KR20210023210A - 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템 - Google Patents

치수 품질 검사 방법 및 그 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20210023210A
KR20210023210A KR1020190103116A KR20190103116A KR20210023210A KR 20210023210 A KR20210023210 A KR 20210023210A KR 1020190103116 A KR1020190103116 A KR 1020190103116A KR 20190103116 A KR20190103116 A KR 20190103116A KR 20210023210 A KR20210023210 A KR 20210023210A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
dimensional quality
image
dimension information
design drawing
smart device
Prior art date
Application number
KR1020190103116A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102280668B1 (ko
Inventor
이재철
강동훈
이종현
이순섭
Original Assignee
경상대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 경상대학교산학협력단 filed Critical 경상대학교산학협력단
Priority to KR1020190103116A priority Critical patent/KR102280668B1/ko
Publication of KR20210023210A publication Critical patent/KR20210023210A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102280668B1 publication Critical patent/KR102280668B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/022—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by means of tv-camera scanning
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B17/00—Measuring arrangements characterised by the use of infrasonic, sonic or ultrasonic vibrations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

치수 품질 검사 시스템 및 방법이 개시된다. 상기 치수 품질 검사 방법은, 치수 품질을 관리하는 시스템이 수행하는 치수 품질 검사 방법에 있어서, CCTV로 대상체 및 스마트 디바이스를 인식하는 단계; 촬영 영상을 기초로 상기 대상체의 치수 정보를 측정하는 단계; 상기 치수 정보를 기초로 설계 도면의 비율을 조절하는 단계; 상기 조절된 설계 도면과 대상체를 정합하는 단계; 및 설계 도면과 대상체가 정합되는 정도를 기초로 대상체의 치수 품질을 판단하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 치수 품질 검사 시스템 및 방법은 CCTV만으로도 대형 대상체의 전체 치수를 쉽게 측정할 수 있는 효과가 있다.

Description

치수 품질 검사 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DIMENSIONAL QUALITY INSPECTATION}
본 발명은 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 상세하게는 치수를 정확히 알고 있는 스마트 디바이스를 활용하여 CCTV에 촬영 영상만으로 제조된 완성품의 크기를 측정하고, 이때 측정된 수치를 해당 완성품의 CAD 도면에 대입하여 제조된 완성품의 품질을 관리하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
항공기, 선박과 같이 그 크기가 매우 큰 제품들은 단위 블록들을 서로 쌓거나 연결하는 블록 조립 방식으로 생산될 수 있으며, 이때, 단위 블록 또는 제조가 완성된 완성품에 대한 치수 정확도는 중요한 품질 관리 대상이다.
예를 들면, 제조 과정에서 발생하는 중간 단위 블록의 치수적 품질 불량은 그 허용 한도를 벗어날 경우 가시적인 제조 비용을 증가시킬 뿐만 아니라, 후공정 제조 작업에서 잠재적인 추가 비용을 발생시킬 수 있다. 이러한 잠재적인 품질 비용은 정량화된 가시적 품질 비용보다 훨씬 더 많은 비용을 야기할 수 있고, 예상치 못한 추가 작업을 발생시켜 생산성을 저하시키는 요인이 될 수 있다.
