KR20210066618A - 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법 - Google Patents

초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20210066618A
KR20210066618A KR1020190156090A KR20190156090A KR20210066618A KR 20210066618 A KR20210066618 A KR 20210066618A KR 1020190156090 A KR1020190156090 A KR 1020190156090A KR 20190156090 A KR20190156090 A KR 20190156090A KR 20210066618 A KR20210066618 A KR 20210066618A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
signal
value
peak signal
feature point
peak
Prior art date
Application number
KR1020190156090A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102355438B1 (ko
Inventor
이수형
Original Assignee
주식회사 씨자인
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 주식회사 씨자인 filed Critical 주식회사 씨자인
Priority to KR1020190156090A priority Critical patent/KR102355438B1/ko
Priority to US16/999,566 priority patent/US11263776B2/en
Publication of KR20210066618A publication Critical patent/KR20210066618A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102355438B1 publication Critical patent/KR102355438B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/523—Details of pulse systems
    • G01S7/526—Receivers
    • G01S7/527—Extracting wanted echo signals
    • G01S7/5273—Extracting wanted echo signals using digital techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/539—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/04—Systems determining presence of a target
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/64—Three-dimensional objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12—Classification; Matching
    • G06F2218/14—Classification; Matching by matching peak patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템은, 초음파 센서의 출력을 증폭하는 증폭기; 상기 증폭기의 출력을 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기; 및 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 특징점 추출기;를 포함하되, 상기 특징점 추출기는, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서, 가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호; 상기 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및 상기 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출한다.

Description

초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법{OBJECT RECOGNITION SYSTEM USING ULTRASONIC SENSOR AND RECOGNITION METHOD THEREFOR}
본 발명은 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 복잡한 영상 처리 없이 간단하게 사물을 인식할 수 있는 시스템 및 그 인식 방법에 관한 것이다.
일반적으로 초음파를 이용하여 사물을 인식할 경우, 국내공개특허공보 제10-2015-0059191호(소나 영상의 실시간 영상처리를 이용한 수중물체의 인식 및 추적방법)에 개시된 바와 같이, 복잡한 영상 처리 과정을 요구한다.
또는, 영상 처리 없이 단순화된 경우에는, 초음파 센서로부터 출력된 신호에 대해 반사되어 돌아온 신호를 감지하여 거리를 측정하는 센서로 주로 사용되고 있다. 즉, 초음파 센서만 있을 경우 대상 물체와의 거리는 알 수 있지만 어떤 물체인지 알 수 없다. 참고로, 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정할 경우, 반사파의 신호 크기 최대치만 측정하여 분석하고 있다.
따라서, 복잡한 영상 처리 없이, 간단하게 초음파 센서를 이용하여 사물을 인식할 수 있는 방법이 개발된다면, 낮은 비용으로 높은 효과를 기대할 수 있을 것이다.
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 복잡한 영상 처리 없이, 간단하게 초음파 센서를 이용하여 사물을 인식할 수 있는 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.
본 발명의 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템은, 상기 초음파 센서의 출력을 증폭하는 증폭기; 상기 증폭기의 출력을 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기; 및 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 특징점 추출기;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 특징점 추출기는, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서, 가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호; 상기 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및 상기 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출하는 것이 바람직하다.
아울러, 상기 특징점 추출기는, 상기 1번째 피크 신호와 상기 N번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 1 시간 간격; 상기 1번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 2 시간 간격; 상기 N번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 3 시간 간격; 및 상기 1번째 피크 신호와 제 K 신호 사이의 시간 간격인 제 4 시간 간격; 중 적어도 1개의 간격값 또는, 적어도 1개의 간격값을 이용한 값을 특징점으로 더 추출하는 것이 바람직하다. 여기서, 상기 제 K 신호는, 상기 1번째 피크 신호의 크기값의 제 1 비율의 값; 또는, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값;의 크기를 갖는 신호이다.
