서, 광패턴 조사 장치(10)와 영상획득장치(20) 및 수위 분석부(50)는 함체(60)를 통해 단일 시스템으로 연동될 수 있다.

도 1에서, H는 교각의 원래 높이를 의미하고, ph는 교각 위에서 수위까지의 높이를 의미한다. 그리고, D는 패턴조사대상물(40)과 수위 분석부(50)와의 거리를 의미한다.

도 3은 도 1에 도시된 수위 분석부의 구성도이다.

수위 분석부(50)는 광패턴 출력부(510), 광패턴 생성부(520), 사용자 인터페이스부(530), 데이터베이스(540), 전송부(550), 타이머(560), 영상 입력부(570), 및 영상 처리부(580)를 포함한다.

광패턴 출력부(510)는 광패턴조사장치(10)에게로 참조 광패턴을 제공한다. 그에 따라, 광패턴조사장치(10)는 광패턴 출력부(510)로부터의 참조 광패턴을 교각이나 제방 등의 패턴조사대상물(40)에게로 조사한다.

광패턴 생성부(520)는 패턴조사대상물(40)에게로 조사할 참조 광패턴을 생성하여 광패턴 출력부(510)에게로 제공한다. 이때, 패턴조사대상물(40)에게로 조사할 참조 광패턴은 패턴조사대상물(40)의 폭 및 거리 등에 맞춰 사용자 인터페이스부(530)를 통해 데이터베이스(540)에 저장된 다양한 패턴형태 중에서 선택된다.

즉, 광패턴 생성부(520)는 사용자 인터페이스부(530)에서 선택한 패턴형태를 패턴조사대상물(40)과 정확히 일치하도록 미세 조정한 후에 광패턴 출력부(510)에게로 제공한다.

사용자 인터페이스부(530)는 패턴조사대상물(40)에게로 조사할 참조 광패턴을 선택적으로 입력할 수 있다.

한편, 사용자 인터페이스부(530)는 영상획득장치(20)를 통해 획득한 광패턴 영상에서 관심영역(ROI)을 설정할 수 있다.

데이터베이스(540)는 다양한 참조 광패턴의 형태를 저장하고 있다. 따라서, 사용자 인터페이스는 패턴조사대상물(40)의 폭 및 거리 등을 근거로 데이터베이스(540)에 저장되어 있는 다양한 참조 광패턴의 형태 중에서 하나를 선택할 수 있다.

영상 입력부(570)는 영상획득장치(20)에서 획득한 광패턴 영상(즉, 참조 광패턴이 포함된 영상)을 영상전송용 케이블 또는 네트워크를 통해 입력받는다.

타이머(560)는 입력되는 영상 프레임율과 최종 처리된 수위측정 결과를 전송하는 전송부(550)의 출력 시간 간격을 조정한다.

영상 처리부(580)는 영상 입력부(570)를 통해 전송받은 영상에서 사용자 인터페이스부(530)를 통해 설정된 관심영역(ROI)에 대한 영상처리를 수행한다. 그리고, 영상 처리부(580)는 최종적으로 예측 수위를 계산하여 전송부(550)에게로 출력한다. 그에 따라, 전송부(550)는 최종적인 예측 수위를 네트워크 등을 통해 통합관제센터 등에게로 보낸다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 장치의 네트워크 연계 구성도이다.

자동 수위 측정 장치는 수위 분석부(50)를 통해 분석된 예측 수위를 인터넷 등의 네트워크(80)를 통해 통합관제센터(70)로 전송할 수 있다.

그에 따라, 통합관제센터(70)는 하천 및 유수량 점검을 위한 통합 모니터링을 수행할 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에서 광패턴 조사를 행하는 과정을 설명하는 흐름도이다.