하지만, 항공기, 선박과 같이 그 크기가 매우 크기가 큰 제품들은 조사자가 수작업으로 구체적인 치수를 측정하기 어려우며, 측정한다고 하더라도 수많은 인력과 시간을 투입해야 하는 문제점이 존재하였다. 또한, 이와 같이 치수를 어렵게 재더라도 측정한 치수들을 조사자가 수동으로 설계 도면과 비교하여 대조해야 하는 등의 문제점이 존재하였다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템은 CCTV만으로도 대형 대상체의 전체 치수를 쉽게 측정할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템은 CCTV만으로 측정한 전체 치수를 CAD 설계 도면에 기재된 치수들과 자동으로 대비하여 품질 관리 효율을 향상시키는 것을 것을 목적으로 한다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 본 발명은, 치수 품질을 관리하는 시스템이 수행하는 치수 품질 검사 방법에 있어서, CCTV 영상 속 대상체 및 스마트 디바이스를 인식하는 단계; 상기 영상을 기초로 상기 대상체의 치수 정보를 측정하는 단계; 상기 치수 정보를 기초로 설계 도면의 비율을 조절하는 단계; 상기 비율이 조절된 설계 도면과 상기 영상 속 대상체를 정합하는 단계; 및 상기 영상 속 설계 도면과 대상체가 정합되는 정도를 기초로 상기 대상체의 치수 품질을 판단하는 단계;를 포함한다.
상기 측정하는 단계는, 상기 CCTV 영상 속 상기 스마트 디바이스의 치수 정보를 측정하는 단계; 상기 치수 정보와 DB에 저장된 치수 정보를 기초로 상기 스마트 디바이스와 상기 CCTV간의 거리를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 거리 및 상기 영상 속 대상체의 치수 정보를 기초로, 상기 대상체의 실제 치수 정보를 계산하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 정합시키는 단계는, 상기 영상 속 대상체에 적어도 4개의 기준점을 설정하는 단계; 상기 비율이 조절된 설계 도면 상에 상기 기준점에 대응하는 대응점을 설정하는 단계; 기저장된 상기 스마트 디바이스의 좌표 정보를 기초로 상기 기준점 및 상기 대응점의 좌표를 설정하는 단계; 및 상기 기준점의 좌표와, 상기 대응점의 좌표를 매칭시키는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 정합시키는 단계는, 상기 촬영 영상이 표시되는 디스플레이 상에 상기 대상체의 크기에 맞게 축척이 조정된 상기 설계 도면이 표시되는 단계; 및 상기 영상 속 대상체와 상기 설계 도면을 화면상에서 겹치도록 배치하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 기준점과 상기 대응점의 오차를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 오차가 기설정된 허용범위 내라면 상기 대상체의 치수 품질 검사를 종료하는 단계;를 포함한다.
상기 치수 품질 검사 방법은, 초음파를 이용하여 상기 대상체의 내부 구조의 치수 정보를 측정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위하여 본 발명은, 스마트 디바이스와 대상체를 촬영하는 CCTV; 상기 대상체의 설계 도면 및 상기 스마트 디바이스의 치수 정보가 저장된 DB; 및 상기 스마트 디바이스의 치수 정보와 비교하여 상기 대상체의 치수 정보를 측정하며, 상기 측정된 치수 정보를 바탕으로 상기 CCTV 영상 속 대상체와 상기 설계 도면을 정합시키고, 정합되는 정도를 기준으로 상기 대상체의 치수 품질을 판단하는 판단부;를 포함한다.
이때, 상기 치수 품질 검사 시스템은, 초음파를 이용하여 상기 대상체의 치수 정보를 측정하는 초음파측정부를 더 포함할 수 있다.
상기한 바와 같은 본 발명의 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템은 CCTV만으로도 대상체의 전체 치수를 쉽게 측정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 상기 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템은 CCTV만으로 측정한 전체 치수를 설계 도면에 기재된 치수들과 자동으로 대비하여 품질 관리 효율을 향상시키는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 치수 품질 검사 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 치수 품질 검사 시스템을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에서 사용되는 스마트 디바이스를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 검사 방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 검사 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따라 대상체와 설계 도면을 정합한 것을 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 발명에서 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.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
이하, 본 발명의 바람직한 제1 실시예에 따른, 치수 품질 검사 시스템에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 치수 품질 검사 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1에 따르면, 치수 품질 검사 시스템(100)은 CCTV(10), DB(20), 판단부(30), 스마트 디바이스(40)를 포함한다. 이때, DB(20)에는 대상체(1)의 설계 도면(50) 및 스마트 디바이스(40)의 치수 정보 등이 저장된다.
