KR20220033183A - Method for dividing vehicle identification number - Google Patents

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KR20220033183A
KR20220033183A KR1020200115251A KR20200115251A KR20220033183A KR 20220033183 A KR20220033183 A KR 20220033183A KR 1020200115251 A KR1020200115251 A KR 1020200115251A KR 20200115251 A KR20200115251 A KR 20200115251A KR 20220033183 A KR20220033183 A KR 20220033183A
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Abstract

The present invention relates to a method for segmenting a vehicle identification number image imprinted on a vehicle and, more specifically, to a method for segmenting a vehicle identification number, which receives a vehicle identification number imprinted on a vehicle and searches for a matching vehicle identification number image by using an ideal segmentation reference image, which is generated from preset character information for the received vehicle identification number by software, to accurately generate segmented images for each character forming the vehicle identification number and determining the degree of correlation from edge information when determining a modified division reference image having the highest correlation with the vehicle identification number image while transforming the segmentation reference image according to an adjustment factor to determine a modified segmentation reference image having the highest correlation with the vehicle identification number image with a small amount of calculation. The method comprises a vehicle identification number image generation step, a segmentation reference image generation step, and a segmented image generation step.

Description

차량에 각인된 차대번호 이미지의 분할 방법{Method for dividing vehicle identification number}Method for dividing vehicle identification number engraved on vehicle

본 발명은 차량에 각인되는 차대번호 이미지를 분할하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 차량에 각인하고자 하는 차대번호를 수신하고 수신한 차대번호에 대한 기설정된 문자 정보를 이용하여 소프트웨어로 생성되는 이상적인 분할 기준 이미지를 이용하여 일치하는 차대번호 이미지를 검색함으로써 차대번호 이미지로부터 차대번호를 구성하는 문자별로 정확하게 분할 이미지를 생성할 수 있으며, 분할 기준 이미지를 조절 요인에 따라 변형해가며 차대번호 이미지와 가장 상관도가 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정시 에지 정보로부터 상관도를 판단함으로써 적은 연산량으로 차대번호 이미지와 가장 상관도가 높은 변형 분할 기준 이미지를 판단할 수 있는 차대번호 이미지의 분할 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method of segmenting an image of a vehicle identification number engraved on a vehicle, and more specifically, an ideal division generated by software by receiving a vehicle identification number to be engraved on a vehicle and using preset text information for the received vehicle identification number By searching for the matching VIN image using the reference image, it is possible to accurately create a segmented image for each letter constituting the VIN from the VIN image, and it is most correlated with the VIN image by transforming the segmentation reference image according to the adjustment factors. By judging the degree of correlation from edge information when determining the high degree of deformation division reference image, it relates to a vehicle identification number image segmentation method that can determine the vehicle identification number image and the modified division reference image with the highest correlation with a small amount of computation.

차대번호(Vehicle Identification Number, VIN)는 차량의 대쉬패널, 크로스멤버 또는 방화벽 상부 등의 위치에 부착 또는 각인되어 있는데, 차대번호에는 차량을 식별할 수 있는 정보가 포함되어 있어 차량도난방지, 차량결함추적 등을 위해 사용된다.Vehicle Identification Number (VIN) is attached or engraved on the dash panel, cross member, or upper part of the firewall. Used for tracking, etc.

차대번호는 1980년 ISO(International Organization for Standardization)에 의해 고안되어 1981년 이후 차량에 적용되고 있는데, 알파벳 대문자와 숫자 또는 특수문자의 조합으로 이루어진 17자 또는 19자의 문자로 생산지역, 제조사, 차량구분, 차종, 제작년도 등의 정보를 나타낸다. The vehicle identification number was devised by ISO (International Organization for Standardization) in 1980 and has been applied to vehicles since 1981. , vehicle model, year of manufacture, etc.

차량 제조사에서 차량을 제조시 각인 장치를 이용하여 차량에 음각으로 차대번호를 각인하고, 인식 장치를 이용하여 차량에 각인한 차대번호가 정확하게 형성되었는지를 확인하여야 한다. When the vehicle manufacturer manufactures a vehicle, the vehicle identification number is engraved on the vehicle using an engraving device, and it is necessary to check whether the vehicle identification number engraved on the vehicle is correctly formed using the recognition device.

통상적으로 인식 장치는 조명 및 카메라 등을 이용하여 자동차에 부착 또는 각인된 차대번호를 인식한다.In general, a recognition device recognizes a vehicle identification number attached or engraved on a vehicle using lighting and a camera.