바람직하게는, 본 발명의 사물 인식 시스템은, 상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점을 이용하여, 사물을 인식하는 사물 인식기;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 상기 사물 인식기는, 상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서 추출된 피크값이 하나인 경우, 해당 사물을 제 1 그룹의 사물로 판단하고, 상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서 추출된 피크값이 다수인 경우, 해당 사물을 제 2 그룹의 사물로 판단하는 것이 바람직하다.
또는, 상기 사물 인식기는, 상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점을 비교하여, 해당 사물을 특정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 초음파 센서를 이용한 사물 인식 방법은, 상기 초음파 센서의 출력을 증폭하는 증폭 단계; 상기 증폭 단계의 출력을 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환 단계; 및 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 특징점 추출 단계;를 포함한다.
구체적으로, 상기 특징점 추출 단계는, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서, 가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호; 상기 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및 상기 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 특징점 추출 단계는, 상기 1번째 피크 신호와 상기 N번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 1 시간 간격; 상기 1번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 2 시간 간격; 상기 N번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 3 시간 간격; 및 상기 1번째 피크 신호와 제 K 신호 사이의 시간 간격인 제 4 시간 간격; 중 적어도 1개의 간격값 또는, 적어도 1개의 간격값을 이용한 값을 특징점으로 더 추출하는 것이 바람직하다. 여기서, 상기 제 K 신호는, 상기 1번째 피크 신호의 크기값의 제 1 비율의 값; 또는, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값;의 크기를 갖는 신호인 것을 특징으로 한다.
아울러, 본 발명의 사물 인식 방법은, 상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점을 이용하여, 사물을 인식하는 사물 인식 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
구체적으로, 상기 사물 인식 단계는, 상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서 추출된 피크값이 하나인 경우, 해당 사물을 제 1 그룹의 사물로 판단하고, 상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서 추출된 피크값이 다수인 경우, 해당 사물을 제 2 그룹의 사물로 판단할 수 있다.
또는, 상기 사물 인식 단계는, 상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점을 비교하여, 해당 사물을 특정할 수도 있다.
본 발명의 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법에 따르면, 복잡한 영상 처리 없이 간단하게 초음파 센서를 이용하여 사물을 인식할 수 있다.
도 1은 초음파 센서를 이용한 측정 방법의 설명도.
도 2a 및 도 2b는 각각, 초음파 센서의 출력 파형도.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템의 구성도.
도 4는 초음파 센서의 출력 파형 중 반사파 구간의 파형도,
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
먼저, 도 1은 초음파 센서를 이용한 측정 방법의 설명도이고, 도 2a 및 도 2b는 초음파 센서의 출력 파형도이다. 참고로, 도 2b는 도 2a의 파형을 설명을 위해 간략화한 것이다.
도 1, 도 2a 및 도 2b에 의해 초음파 센서에 의한 측정 방법에 대해 간단히 설명하기로 한다.
먼저, 초음파 센서로부터 일정 시간 동안 구동용 펄스파에 의해 구동되고, 초음파 센서는 이에 따른 신호를 수신하게 된다.
이때 초음파 센서로부터의 출력을 보면, 제 1 단계에서는 구동용 펄스파가 출력되고, 제 2 단계에서는 점진적으로 신호가 감쇄하는 송수신의 전이 구간이 나타난다.
아울러, 제 3 단계에서는 초음파 센서의 출력이 감지되지 않다가, 제 4 단계에서 사물에 반사된 반사파가 출력하는 구간이 나타난다. 이 제 4 단계의 구간이 초음파 센서의 센싱 구간으로 거리 측정 등에 이용되게 된다.
참고로, 반사파의 특징을 간단히 설명하자면, 해당 사물의 밀도는 반사파의 신호 파형에 크게 영향을 주지 않고 표면의 형태가 주로 반사파의 신호 파형에 여향을 미친다. 예를 들면, 표지판에 반사되는 파형과 사람의 옷에 반사되는 파형은 서로 그 형태가 다르게 나타난다.