도 2에 따르면, 치수 품질 검사 시스템(100)은 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 CCTV(10)로 촬영한다. 이때, 촬영 영상을 이용하여 대상체(1)의 치수 정보를 판단부(30)에서 분석한다. 판단부(30)는 DB(20)에 저장된 설계 도면(50)을 대상체(1)에 정합할 수 있도록 비율을 조절하며, 대상체(1) 및 비율이 조절된 설계 도면(50)을 정합한다.
이때, 설계 도면(50)은 3차원 CAD를 활용하는 것이 바람직하다. CAD는 컴퓨터 지원설계(Computer Aided Design)의 약어로서 컴퓨터에 기억되어 있는 설계정보를 그래픽 디스플레이 장치로 추출하여 화면을 보면서 설계하는 것이다. 따라서, 본 발명에서 활용되는 설계 도면(50)은 3차원 CAD 파일일 수 있다.
즉, 치수 품질 검사 시스템(100)은 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 촬영하는 CCTV(10), 치수 정보가 포함된 설계 도면(50)과 이를 저장하는 DB(20), 설계 도면(50)과 측정된 대상체(1)의 치수를 비교 및 분석하는 판단부(30)를 포함할 수 있다.
치수 품질 검사 시스템(100)은 운영 시스템(100)의 호스트에 접속되어 있는 컴퓨터 단말, 휴대형 컴퓨터(handheld PC), 노트북, PDA(Personal Digital Assistants) 중 어느 하나의 형태로 제작 가능하다.
이때, 치수 품질이란, 대상체(1)가 설계 도면(50)에 따라 제조되고, 제조된 대상체(1)(제품)가 설계 도면(50)상에 정해진 치수 대로 제조되었는지를 나타낸다. 치수 품질이 높을수록 대상체(1)가 설계 도면(50)에 따라 정확한 치수로 제조된 것이다. 치수 정보란, 가로, 세로, 높이, 깊이 등 수치로 측정될 수 있는 대상체(1)의 모든 치수를 포괄하는 의미로서 사용된다.
또한, 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 촬영하는 것은 CCTV(10)에 한정되지 않는다. 이때, CCTV(10)는 광학 카메라, 초음파 카메라 등 대상체(1)를 인식할 수 있는 모든 기계 및 장치로 대체될 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 제1 실시예는 선박과 같은 대형 제품을 대상체(1)로 하여 촬영할 수 있으므로, 추가 비용 없이 대상체(1)가 놓인 공간에서 촬영할 수 있도록 CCTV(10)를 활용할 수 있다. 즉, 기 설치되었던 CCTV(10)를 그대로 활용할 수 있다.
또한, CCTV(10)가 측정하는 대상체(1)는 선박에 한정되지 않으며, CCTV(10)로 촬영할 수 있는 모든 물체일 수 있다. 다만, 대상체(1)는 수작업으로 치수를 측정하기 어려운 정도의 큰 제품, 예를 들어 비행기나 선박 등일 수 있다.
도 3은 본 발명에서 사용되는 스마트 디바이스를 나타낸 도면이다.
도 3에 따르면, 치수 품질 검사 시스템(100)에서 사용되는 스마트 디바이스(40)는 모든 치수가 이미 측정되어서 알려진 것이다. 치수 품질 검사 시스템(100)은, CCTV(10)로 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 촬영하고, 이미 알려진 스마트 디바이스(40)의 치수를 바탕으로 대상체(1)의 치수를 측정할 수 있다.
또한, 스마트 디바이스(40)는 기 정해진 형태로 제작되는 것이 바람직하다. 판단부(30)는 형태를 통하여 CCTV(10) 영상 속 사물이 스마트 디바이스(40)인지 인식할 수 있다. 경우에 따라, 특정 무늬, 특정 신호 등을 포함하는 등의 방식을 통하여 판단부(30)가 CCTV(10) 영상 속 스마트 디바이스(40)를 인식할 수도 있다.