먼저, 사용자 인터페이스부(530)에서, 패턴조사대상물(40)의 외부 형태나 폭, 높이, 거리 등에 따라 데이터베이스(540)에 저장된 다양한 패턴형태 중에서 하나를 선택한다. 그리고, 광패턴 생성부(520)는, 선택된 패턴형태를 패턴조사대상물(40)과 패턴형태의 높이와 폭이 정확히 일치하도록 조정한 참조 광패턴을 생성한다(S10). 이때, 조정된 패턴형태에 따라, 패턴에 따른 단위패턴간의 거리(T_d)와 패턴조사대상물(40)과의 거리(D)가 함께 조정되어 데이터베이스(540)에 저장된다(하기의 표 1 참조).

Pattern Num.	Region Distance in Pattern (T_d : pixels)	Region Distance in Pattern (T_d : cm)	Distance to Bridge (D)
1	10 pixels	1cm	20m
1	20 pixels	2cm	15m
1	30 pixels	3cm	10m
2	12 pixels	1.2cm	18m
2	15 pixels	1.5cm	14m
2	18 pixels	1.8cm	10m
…	…	…	…

상술한 표 1은 패턴 내 영역 거리와 교각과의 거리 관계 테이블을 나타낸다고 볼 수 있다. 참조 광패턴에서의 단위패턴간의 거리 T_d는 영상에서는 픽셀(pixel)로 나타나고, 실제 거리측정 시는 cm로 전환된다. 데이터베이스(540)는 이에 대한 매핑테이블을 갖는다.

그리고, 광패턴 생성부(520)는 생성한 참조 광패턴을 광패턴 출력부(510)에게로 보낸다. 그에 따라, 광패턴 출력부(510)는 광패턴조사장치(10)를 통해 패턴조사대상물(40)에게로 광패턴 조사를 수행한다(S20).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 자동 수위 측정 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 7 내지 도 14는 도 6의 설명에 채용되는 도면들이다.

먼저, 상술한 도 5에서와 같이 패턴조사대상물(40)에게로의 광패턴 조사가 행해진다.

이어, 영상 입력부(570)는 영상획득장치(20)에서 획득한 광패턴 영상을 영상전송용 케이블 또는 네트워크를 통해 입력받는다. 즉, 영상 입력부(570)는 영상획득장치(20)로부터 패턴조사대상물(40)에 조사된 광패턴 영상을 프레임 단위로 실시간 입력받는다. 영상 입력부(570)는 입력받은 광패턴 영상을 영상 처리부(580)에게로 보낸다.

그에 따라, 영상 처리부(580)는 사용자 인터페이스부(530)에서 설정된 관심영역(ROI)을 입력받는다(S30). 즉, 영상 처리 시간 및 오류 발생으로 인한 측정오차를 줄이기 위해, 입력 영상 중 광패턴 조사 영역만을 대상으로 도 7과 같은 ROI(Region of Interest)(5)를 입력받는다.

그리고, 영상 처리부(580)는 영상 입력부(570)를 통해 전송받은 영상에서 사용자 인터페이스부(530)를 통해 설정된 관심영역(ROI)에 대하여 하기와 같은 영상처리를 수행하여 최종적인 예측 수위를 계산해 낸다.

예를 들어, 영상 처리부(580)는 해당 관심영역 내에서 패턴 영상을 획득한다(S40). 여기서, 패턴 영상은 관심영역(5)내에 존재하는 참조 광패턴으로 이루어진 영상을 의미한다.

그리고, 영상 처리부(580)는 패턴 영상을 적응형 임계처리를 이용하여 이진화함으로써, 도 8에서와 같은 이진화 영상을 구한다(S50). 예를 들어, 설정된 ROI를 대상으로 커널(예컨대, 5*5 커널)을 기준으로 Morphology(CLOSE) 연산을 수행하여 잡음을 제거한 후 적응형 임계처리를 수행한다. 여기서, 잡음의 제거는 추후의 레이블링시 불필요한 분산 스팟 영역을 제거하기 위해 필수적이다. 적응형 임계값 T_x _,y는 ROI 영상의 (x, y) 화소 주변의 소정 블록(예컨대, 11*11 블록)에 대해 각 화소별로 Gaussian 형태의 가중치를 부여하여 계산한 가중치 평균값이 된다.