본 발명에서는 이러한 사물에 따라 상이하게 나타나는 반사파의 특징을 이용하여, 영상 처리 없이 간단히 사물을 인식하고자 한다. 즉, 수중에서의 지형 지물인지 해초, 뻘 또는 물고기인 지 등은, 반사파의 파형을 이용하여 판단할 수 있다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템(100)의 구성도를 나타낸다.
도 3으로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템(100)은, 증폭기(10), 아날로그-디지털 변환기(20), 특징점 추출기(30) 및 사물 인식기(40)를 포함하여 구성될 수 있다.
참고로, 증폭기(10) 및 아날로그-디지털 변환기(20)는 회로에 의해 구현될 수 있다. 아울러, 특징점 추출기(30) 및 사물 인식기(40)는 회로 또는 프로세서를 이용할 수 있다. 다만, 특징점 추출기(30) 및 사물 인식기(40)는 프로세서를 이용하여 구현하는 것이 바람직할 것이다.
증폭기(10)는, 초음파 센서의 출력을 증폭하는 역할을 한다. 아울러, 아날로그-디지털 변환기(20)는, 아날로그 신호인 증폭기(10)의 출력을 디지털 신호로 변환한다.
또한, 특징점 추출기(30)는, 아날로그-디지털 변환기(20)의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 역할을 한다.
도 4는 초음파 센서의 출력 파형 중 반사파 구간의 파형을 나타낸다.
다만, 도 4에서는, 초음파 센서의 출력 파형 중 반사파 구간에서, 급속히 그 크기가 증가하는 상승 구간 이후, 천천히 그 크기가 감소하는 하강 구간을 간략화하여 도시하였다.
본 발명의 특징점 추출기(30)는, 이 하강 구간의 시작점부터 이용하는 것이 바람직하다.
즉, 특징점 추출기(30)는, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환기(20)의 출력 중에서, 가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호; 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출하는 것을 특징으로 한다.
예를 들면 N은 2로, M은 3으로 설정될 수 있다. 도 4에서는, N은 2로, M은 3으로 가정하여 도시되었다.
아울러, 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값이라는 것은, 사물과의 거리에 따라 달라지는 신호 강도를 보정한 값으로, 각 피크 신호의 값을 1번째 피크 신호의 값으로 나눈 값을 예로 들 수 있다.
또한, 1번째 피크 신호만 나타나는 반사파의 파형의 경우에, N번째 피크 신호 및 M번째 피크 신호의 크기값 또는 그 크기값을 이용한 값은, 특징점이 없는 것이 아니라, 특징점으로서 '신호 없음'과 같이 정의될 수 있을 것이다.
아울러, 특징점 추출기(30)는, 1번째 피크 신호와 N번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 1 시간 간격; 1번째 피크 신호와 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 2 시간 간격; N번째 피크 신호와 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 3 시간 간격; 및 1번째 피크 신호와 제 K 신호 사이의 시간 간격인 제 4 시간 간격; 중 적어도 1개의 간격값 또는, 적어도 1개의 간격값을 이용한 값을 특징점으로 더 추출하는 것이 바람직하다.
적어도 1개의 간격값을 이용한 값이라는 것은, 각 간격값을 피크 신호의 값을 제 4 시간 간격의 값으로 나눈 값을 예로 들 수 있다.
1번째 피크 신호만 나타나는 반사파의 파형의 경우에, 제 1 시간 간격, 제 2 시간 간격 및 제 3 시간 간격의 값 또는 그 간격값을 이용한 값은, 특징점이 없는 것이 아니라, 특징점으로서 '신호 없음'과 같이 정의될 수 있을 것이다.
여기서, 제 K 신호는, 1번째 피크 신호의 크기값의 제 1 비율의 값; 또는, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환기(20)의 출력 중 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값;의 크기를 갖는 신호인 것을 특징으로 한다. 즉, 제 K 신호는, 초음파 센서의 반사파가 더 이상 출력되지 않는 반사파 구간의 종료 지점과 관련된 신호이다. 여기서 제 1 비율은 0.1 보다 작은 값은 것이 바람직하고, 제 2 값은 0 이상의 값일 수 있다. 참고로, 도 4에서는, 제 K 신호는, 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값이되 제 2 값은 0으로 설정되었다.