판단부(30)는 DB(20)에 저장된 스마트 디바이스(40)의 크기 등의 치수 정보와 비교하여 대상체(1)의 크기 등의 치수 정보를 측정한다. 측정된 대상체(1)의 치수 정보를 바탕으로 대상체(1)가 촬영된 CCTV(10) 영상과 DB(20)에 저장된 대상체(1)의 설계 도면(50)을 정합시킨다. 이때, 판단부(30)는 대상체(1) 영상과 대상체(1)의 설계 도면(50)간 정합되는 정도를 기준으로 대상체(1)의 치수 품질을 판단한다.
치수 품질 검사 시스템(100)은 CCTV(10)로 영상을 촬영하면 이를 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다. 디스플레이부에 CCTV(10)로 촬영된 대상체(1)가 표시되면, 판단부(30)는 DB(20)에 저장된 설계 도면(50)을 전달받아 디스플레이부에 표시할 수 있다. 이때, 설계 도면(50)은 측정된 대상체(1)의 치수 정보를 바탕으로 비율이 조절된다. 즉, 사용자 또는 판단부(30)는 대상체(1) 영상에 대상체(1) 치수만큼 비율이 조절된 설계 도면(50)을 정합시켜 제조된 제품의 치수 품질을 검사한다.
또한, 치수 품질 검사 시스템(100)은 초음파를 이용하여 대상체(1)의 깊이 등에 대한 치수 정보를 측정하는 초음파 측정부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 초음파 측정부(미도시)는, 대상체(1)를 향하여 초음파를 조사한다. 이때, 초음파 측정부(미도시)는 조사된 초음파가 다시 반사된 경로 및 시간차 등을 활용하여 대상체(1)의 치수 정보를 측정한다.
초음파 측정부(미도시)는 초음파를 활용한 소나(SONAR)와 동일한 원리를 이용하여 대상체(1)의 깊이 등에 대한 지수 정보를 측정할 수 있다. 초음파는 대상체(1)에 닿으면 반사하여 되돌아오는 성질이 있는데, 초음파 측정부(미도시)는 초음파가 되돌아오기까지의 걸린 시간차를 활용하여 깊이 등에 대한 치수 정보를 측정한다. 일반적으로 초당 5천~5만 헤르츠(HZ)인 초음파 펄스를 사용할 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 제2 실시예에 따른, 치수 품질 관리 방법에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
참고로, 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 관리 방법 중 본 발명의 제1 실시예와 특징이 동일하거나 유사한 구성들에 대한 설명은 생략될 수 있다. 다만, 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 관리 방법의 실시 주체는 본 발명의 제1 실시예에 따른 치수 품질 관리 시스템(100)인 것이 바람직하다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 검사 방법을 나타낸 도면이다.
도 4에 따르면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 검사 방법은, CCTV(10) 영상 속 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 인식하는 단계(S100), 촬영 영상을 기초로 대상체(1)의 치수 정보를 측정하는 단계(S200), 대상체(1)의 치수 정보를 기초로 설계 도면(50)의 비율을 조정하는 단계(S300), 비율이 조절된 설계 도면(50)과 대상체(1)를 정합하는 단계(S400), 및 설계 도면(50)과 대상체(1)가 정합되는 정도를 기초로 대상체(1)의 치수 품질을 판단하는 단계(S500)를 포함한다.
CCTV(10) 영상 속 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 인식하는 단계(S100)는, CCTV(10)를 이용하여 스마트 디바이스(40)와 대상체(1)를 촬영하는 단계(S110), 촬영 영상 속 스마트 디바이스(40) 및 대상체(1)를 식별하는 단계(S120), 및 촬영 영상을 디스플레이에 표시하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
이때, CCTV(10) 영상 속 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 인식하는 구체적인 방법은, 사용자가 직접 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 인지하여 표시하는 것일 수 있다. 다만, 바람직하게는 CCTV(10) 영상을 기계 학습 알고리즘을 이용하여 분석하고 해당 영상 속 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 인식하게 할 수 있다.