이후, 영상 처리부(580)는 패턴 모서리 검출후에 패턴 내 각 영역별로 레이블링함으로써, 도 9에서와 같은 레이블링 영상을 구한다(S60). 레이블링(labeling)이란 인접한 화소에 모두 같은 번호(label)를 붙이고 연결되지 않는 다른 성분에는 다른 번호를 붙이는 일을 의미한다. 다시 말해서, 윤곽선(contour) 기반으로 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하기 위해, 예를 들어 Suzuki의 Border Following Algorithm(BFA) (S. Suzuki and K. Abe, "Topological structural analysis of digitized binary images by border following," Computer Vision, Graphics, and Image Processing, vol. 30, num. 1, pp. 32-46, 1985. 참조)을 사용할 수 있다. BFA는 영상 내 화소단위 연결요소를 기반으로 레이블 영역, 둘레, 토폴로지 구조 등을 계산하기 위해 사용된다. 오검출 영역에 강건한 신뢰성있는 영역 레이블링을 위해, 예를 들어 BFA기법 적용후 Iterative End-point Fit 기법(U. Ramer, "An iterative procedure for the polygonal approximation of plane curves", Computer Graphics and Image Processing, vol. 1, num. 3, pp. 244-256, 1972. 참조)(D. Douglas & T. Peucker, "Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature", The Canadian Cartographer, vol. 10, num. 2, pp. 112-122, 1973. 참조)을 수행하여 단위패턴과 동일 모양인 모서리 개수가 3개나 4개인 영역만 선택적으로 필터링하여 레이블링한다. 이를 통해 각 레이블의 중심 좌표와 영역 크기 등을 알 수 있다.

그리고 나서, 영상 처리부(580)는 X축 및 Y축 각각 군집화(클러스터링)를 수행하여 유사한 X좌표값 혹은 Y좌표값을 갖는 군집 별로 묶는다(S70). 다시 말해서, 영상획득장치(20)를 통해 영상 입력부(570)에 입력된 각 단위패턴의 시작좌표는 Y 좌표를 기준으로 모두 동일하지 않다. 그에 따라, 도 9에서와 같이 레이블링된 영역의 순서는 좌에서 우 혹은 위에서 아래 순으로 차례대로 나열되지 않는다. 따라서, 유사한 Y 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 군집화를 수행한 후 순서화한다. 유사한 Y 좌표의 기준은 하나의 영상프레임에서 각 단위패턴 간의 평균거리 d를 구한 후 임의의 단위패턴을 하나 선택하여 해당 레이블의 중심좌표를 기준으로 상하로 (1/2)d 내에 위치한 영역을 의미한다. 그러므로, 이 영역 내의 모든 단위패턴을 동일한 군집으로 처리하여 재(再) 레이블링한다. 재 레이블링된 단위패턴을 제외한 나머지 단위패턴 중 임의의 것을 선택하여 동일 과정을 반복함으로써 모든 단위패턴을 군집화한다. 군집화된 레이블들의 Y 좌표를 기준으로 소팅(sorting)을 통해 순서대로 재나열한다. 여기까지 Y 좌표만을 기준으로 설명하였으나, X 좌표 기준으로도 동일한 과정을 거친다. 결과적으로 도 10에서와 같이 X, Y 좌표를 기준으로 재순서화된 레이블을 얻는다.