사물 인식기(40)는, 특징점 추출기(30)로부터 추출된 특징점을 이용하여, 사물을 인식하는 역할을 한다. 사물 인식기(40)는, 인공 지능을 이용할 수도 있겠지만, 인공 지능을 이용할 경우, 좀 더 고가의 프로세서를 사용할 필요가 있다. 따라서, 본 발명에서는 보다 간단한 알고리즘에 의해 사물 인식기(40)를 구현하고자 한다.
예를 들면 사물 인식기(40)는, 특징점 추출기(30)로부터 추출된 특징점 중, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환기(20)의 출력 중에서 추출된 피크값이 하나인 경우 해당 사물을 제 1 그룹의 사물로 판단할 수 있다. 아울러, 사물 인식기(40)는, 특징점 추출기(30)로부터 추출된 특징점 중, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환기(20)의 출력 중에서 추출된 피크값이 다수인 경우, 해당 사물을 제 2 그룹의 사물로 판단할 수 있다. 제 1 그룹의 사물의 예로는 겉표면이 매끈한 물체를 들 수 있고, 제 2 그룹의 사물의 예로는 옷을 입은 상태의 사람을 예로 들 수 있다. 즉, 겉표면이 매끈한 물체의 경우, 반사파가 상승 구간을 지나면, 하강 구간에서 오르내림(Fluctuation) 없이 점진적으로 감소하는 형태로 나타난다.
또는, 사물 인식기(40)는, 특징점 추출기(30)로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점을 비교하여, 해당 사물을 특정할 수 있다.
즉, 특징점 추출기(30)로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점 각각의 차이값의 절대값에, 미리 설정된 가중치를 각각 곱하고, 가중치를 곱한값의 합산값을 산출하는 것에 의해, 해당 사물을 특정할 수 있다.
예를 들면, 3개의 특징점 f1, f2, f3가 특징점 추출기(30)에서 추출되고, 제 1 사물에 대해 3개의 특징점이 a1, a2, a3로 저장되어 있고, 각 특징점에 대해 가중치가 w1, w2, w3로 설정되어 있다고 가정하자.
이때 합산값(S)은 (w1×|f1-a1|)+(w2×|f2-a2|)+(w3×|f3-a3|)과 같이 산출될 수 있다. 아울러, 그 합산값이 가장 작은 값에 해당하는 미리 저장된 사물의 특징점의 객체인 사물을, 사물 인식기(40)는, 반사파에 의해 감지한 사물로서 특정하게 된다. 다만, 그 합산값이 가장 작은 값이 일정값 이상일 경우에는, 사물 인식기(40)는 '사물이 미리 저장된 다수의 사물에 해당하지 않음'이라는 값에 의해, 해당 사물을 특정할 수 있다.
하기에 본 발명의 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 방법에 대해 설명하기로 한다.
본 발명의 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 방법은, 상술한 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템(100)을 이용하므로, 별도의 설명이 없더라고 사물 인식 시스템(100)의 모든 특징을 포함하고 있음은 물론이다.
본 발명의 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 초음파 센서를 이용한 사물 인식 방법은, 초음파 센서의 출력을 증폭하는 증폭 단계; 증폭 단계의 출력을 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환 단계; 아날로그-디지털 변환 단계의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 특징점 추출 단계; 및 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점을 이용하여, 사물을 인식하는 사물 인식 단계;를 포함한다.
구체적으로, 특징점 추출 단계는, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서, 가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호; 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출하는 것을 특징으로 한다.
예를 들면 N은 2로, M은 3으로 설정될 수 있다.