기계 학습이란 컴퓨터 프로그램이 데이터와 처리 경험을 이용한 학습을 통해 정보 처리 능력을 향상시키는 것 또는 이와 관련된 연구 분야를 말한다. 기계 학습은 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 반지도 학습 (Semisupervised learning) 등으로 분류되며, 지도 학습(Supervised Learning)은 분류(Classification), 회귀(Regression) 등으로 나뉜다. 본 발명에서는, CCTV(10) 영상 속 물체를 판별하기 위한 알고리즘을 사용할 수 있다.
촬영 영상을 기초로 대상체(1)의 치수 정보를 측정하는 단계(S200)는, CCTV(10) 영상 속 스마트 디바이스(40)의 치수 정보를 측정하는 단계(S210), 측정된 스마트 디바이스(40)의 치수 정보와 DB(20)에 저장된 스마트 디바이스(40)의 치수 정보를 기초로 스마트 디바이스(40)와 CCTV(10)간의 거리를 계산하는 단계(S220), 계산된 거리와 CCTV(10) 영상에 나타난 대상체(1)의 치수 정보를 기초로 대상체(1)의 실제 치수 정보를 계산하는 단계(S230)를 포함할 수 있다.
즉, CCTV(10)로 대상체(1) 및 스마트 디바이스(40)를 촬영하면, 판단부(30)는 CCTV(10) 영상 속 스마트 디바이스(40)를 인식한다. 판단부(30)는 스마트 디바이스(40)의 형태, 무늬 또는 신호 등을 기초로 CCTV(10) 영상 속 스마트 디바이스(40)를 인식할 수 있다. 판단부(30)는 CCTV(10) 영상 속 스마트 디바이스(40)의 크기를 측정하고, DB(20)에 저장된 스마트 디바이스(40)의 치수 정보와 비교한 후 스마트 디바이스(40)와의 거리를 판단한다.
또한, 판단부(30)는 CCTV(10) 영상 속 대상체(1)를 인식한다. 판단부(30)는 스마트 디바이스(40)를 기초로 판단된 거리 정보를 기초로 CCTV(10)와 대상체(1)간의 거리를 판단한다. 판단부(30)는 CCTV(10)와 대상체(1)간의 거리와, CCTV(10) 영상 속 대상체(1)의 크기를 통하여 실제 대상체(1)의 크기 등의 치수 정보를 측정한다.
대상체(1)의 치수 정보를 기초로 설계 도면(50)의 비율을 조정하는 단계(S300)는, 대상체(1)와 설계 도면(50)의 정합을 위한 단계이다. 대상체(1)와 설계 도면(50)의 정합을 하려면, 대상체(10)의 치수 정보에 따라 설계 도면(50)의 축적을 조절해야 한다. 판단부(30)는 축적이 조절된 설계 도면(50)을 CCTV(10) 영상 속 대상체(1)와 정합한다.
비율이 조절된 설계 도면(50)과 대상체(1)를 정합하는 단계(S400)는, CCTV(10) 영상 속 대상체(1)에 적어도 4개의 기준점을 설정하는 단계(S410), 기준점에 대응하는 대응점을 비율이 조정된 설계 도면(50) 상에 설정하는 단계(S420), DB에 저장된 스마트 디바이스(40)의 좌표 정보를 기초로 기준점 및 대응점의 좌표를 설정하는 단계(S430), 디스플레이 상에 대상체(1)의 치수 정보에 맞게 조정된 설계 도면(50)을 표시하는 단계(S440), 및 기준점의 좌표와 대응점의 좌표를 매칭시켜 CCTV 영상 속 대상체(1)와 설계 도면(50)을 겹치도록 배치하는 단계(S450)를 포함할 수 있다. 다만, 경우에 따라서 디스플레이 상에 표시하는 단계(S440)가 실행되는 순서는 언제든지 변경될 수 있다.