인식 장치는 조명과 카메라를 이용하여 차량에 실제 각인된 차대번호 이미지를 획득하며, 획득한 차대번호 이미지와 저장된 기준 차대번호 이미지를 비교하여 차량에 각인된 차대번호를 인식한다. 기준 차대번호 이미지는 차대번호로 사용되는 문자별로 구분되어 저장되어 있는데, 획득한 차대번호 이미지를 문자별로 분할하여 분할 이미지를 생성하고 생성한 분할 이미지와 문자별 기준 차대번호 이미지를 비교하여 차량에 실제 각인된 차대번호를 인식하게 된다.The recognition device acquires an image of the vehicle identification number engraved on the vehicle by using a light and a camera, and compares the obtained vehicle identification number image with the stored reference vehicle identification number image to recognize the vehicle identification number engraved on the vehicle. The reference vehicle identification number image is stored separately for each letter used as the vehicle identification number. The engraved vehicle identification number is recognized.

차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 획득한 차대번호 이미지의 경우, 카메라의 위치, 차대번호를 각인하는 차량의 배치 위치 등에 따라 기준 차대번호 이미지와 크기, 기울기, 위치 등이 서로 상이할 수 있다. 따라서 차량에 각인된 차대번호를 정확하게 인식하기 위하여 차대번호 이미지를 기준 차대번호 이미지의 크기, 기울기, 위치 등과 일치하도록 변형하고 변헝한 차대번호 이미지로부터 차대번호를 구성하는 문자별로 정확하게 구분하여 분할하여야 한다. 따라서 차대번호 이미지를 문자별로 구분하며 구분한 문자별로 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 방법에 대한 요구가 있다. In the case of a vehicle identification number image obtained by photographing a vehicle identification number engraved on a vehicle, the size, tilt, position, etc. may be different from the reference vehicle identification number image depending on the location of the camera and the arrangement position of the vehicle on which the vehicle identification number is engraved. Therefore, in order to accurately recognize the vehicle identification number engraved on the vehicle, the vehicle identification number image is transformed to match the size, inclination, and position of the reference vehicle identification number image, and from the transformed vehicle identification number image, each letter constituting the vehicle identification number must be accurately classified and divided. . Therefore, there is a need for a method of generating a split image by dividing the vehicle identification number image by character and dividing the vehicle identification number image by the separated characters.

본 발명의 선행문헌으로 한국공개특허 10-2020-0045023가 존재한다.As a prior document of the present invention, Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2020-0045023 exists.

본 발명은 위에서 언급한 종래 차대번호의 인식 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 기설정된 문자 정보를 이용하여 소프트웨어로 생성되는 이상적인 분할 기준 이미지를 이용하여 차량에 각인된 차대번호의 이미지를 분할하는 방법을 게공하는 것이다.The present invention is to solve the problem of the conventional vehicle identification number recognition method mentioned above. It is to provide a method of segmenting the image of the vehicle identification number.

본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 분할 기준 이미지를 크기, 각도, 위치 등의 조절 요인으로 변형해가며 차대번호 이미지와 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하며 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지의 조절 요인을 이용하여 차대번호 이미지를 문자별로 정확하게 분할할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to determine the modified segmentation reference image with the highest correlation with the vehicle identification number image while transforming the segmentation reference image with adjustment factors such as size, angle, and position, and the modified segmentation reference image with the highest correlation It is to provide a method that can accurately divide the vehicle identification number image by character using the control factors of

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 차대번호 이미지로부터 문자별로 분할하여 분할 이미지를 생성시 차대번호를 구성하는 문자의 위치 정보를 포함하도록 하여 각인 위치에 따라 조명이 상이하더라도 정확하게 차대번호를 인식할 수 있는 차대번호 이미지의 분할 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to divide the vehicle identification number image by letter to include the position information of the characters constituting the vehicle identification number when generating the divided image, so that even if the lighting is different depending on the engraving position, the vehicle identification number can be accurately recognized. It is to provide a method of dividing the existing vehicle identification number image.

본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 분할 기준 이미지를 조절 요인에 따라 변형해가며 차대번호 이미지와 가장 상관도가 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정시, 에지 정보로부터 상관도를 판단하여 적은 연산량으로 차대번호 이미지와 가장 상관도가 높은 조절 요인을 용이하게 결정할 수 있다.Another object of the present invention is to determine the degree of correlation from edge information when determining the modified division reference image that has the highest correlation with the vehicle identification number image while transforming the division reference image according to the adjustment factors, thereby reducing the amount of operation of the vehicle identification number. It is easy to determine the adjustment factor most correlated with the image.