아울러, 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값이라는 것은, 사물과의 거리에 따라 달라지는 신호 강도를 보정한 값으로, 각 피크 신호의 값을 1번째 피크 신호의 값으로 나눈 값을 예로 들 수 있다.
또한, 1번째 피크 신호만 나타나는 반사파의 파형의 경우에, N번째 피크 신호 및 M번째 피크 신호의 크기값 또는 그 크기값을 이용한 값은, 특징점으로서 '신호 없음'과 같이 정의될 수 있을 것이다.
아울러, 특징점 추출 단계는, 1번째 피크 신호와 N번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 1 시간 간격; 1번째 피크 신호와 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 2 시간 간격; N번째 피크 신호와 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 3 시간 간격; 및 1번째 피크 신호와 제 K 신호 사이의 시간 간격인 제 4 시간 간격; 중 적어도 1개의 간격값 또는, 적어도 1개의 간격값을 이용한 값을 특징점으로 더 추출하는 것이 바람직하다.
적어도 1개의 간격값을 이용한 값이라는 것은, 각 간격값을 피크 신호의 값을 제 4 시간 간격의 값으로 나눈 값을 예로 들 수 있다.
1번째 피크 신호만 나타나는 반사파의 파형의 경우에, 제 1 시간 간격, 제 2 시간 간격 및 제 3 시간 간격의 값 또는 그 간격값을 이용한 값은, 특징점으로서 '신호 없음'과 같이 정의될 수 있을 것이다.
여기서, 제 K 신호는, 1번째 피크 신호의 크기값의 제 1 비율의 값; 또는, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값;의 크기를 갖는 신호인 것을 특징으로 한다. 즉, 제 K 신호는, 초음파 센서의 반사파가 더 이상 출력되지 않는 반사파 구간의 종료 지점과 관련된 신호이다.
아울러, 사물 인식 단계는, 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점 중, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서 추출된 피크값이 하나인 경우, 해당 사물을 제 1 그룹의 사물로 판단할 수 있다. 또한, 사물 인식 단계는, 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점 중, 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서 추출된 피크값이 다수인 경우, 해당 사물을 제 2 그룹의 사물로 판단할 수 있다.
또는, 사물 인식 단계는, 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점을 비교하여, 해당 사물을 특정할 수 있을 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템(100) 및 그 인식 방법에 따르면, 복잡한 영상 처리 없이 간단하게 초음파 센서를 이용하여 사물을 인식할 수 있음을 알 수 있다.
100 : 사물 인식 시스템
10 : 증폭기
20 : 아날로그-디지털 변환기
30 : 특징점 추출기
40 : 사물 인식기

Claims (12)

  1. 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템에 있어서,
    상기 초음파 센서의 출력을 증폭하는 증폭기;
    상기 증폭기의 출력을 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기; 및
    상기 아날로그-디지털 변환기의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 특징점 추출기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특징점 추출기는,
    상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서,
    가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호;
    상기 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및
    상기 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특징점 추출기는,
    상기 1번째 피크 신호와 상기 N번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 1 시간 간격;
    상기 1번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 2 시간 간격;
    상기 N번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 3 시간 간격; 및
    상기 1번째 피크 신호와 제 K 신호 사이의 시간 간격인 제 4 시간 간격; 중 적어도 1개의 간격값 또는, 적어도 1개의 간격값을 이용한 값을 특징점으로 더 추출하되,
    상기 제 K 신호는,
    상기 1번째 피크 신호의 크기값의 제 1 비율의 값; 또는,
    상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값;의 크기를 갖는 신호인 것을 특징으로 하는 사물 인식 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사물 인식 시스템은,
    상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점을 이용하여, 사물을 인식하는 사물 인식기;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사물 인식기는,
    상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서 추출된 피크값이 하나인 경우, 해당 사물을 제 1 그룹의 사물로 판단하고,
    상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환기의 출력 중에서 추출된 피크값이 다수인 경우, 해당 사물을 제 2 그룹의 사물로 판단하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 사물 인식기는,
    상기 특징점 추출기로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점을 비교하여, 해당 사물을 특정하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 시스템.