도 6은 본 발명에 따라 대상체와 설계 도면을 정합한 것을 나타낸 도면이다.
도 6에 따르면, 기준점의 좌표와 대응점의 좌표를 매칭시켜 CCTV 영상 속 대상체(1)와 설계 도면(50)을 겹치도록 배치하는 단계(S450)는, 사용자가 직접 영상 속 대상체(1)와 설계 도면(50)을 배치할 수도 있고, 경우에 따라 판단부가 자동으로 배치할 수 있다.
또한, 설계 도면(50)과 대상체(1)가 정합되는 정도를 기초로 대상체(1)의 치수 품질을 판단하는 단계(S500)는, 좌표상의 기준점과 대응점의 오차를 계산하는 단계(S510), 및 계산된 오차가 기설정된 허용범위 내라면 대상체(1)의 치수 품질 검사를 종료하는 단계(S520)를 포함할 수 있다. 만일, 계산된 오차가 기설정된 허용범위 밖이라면 대상체(1)를 회수하는 단계(S530)를 포함할 수 있다.
이와 같이 대상체(1)에 기준점을 적어도 4개를 설정해야 판단부(30)를 통하여 대상체(1)와 설계 도면(50)을 정합하기 용이한 효과가 있다.
기준점에 대응되는 지점을 설계 도면(50) 상에 설정한 것을 대응점이라고 하며, 기준점과 대응점이 완전히 일치하면 해당 대상체(1)는 정확한 치수로 제조된 것이라고 볼 수 있다.
예를 들어, 기준점이 4개이고 이에 대응되는 대응점 역시 4개로 설정했다고 가정한다. 기준점과 대응점을 정합한 경우, 기준점 4개와 대응점 4개 중 가장 많은 지점이 일치할 수 있도록 대상체(1)와 설계 도면(50)을 배치한다.
각각 4개의 점 모두가 완전히 일치하면, 이 경우 대상체(1)는 정확한 치수로 제조된 것으로 볼 수 있다. 4개의 점 중 일부만 일치하고 나머지가 불일치하면, 이 경우 해당 대상체(1)는 정확한 치수로 제조된 것으로 볼 수 없다.
다만, 기준점과 대응점이 불일치하는 정도가 허용된 오차 범위 이내인 경우에는 정확한 치수로 제조된 것으로 보고 대상체(제품, 1)을 출하할 수 있다.
이 때, 기준점과 대응점이 불일치하는 정도가 허용된 오차 범위 이내인지 여부는, 기준점과 대응점의 좌표를 기준으로 계산하는 것이 바람직하다. 해당 오차 범위는 제조 환경, 제조 공정 및 비용 등을 고려하여 다양하게 설정될 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 실시예에 따른 치수 품질 검사 방법은, 초음파를 이용하여 대상체(1)의 내부 구조의 치수 정보를 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
초음파를 이용하여 치수 정보를 측정하는 단계는, 대상체(1)를 향하여 초음파를 조사하는 단계, 및 조사된 초음파를 수신하는 단계; 초음파가 다시 반사된 경로 및 시간차 등을 기초로 대상체(1)의 치수 정보를 계산하는 단계;를 포함할 수 있다.
이때, 대상체(1)의 치수 정보를 계산하는 단계는, 초음파를 활용한 소나(SONAR)와 동일한 원리를 이용하여 대상체(1)의 깊이 등에 대한 지수 정보를 계산할 수 있다. 초음파는 대상체(1)에 닿으면 반사하여 되돌아오는 성질이 있는데, 초음파측정부는 초음파가 되돌아오기까지의 걸린 시간차를 활용하여 깊이 등에 대한 치수 정보를 계산하는 것이다. 일반적으로 초당 5천~5만 헤르츠(HZ)인 초음파 펄스를 사용할 수 있다.