본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따라 차량에 각인된 차대번호의 이미지를 분할하는 방법은 차량에 실제 각인된 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하는 단계와, 차량에 각인하고자 하는 차대번호를 수신하고 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 수신한 차대번호에 대한 분할 기준 이미지를 생성하는 단계와, 분할 기준 이미지를 이용하여 수신한 차대번호를 구성하는 문자별로 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the object of the present invention, the method for dividing an image of a vehicle identification number engraved on a vehicle according to the present invention includes the steps of generating a vehicle identification number image by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle; Receiving the vehicle identification number and generating a division reference image for the received vehicle identification number using text information of the predetermined vehicle identification number, and dividing the vehicle identification number image by characters constituting the received vehicle identification number using the division reference image to generate a segmented image.

바람직하게, 본 발명에 따라 분할 이미지를 생성하는 단계는 분할 기준 이미지를 조절 요인으로 변형한 변형 분할 기준 이미지를 생성하는 단계와, 변형 분할 기준 이미지와 차대번호 이미지 사이에 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계와, 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지의 조절 요인을 이용하여 차대번호 이미지로부터 변형 차대번호 이미지를 생성하는 단계와, 수신한 차대번호를 구성하는 문자별로 변형 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of generating the divided image according to the present invention includes generating a modified division reference image in which the division reference image is transformed with an adjustment factor, and the modified division with the highest correlation between the modified division reference image and the vehicle identification number image. Determining a reference image, generating a modified vehicle identification number image from the vehicle identification number image by using the adjustment factor of the modified division reference image with the highest correlation, and a modified vehicle identification number image for each character constituting the received vehicle identification number It characterized in that it comprises the step of generating a divided image by dividing.

여기서 분할 기준 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되는 기준 이미지인 것을 특징으로 한다.Here, the division reference image is characterized in that it is a reference image graphically generated by software using text information of a preset vehicle identification number.

여기서 조절 요인은 크기, 각도, 센터 위치 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다.Here, the adjustment factor is characterized in that at least one of a size, an angle, and a center position.

바람직하게, 본 발명에 따라 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계에서 변형 분할 기준 이미지와 차대번호 이미지를 서로 에지 매핑하여 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the step of determining the variant division reference image having the highest edge correlation with the vehicle identification number image according to the present invention, the deformation division reference image and the vehicle identification number image are edge mapped to each other, so that the vehicle identification number image and the edge correlation are the highest. It is characterized in that the division reference image is determined.

바람직하게, 본 발명에 따라 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계는 제1 조절 요인으로 변형된 제1 변형 분할 기준 이미지로부터 에지로 이루어진 제1 에지 기준 이미지를 생성하는 단계와, 차대번호 이미지로부터 에지로 이루어진 에지 차대번호 이미지를 생성하는 단계와, 제1 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 에지 상관도를 판단하는 단계와, 제1 조절 요인을 변경하여 변형 생성된 변형 분할 기준 이미지로부터 에지로 이루어진 추가 에지 기준 이미지를 생성하며 추가 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 에지 상관도를 판단하는 단계와, 제1 에지 기준 이미지와 추가 에지 기준 이미지 중 에지 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step of determining the deformation division reference image having the highest edge correlation with the vehicle identification number image according to the present invention generates a first edge reference image composed of edges from the first modified division reference image transformed by the first adjustment factor step, generating an edge vehicle identification number image consisting of edges from the vehicle identification number image, determining the edge correlation between the first edge reference image and the edge vehicle identification number image, and changing the first adjustment factor Generating an additional edge reference image consisting of edges from the generated deformation division reference image and determining the edge correlation between the additional edge reference image and the edge vehicle identification number image; It characterized in that it comprises the step of determining the deformation division reference image with the highest degree of correlation with the number image.

본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 수신한 차대번호의, 기설정한 문자 정보를 이용하여 차대번호를 구성하는 문자별로 변형 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 것을 특징으로 한다.The vehicle identification number image segmentation method according to the present invention is characterized in that the divided image is generated by dividing the modified vehicle identification number image for each letter constituting the vehicle identification number by using preset character information of the received vehicle identification number.

여기서 분할 이미지는 깊이 정보를 가지는 촬영 이미지로부터 분할되는 분할 깊이 이미지와, 명도 정보를 가지는 촬영 이미지로부터 분할되는 분할 명도 이미지로 생성되는 것을 특징으로 한다.Here, the divided image is characterized in that it is generated as a divided depth image divided from a photographed image having depth information and a divided brightness image divided from a photographed image having brightness information.