  7. 초음파 센서를 이용한 사물 인식 방법에 있어서,
    상기 초음파 센서의 출력을 증폭하는 증폭 단계;
    상기 증폭 단계의 출력을 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환 단계; 및
    상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력을 이용하여, 특징점을 추출하는 특징점 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 특징점 추출 단계는,
    상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서,
    가장 큰 값의 신호에 해당하는 1번째 피크 신호;
    상기 1번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 N번째 피크 신호; 및
    상기 N번째 피크 신호 이후에 출력되는 피크 신호 중 하나인 M번째 피크 신호;중 적어도 2개의 신호의 크기값 또는 적어도 2개의 신호의 크기값을 이용한 값을 특징점으로 추출하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 특징점 추출 단계는,
    상기 1번째 피크 신호와 상기 N번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 1 시간 간격;
    상기 1번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 2 시간 간격;
    상기 N번째 피크 신호와 상기 M번째 피크 신호 사이의 시간 간격인 제 3 시간 간격; 및
    상기 1번째 피크 신호와 제 K 신호 사이의 시간 간격인 제 4 시간 간격; 중 적어도 1개의 간격값 또는, 적어도 1개의 간격값을 이용한 값을 특징점으로 더 추출하되,
    상기 제 K 신호는,
    상기 1번째 피크 신호의 크기값의 제 1 비율의 값; 또는,
    상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중 가장 작은 값보다 제 2 값만큼 큰 값;의 크기를 갖는 신호인 것을 특징으로 하는 사물 인식 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 사물 인식 방법은,
    상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점을 이용하여, 사물을 인식하는 사물 인식 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사물 인식 단계는,
    상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서 추출된 피크값이 하나인 경우, 해당 사물을 제 1 그룹의 사물로 판단하고,
    상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점 중, 상기 초음파 센서가 감지하는 반사파 구간에 해당하는 상기 아날로그-디지털 변환 단계의 출력 중에서 추출된 피크값이 다수인 경우, 해당 사물을 제 2 그룹의 사물로 판단하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 사물 인식 단계는,
    상기 특징점 추출 단계로부터 추출된 특징점과 미리 저장된 사물별 특징점을 비교하여, 해당 사물을 특정하는 것을 특징으로 하는 사물 인식 방법.
KR1020190156090A 2019-11-28 2019-11-28 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법 KR102355438B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190156090A KR102355438B1 (ko) 2019-11-28 2019-11-28 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법
US16/999,566 US11263776B2 (en) 2019-11-28 2020-08-21 Object recognition system and method using ultrasonic sensor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190156090A KR102355438B1 (ko) 2019-11-28 2019-11-28 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210066618A true KR20210066618A (ko) 2021-06-07
KR102355438B1 KR102355438B1 (ko) 2022-01-26

Family

ID=76091041

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190156090A KR102355438B1 (ko) 2019-11-28 2019-11-28 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11263776B2 (ko)
KR (1) KR102355438B1 (ko)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62152282U (ko) * 1986-03-18 1987-09-26
KR100792221B1 (ko) * 2006-09-29 2008-01-07 학교법인 포항공과대학교 스테레오 비전의 시각 특징점과 초음파 센서의 선 형상의결합을 통한 동시 위치인식 및 지도형성 방법
KR20080057499A (ko) * 2006-12-20 2008-06-25 재단법인 포항산업과학연구원 초음파 신호 처리 장치 및 그 방법
JP2010197351A (ja) * 2009-02-27 2010-09-09 Nippon Soken Inc 障害物検出装置
KR20130135016A (ko) * 2012-05-31 2013-12-10 한국과학기술연구원 객체의 재질 인식 장치 및 방법