또한, 초음파를 이용하여 치수 정보를 측정하는 단계는, CCTV 영상 속 대상체(1)와 시스템(100)에 저장된 대상체(1)의 내부 설계 도면을 정합하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 경우에도 기준점 및 대응점을 활용하여 정합하는 것이 바람직하며, 그 원리는 상술한 것과 동일하다.
한편, 상기 치수 품질 검사 방법은 서버 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함한다. 그 예로는, 롬(Read Only Memory), 램(Random Access Memory), CD(Compact Disk), DVD(Digital Video Disk)-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 케리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한, 이러한 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 대상체
10: CCTV
20: DB
30: 판단부
40: 스마트 디바이스
50: 설계 도면
100: 시스템

Claims (8)

  1. 치수 품질을 관리하는 시스템이 수행하는 치수 품질 검사 방법에 있어서,
    CCTV 영상 속 대상체 및 스마트 디바이스를 인식하는 단계;
    상기 영상을 기초로 상기 대상체의 치수 정보를 측정하는 단계;
    상기 치수 정보를 기초로 설계 도면의 비율을 조절하는 단계;
    상기 비율이 조절된 설계 도면과 상기 영상 속 대상체를 정합하는 단계; 및
    상기 영상 속 설계 도면과 대상체가 정합되는 정도를 기초로 상기 대상체의 치수 품질을 판단하는 단계;를 포함하는, 치수 품질 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정하는 단계는,
    상기 CCTV 영상 속 상기 스마트 디바이스의 치수 정보를 측정하는 단계;
    상기 치수 정보와 DB에 저장된 치수 정보를 기초로 상기 스마트 디바이스와 상기 CCTV간의 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 거리 및 상기 영상 속 대상체의 치수 정보를 기초로, 상기 대상체의 실제 치수 정보를 계산하는 단계;를 포함하는 것인, 치수 품질 검사 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 정합시키는 단계는,
    상기 영상 속 대상체에 적어도 4개의 기준점을 설정하는 단계;
    상기 비율이 조절된 설계 도면 상에 상기 기준점에 대응하는 대응점을 설정하는 단계;
    기저장된 상기 스마트 디바이스의 좌표 정보를 기초로 상기 기준점 및 상기 대응점의 좌표를 설정하는 단계; 및
    상기 기준점의 좌표와, 상기 대응점의 좌표를 매칭시키는 단계;를 포함하는 것인, 치수 품질 검사 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 정합시키는 단계는,
    상기 촬영 영상이 표시되는 디스플레이 상에 상기 대상체의 크기에 맞게 축척이 조정된 상기 설계 도면이 표시되는 단계; 및
    상기 영상 속 대상체와 상기 설계 도면을 화면상에서 겹치도록 배치하는 단계;를 포함하는 것인, 치수 품질 검사 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 기준점과 상기 대응점의 오차를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 오차가 기설정된 허용범위 내라면 상기 대상체의 치수 품질 검사를 종료하는 단계;를 포함하는 것인, 치수 품질 검사 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 치수 품질 검사 방법은,
    초음파를 이용하여 상기 대상체의 내부 구조의 치수 정보를 측정하는 단계;를 더 포함하는 것인, 치수 품질 검사 방법.
  7. 스마트 디바이스와 대상체를 촬영하는 CCTV;
    상기 대상체의 설계 도면 및 상기 스마트 디바이스의 치수 정보가 저장된 DB; 및
    상기 스마트 디바이스의 치수 정보와 비교하여 상기 대상체의 치수 정보를 측정하며, 상기 측정된 치수 정보를 바탕으로 상기 CCTV 영상 속 대상체와 상기 설계 도면을 정합시키고, 정합되는 정도를 기준으로 상기 대상체의 치수 품질을 판단하는 판단부;를 포함하는 치수 품질 검사 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 치수 품질 검사 시스템은,
    초음파를 이용하여 상기 대상체의 치수 정보를 측정하는 초음파측정부를 더 포함하는 것인, 치수 품질 검사 시스템.