바람직하게, 본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 변형 차대번호 이미지에서 분할 이미지의 위치를 판단하여 분할 이미지의 위치 식별자를 생성하는 단계를 더 포함하며, 분할 이미지는 위치 식별자와 매핑되어 생성되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the method of dividing the vehicle identification number image according to the present invention further comprises the step of determining the position of the divided image in the modified vehicle identification number image to generate a location identifier of the divided image, wherein the divided image is generated by mapping the location identifier characterized in that

본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 다음과 같은 다양한 효과를 가진다.The method of dividing the vehicle identification number image according to the present invention has various effects as follows.

첫째, 본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 차량에 각인하고자 하는 차대번호를 수신하고 수신한 차대번호에 대한 기설정된 문자 정보를 이용하여 소프트웨어로 생성되는 이상적인 분할 기준 이미지를 이용하여 일치하는 차대번호 이미지를 검색함으로써, 차대번호 이미지로부터 차대번호를 구성하는 문자별로 정확하게 분할 이미지를 생성할 수 있다. First, the vehicle identification number image division method according to the present invention receives the vehicle identification number to be engraved on the vehicle, and uses an ideal division reference image generated by software using preset text information for the received vehicle identification number to match the vehicle identification number. By searching for the number image, it is possible to accurately generate a divided image for each character constituting the vehicle identification number from the vehicle identification number image.

둘째, 본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 분할 기준 이미지를 크기, 각도, 위치 등의 조절 요인으로 변형해가며 일치하는 차대번호 이미지를 검색하여 분할함으로써, 차대번호 이미지로부터 차대번호를 구성하는 문자별로 정확하게 분할 이미지를 생성할 수 있다.Second, the vehicle identification number image segmentation method according to the present invention is to find and divide the matching vehicle identification number image while transforming the division reference image into adjustment factors such as size, angle, position, etc., thereby constructing the vehicle identification number from the vehicle identification number image. A split image can be created accurately for each character.

셋째, 본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 차대번호 이미지로부터 문자별로 분할하여 분할 이미지를 생성시 차대번호를 구성하는 문자의 위치 정보를 포함하도록 분할 이미지를 생성함으로써, 각인 위치에 따라 조명이 상이하더라도 정확하게 차대번호를 인식할 수 있다.Third, the segmentation method of the vehicle identification number image according to the present invention divides the vehicle identification number image by characters to generate a divided image to include the position information of the characters constituting the vehicle identification number when generating the divided image, so that the lighting is Even if they are different, the vehicle identification number can be accurately recognized.

넷째, 본 발명에 따른 차대번호 이미지의 분할 방법은 분할 기준 이미지를 조절 요인에 따라 변형해가며 차대번호 이미지와 가장 상관도가 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정시 에지 정보로부터 상관도를 판단함으로써, 적은 연산량으로 차대번호 이미지와 가장 상관도가 높은 변형 분할 기준 이미지를 판단할 수 있다.Fourth, the segmentation method of the vehicle identification number image according to the present invention transforms the division reference image according to the adjustment factor and determines the correlation from the edge information when determining the modified division reference image with the highest correlation with the vehicle identification number image. By the amount of computation, it is possible to determine the modified segmentation reference image that has the highest correlation with the vehicle identification number image.

도 1은 본 발명에 따른 차량번호의 각인 시스템을 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 인식 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 분할부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따라 차대번호 이미지를 분할하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에서 생성되는 분할 기준 이미지와 차대번호 이미지의 일 예를 도시하고 있다.
도 6은 본 발명에 따라 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명에 따라 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 에지 이미지의 일 예를 도시하고 있다.
도 8은 크기 조절 인자를 변경하며 생성되는 변형 분할 기준 이미지에 대한 에지 기준 이미지의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 각도 조절 인자를 변경하며 생성되는 변형 분할 기준 이미지에 대한 에지 기준 이미지의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 깊이 이미지로부터 변형 차대번호 이미지를 생성하고 다시 변형 차대번호 이미지로부터 분할 이미지를 생성하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 제1 데이터베이스부에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 12은 제2 데이터베이스부에 등록 저장되는 제2 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 차대번호 이미지로부터 생성되는 차대번호 문자별 분할 이미지를 제1 기준 차대번호 이미지 및 제2 기준 차대번호 이미지와 비교하여 분할 이미지의 문자를 인식하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.1 is a functional block diagram for explaining a vehicle number engraving system according to the present invention.
2 is a functional block diagram illustrating a recognition device according to the present invention.
3 is a functional block diagram illustrating an example of a division unit according to the present invention.
4 is a flowchart for explaining a method of dividing a vehicle identification number image according to the present invention.
5 shows an example of a division reference image and a vehicle identification number image generated in the present invention.
6 is a flowchart illustrating an example of determining a deformation division reference image having the highest edge correlation according to the present invention.
6 is a flowchart illustrating an example of determining a deformation division reference image having the highest edge correlation according to the present invention.
7 shows an example of an edge image.
FIG. 8 is a diagram for explaining an example of an edge reference image with respect to a deformation division reference image generated by changing a size adjustment factor.
FIG. 9 is a diagram for explaining an example of an edge reference image with respect to a deformation division reference image generated by changing an angle adjustment factor.
10 is a view for explaining an example of generating a modified vehicle identification number image from the depth image and again generating a divided image from the modified vehicle identification number image.
11 is a view for explaining a first reference vehicle identification number image stored in the first database unit.
12 is a view for explaining a second reference vehicle identification number image registered and stored in the second database unit.
13 is a view for explaining an example of a method of recognizing the characters of the divided image by comparing the divided image for each vehicle identification number character generated from the vehicle identification number image with a first reference vehicle identification number image and a second reference vehicle identification number image.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.It should be noted that the technical terms used in the present invention are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. In addition, the technical terms used in the present invention should be interpreted as meanings generally understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise specifically defined in the present invention, and excessively comprehensive It should not be construed in the meaning of a human being or in an excessively reduced meaning. In addition, when the technical term used in the present invention is an incorrect technical term that does not accurately express the spirit of the present invention, it should be understood by being replaced with a technical term that can be correctly understood by those skilled in the art.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, the singular expression used in the present invention includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present invention, terms such as “consisting of” or “comprising” should not be construed as necessarily including all of the various components or various steps described in the invention, some of which components or some steps are included. It should be construed that it may not, or may further include additional components or steps.