그리고, 영상 처리부(580)는 Y축 방향을 따라 군집화된 영역들 각각을 비교하여, 오류영역에 대한 보간을 수행한다(S80). 다시 말해서, 참조 광패턴 조사 과정이나 영상 획득 과정에서 오류로 인해 누락된 단위패턴 영역에 대한 보간을 수행한다. 이미 Morphology(CLOSE) 및 Iterative End-point Fit 기법과 같은 전처리를 통해 오류 영역을 계속 제거하였기 때문에 현재 처리된 레이블 영역의 신뢰성은 매우 높다. 그러나, 도 2에서처럼 인접 단위패턴과의 배율 비교를 통해 현재 레이블 영역의 신뢰성을 재평가한다. 참조 광패턴과 같이 현재 레이블 영역 크기에 비교하여 상하좌우에 위치한 인접 레이블 영역의 크기가 4배 혹은 1/4배가 되면 현재 레이블 영역을 신뢰성 높은 "유효 레이블"로 구분한다. 도 13과 같이 현재 레이블 영역 (i, j)가 비어있다면, 3개 이상의 인접 레이블 영역이 "유효 레이블"인지를 확인하고 보간을 통해 새로운 레이블 영역 (i, j)’를 생성한다. 도 11에서 점(90)들이 기존의 "유효 레이블" 영역과 새롭게 보간된 레이블 영역 위치를 의미한다. 도 11에서는 몇 개의 점에 대해 참조부호 90을 부여하였지만, 도 11에서 점으로 표시된 부분들은 모두 참조부호 90이 부여된다고 보면 된다.

그 후, 영상 처리부(580)는 참조 광패턴의 X축 상의 영역의 개수와, 현재 처리된 Y축 방향 군집들에 속해 있는 X축 상의 신뢰 영역의 개수를 서로 비교한다. 그리고, 현 군집에서의 신뢰 영역의 수가 일정 개수 이상이면 영상 처리부(580)는 가상 수위표 상에 해당 군집의 가상 가로 라인을 생성한다(S90). 다시 말해서, 참조 광패턴의 동일 Y 좌표를 갖는 단위패턴의 총개수(즉, X축 상의 단위패턴의 총개수(

))를 기준으로 현재 보간 수행된 레이블 영역에서의 X축 상의 "유효 레이블" 개수(즉, 유사한 Y좌표를 갖는 k번째 군집에서의 ‘유효 레이블’ 개수 (

))와 비교한다. 비교 결과, 임계치(α)이상이면 Y축에 수직으로 해당 X축 기준의 가상 라인을 생성한다(하기의 수학식 1 참조).

Y축에 수직한 모든 각 군집에 대해 반복 수행하며, 도 12와 같이 가상 수위표를 생성한다.

이어, 영상 처리부(580)는 가상 가로 라인이 생성된 가상 수위표를 근거로 최종의 예측 수위를 계산한다(S100). 예를 들어, 참조 광패턴의 총 가로 라인 수를 M이라 할 때, 생성된 가상 가로 라인의 총합 N은

이고, 도 1에서 교각 상단에서 수위까지의 높이 ph는 "ph = T_d * N"이 된다. 여기서, T_d는 패턴조상대상물(40)에 조사된 참조 광패턴에서의 각 단위패턴 간 거리를 의미한다. 그에 따라, 최종 예측 수위 WH는 교각의 원래 높이 H에서 ph를 뺀 것이 된다. 즉, 최종 예측 수위 WH는 "WH = H-ph"가 된다.

다음으로, 영상 처리부(580)는 패턴조사대상물(40)과 영상획득장치(20) 간의 거리(D)를 측정한다. 도 14에서와 같이 카메라 초점거리를 f, 패턴조사대상물(40)에 조사된 참조 패턴광에서의 단위패턴 간 거리를 T_d, 영상획득장치(20)에 입력된 영상프레임에서의 단위패턴 간 거리를 d라 할 때, 하기의 수학식 2를 통해 D를 구할 수 있다.

참조 광패턴을 조사할 때, T_d는 현장에서 측정하여 d의 최소 화소 거리 기준을 만족시켜야 한다. 이때, f값이 고정되어 수치로 확인가능하고, 최종적으로 영상처리를 통해 d의 값을 계산함으로써, D를 얻을 수 있다.