JP2016206011A (ja) * 2015-04-23 2016-12-08 三菱電機株式会社 物体検出装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5108693A (en) * 1988-09-28 1992-04-28 General Electric Company Non-destructive dimensional and flaw inspection of thin wall tube weldments
US5970798A (en) * 1997-09-25 1999-10-26 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Ultrasonic bolt gage
WO2012057211A1 (ja) * 2010-10-26 2012-05-03 株式会社 東芝 超音波診断装置、超音波画像処理装置、医用画像診断装置及び医用画像処理装置
KR101527876B1 (ko) 2013-11-21 2015-06-11 한국해양과학기술원 소나 영상의 실시간 영상처리를 이용한 수중물체의 인식 및 추적방법
DE112018001824B3 (de) * 2017-05-16 2022-12-08 Elmos Semiconductor Se Verfahren zur Übertragung von Daten über einen Fahrzeugdatenbus von einem Ultraschallsystem zu einer Datenverarbeitungsvorrichtung
KR102258776B1 (ko) * 2019-05-20 2021-05-31 주식회사 힐세리온 인공지능형 초음파 지방간 자동 진단 장치 및 이를 이용한 원격 의료 진단 방법
KR102338018B1 (ko) * 2019-07-30 2021-12-10 주식회사 힐세리온 초음파 이미지상의 특징점들을 이용한 초음파 지방간 자동 진단 장치 및 이를 이용한 원격 의료 진단 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62152282U (ko) * 1986-03-18 1987-09-26
KR100792221B1 (ko) * 2006-09-29 2008-01-07 학교법인 포항공과대학교 스테레오 비전의 시각 특징점과 초음파 센서의 선 형상의결합을 통한 동시 위치인식 및 지도형성 방법
KR20080057499A (ko) * 2006-12-20 2008-06-25 재단법인 포항산업과학연구원 초음파 신호 처리 장치 및 그 방법
JP2010197351A (ja) * 2009-02-27 2010-09-09 Nippon Soken Inc 障害物検出装置
KR20130135016A (ko) * 2012-05-31 2013-12-10 한국과학기술연구원 객체의 재질 인식 장치 및 방법
JP2016206011A (ja) * 2015-04-23 2016-12-08 三菱電機株式会社 物体検出装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR102355438B1 (ko) 2022-01-26
US20210166415A1 (en) 2021-06-03
US11263776B2 (en) 2022-03-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2020509703A5 (ko)
US7800737B2 (en) Laser range finding device and distance measurement method thereof
US7668045B2 (en) Ultrasonic distance measurement method and device by extracting the period of a received signal from noise using a dual-threshold comparator
CN107390203B (zh) 一种超声波测距方法、装置及系统
EP2336854A3 (en) Pointer detection apparatus and pointer detection method
EP1575331A3 (en) Beamsteerer
JP2012122727A (ja) 底質判別装置、超音波探知機、パラメータ設定方法及びパラメータ設定プログラム
JP5763395B2 (ja) 探知装置およびプログラム
US9030651B2 (en) Laser range finding device and distance measurement method thereof
CN110031848B (zh) 一种超声波人物识别方法
KR20160014390A (ko) 물체 검출 장치 및 방법
KR102355438B1 (ko) 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법
RU2650419C1 (ru) Гидролокационный способ классификации подводных объектов в контролируемой акватории
JP3785715B2 (ja) 目標検出装置
JPH02296171A (ja) 音響検出装置
JP6372573B2 (ja) 脈拍数計測装置
RU2684440C1 (ru) Способ отождествления объектов, обнаруженных несколькими системами
JP4950474B2 (ja) 物体探知装置
JP6347660B2 (ja) 魚群探知機、単体魚検出方法、および単体魚検出プログラム
JP3881078B2 (ja) 周波数推定方法、周波数推定装置、ドップラソナーおよび潮流計
CN118541619A (zh) 抗干扰LiDAR波形及其估计方法
RU2634786C1 (ru) Способ определения маневра шумящего объекта
JP2535745B2 (ja) ソ―ナ―信号検出方式
JPH03248082A (ja) 海底反射波位置検出装置
RU2021121877A (ru) Способ обнаружения узкополосных сигналов

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right