KR1020190103116A 2019-08-22 2019-08-22 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템 KR102280668B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190103116A KR102280668B1 (ko) 2019-08-22 2019-08-22 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190103116A KR102280668B1 (ko) 2019-08-22 2019-08-22 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210023210A true KR20210023210A (ko) 2021-03-04
KR102280668B1 KR102280668B1 (ko) 2021-07-22

Family

ID=75174441

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190103116A KR102280668B1 (ko) 2019-08-22 2019-08-22 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102280668B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102638254B1 (ko) * 2023-10-16 2024-02-16 방수온 머신비전 비교 분석 기법에 기반한 기계적 가공물의 치수 측정 방법 및 치수 측정 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110022600A (ko) * 2008-05-16 2011-03-07 록히드 마틴 코포레이션 초음파 데이터의 ｃａｄ 공간으로의 맵핑을 위한 비전 시스템 및 방법
KR20140112064A (ko) * 2012-01-13 2014-09-22 퀄컴 인코포레이티드 가상 자
KR20140135513A (ko) * 2013-05-16 2014-11-26 삼성중공업 주식회사 구조물 검사 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110022600A (ko) * 2008-05-16 2011-03-07 록히드 마틴 코포레이션 초음파 데이터의 ｃａｄ 공간으로의 맵핑을 위한 비전 시스템 및 방법
KR20140112064A (ko) * 2012-01-13 2014-09-22 퀄컴 인코포레이티드 가상 자
KR20140135513A (ko) * 2013-05-16 2014-11-26 삼성중공업 주식회사 구조물 검사 장치 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102638254B1 (ko) * 2023-10-16 2024-02-16 방수온 머신비전 비교 분석 기법에 기반한 기계적 가공물의 치수 측정 방법 및 치수 측정 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102280668B1 (ko) 2021-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111127422B (zh) 图像标注方法、装置、系统及主机
US9076195B2 (en) Methods and apparatus to identify components from images of the components
WO2020055490A1 (en) Generating synthetic digital assets for a virtual scene including a model of a real-world object
US10417833B2 (en) Automatic 3D camera alignment and object arrangment to match a 2D background image
JP2014527663A (ja) 座標測定系データ整理
EP3690700A1 (en) Image similarity calculation method and device, and storage medium
JP2015041164A (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
CN114925748B (zh) 模型训练及模态信息的预测方法、相关装置、设备、介质
EP3667544B1 (en) Designing a structural product
US20140143643A1 (en) Methods and apparatus to label radiology images
US7668336B2 (en) Extracting embedded information from a document
US20230290054A1 (en) Information processing device and method, and non-transitory computer-readable recording medium
CN111126268A (zh) 关键点检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质
KR102280668B1 (ko) 치수 품질 검사 방법 및 그 시스템
US20170059306A1 (en) Point cloud systems and methods
US8462176B1 (en) Automatic annotation generation
JP2006292615A (ja) 外観検査装置、外観検査方法、コンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラムおよび記録媒体
US20240012966A1 (en) Method and system for providing a three-dimensional computer aided-design (cad) model in a cad environment
Tao et al. Anomaly detection for fabricated artifact by using unstructured 3D point cloud data
US20180025479A1 (en) Systems and methods for aligning measurement data to reference data
CN111599080B (zh) 拼接纸币的检测方法、装置、金融机具设备及存储介质
Lins Mechatronic system for measuring hot-forged automotive parts based on image analysis
US11410383B2 (en) Automated component design extraction
JP2019149028A (ja) 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム
CN117437602B (zh) 一种双图层数据标定方法、装置、设备及可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right