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

10 : 광패턴 조사 장치 20 : 영상 획득 장치
30 : 참조 광패턴 40 : 패턴조사대상물
50 : 수위 분석부 60 : 함체
70 : 통합관제센터 80 : 네트워크
510 : 광패턴 출력부 520 : 광패턴 생성부
530 : 사용자 인터페이스부 540 : 데이터베이스
550 : 전송부 560 : 타이머
570 : 영상 입력부 580 : 영상 처리부

Claims

패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 광패턴 조사부;
상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 영상 획득부; 및
상기 영상 획득부를 통해 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 수위 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 수위 분석부는,
상기 광패턴 조사부에게로 조사할 참조 광패턴을 제공하는 광패턴 출력부;
기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 출력부에게로 제공하는 광패턴 생성부;
상기 영상 획득부에서 획득한 영상을 입력받는 영상 입력부; 및
상기 입력받은 영상을 처리하여 상기 현재 수위를 측정하는 영상 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 수위 분석부는 사용자 인터페이스부를 더 포함하고,
상기 영상 처리부는 상기 영상 입력부를 통해 입력받은 영상에서 상기 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 영상 처리부는 상기 관심영역내의 영상을 이진화하고, 상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하고, X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하고, 상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하고, 상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하고, 상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 광패턴 생성부는 상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 출력부에게로 제공하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 수위 분석부는 상기 영상 처리부에서 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 참조 광패턴은 상기 패턴조사대상물의 외부 형태, 폭, 높이, 거리에 따라 그 모양을 달리하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 참조 광패턴은 다수의 단위패턴을 포함하고,
상기 단위패턴 간의 중심 거리는 일정한 간격을 갖는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 광패턴 조사부는 레이저 프로젝터 또는 광센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 장치.
광패턴 조사부가, 패턴조사대상물에 참조 광패턴을 조사하는 단계;
영상 획득부가, 상기 패턴조사대상물에 조사된 참조 광패턴이 포함된 영상을 획득하는 단계; 및
수위 분석부가, 상기 획득한 영상을 분석하여 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 현재 수위를 측정하는 단계는,
기저장된 다수의 참조 광패턴의 형태를 근거로 상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계;
상기 영상을 획득하는 단계에 의해 획득한 영상을 입력받는 단계; 및
상기 입력받은 영상을 처리하여 상기 현재 수위를 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 현재 수위를 측정하는 단계는,
상기 입력받은 영상에서 사용자 인터페이스부를 통해 설정된 관심영역에 대해 영상처리를 하고 이를 근거로 상기 현재 수위를 측정하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 현재 수위를 측정하는 단계는,
상기 관심영역내의 영상을 이진화하는 단계;
상기 이진화된 영상에 대해 패턴 모서리 검출을 실시하여 상기 참조 광패턴의 단위패턴에 대한 레이블링을 수행하는 단계;
X축, Y축 별로 유사한 좌표를 갖는 레이블 영역끼리 클러스터링을 수행하여 순서화하는 단계;
상기 클러스터링된 영역 각각을 비교하여 오류영역에 대한 보간을 수행하는 단계;
상기 보간된 결과를 근거로 가상 가로 라인을 포함하는 가상 수위표를 생성하는 단계; 및
상기 가상 수위표를 근거로 상기 현재 수위를 예측하는 단계;를 포함하는 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 조사할 참조 광패턴을 생성하여 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 단계는, 상기 사용자 인터페이스부에서 선택한 패턴형태를 상기 패턴조사대상물과 일치하도록 미세 조정한 후에 상기 광패턴 조사부에게로 제공하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 현재 수위를 측정하는 단계는 상기 측정된 현재 수위를 외부로 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 참조 광패턴은 상기 패턴조사대상물의 외부 형태, 폭, 높이, 거리에 따라 그 모양을 달리하는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 참조 광패턴은 다수의 단위패턴을 포함하고,
상기 단위패턴 간의 중심 거리는 일정한 간격을 갖는 것을 특징으로 하는 자동 수위 측정 방법.