또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In addition, it should be noted that the accompanying drawings are only for easy understanding of the spirit of the present invention, and should not be construed as limiting the spirit of the present invention by the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 차량번호의 각인 시스템을 설명하기 위한 기능 블록도이다.1 is a functional block diagram for explaining a vehicle number engraving system according to the present invention.

도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 각인 장치(10)는 각인할 차대번호의 정보를 수신하고 차량이 각인 위치에 배치되는 경우 차량의 설정된 부품 또는 설정된 위치에 차량번호를 각인한다. 각인 장치(10)는 차량의 재질에 따라 또는 각인 위치에 따라 또는 각인 방식에 따라 레이저 또는 핀 등을 통해 음각으로 차대번호를 각인하는데, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 각인 장치(10)는 다양한 방식으로 차대번호를 각인할 수 있으며, 이는 본 발명의 범위에 속한다.Referring to FIG. 1 in more detail, the engraving device 10 receives information on the vehicle identification number to be engraved, and when the vehicle is disposed at the engraving position, the vehicle number is engraved on the set part of the vehicle or the set position. The engraving device 10 engraves the vehicle identification number by engraving through a laser or a pin, etc. according to the material of the vehicle, the engraving position, or the engraving method. In this way, the vehicle identification number may be engraved, which is within the scope of the present invention.

각인 장치(10)를 통해 차량에 차대번호의 각인이 완료되는 경우, 인식 장치(30)는 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하고 생성한 차대번호 이미지로부터 분할된 분할 이미지를 생성한다. 각인 장치(10)는 분할 이미지와 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 에지 상관도를 계산하고 분할 이미지와 제2 기준 차대번호 이미지를 비교하여 명도 상관도를 계산한다. When the imprinting of the vehicle identification number on the vehicle is completed through the engraving device 10, the recognition device 30 generates a vehicle identification number image by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle, and a divided image divided from the generated vehicle identification number image create The imprinting device 10 calculates an edge correlation by comparing the divided image and the first reference vehicle identification number image, and calculates a brightness correlation by comparing the divided image and the second reference vehicle identification number image.

계산한 에지 상관도와 명도 상관도로부터 전체 상관도를 계산하여 차량에 각인된 차대번호를 문자별로 인식한다. 인식된 차대번호와 수신한 차대번호 정보를 비교하여 수신한 차대번호와 동일한 차대번호가 차량에 각인되었는지를 판단한다.By calculating the overall correlation from the calculated edge correlation and brightness correlation, the vehicle identification number engraved on the vehicle is recognized for each character. By comparing the recognized vehicle identification number and the received vehicle identification number information, it is determined whether the same vehicle identification number as the received vehicle identification number is engraved on the vehicle.

여기서 제1 기준 차대번호 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되는 기준 이미지이며, 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 차량에 각인한 차대번호를 촬영하여 생성되는 기준 이미지이다. Here, the first reference vehicle identification number image is a reference image generated graphically by software using text information of a preset vehicle identification number, and the second reference vehicle identification number image is a reference image generated by photographing the vehicle identification number engraved on the actual vehicle. am.

관리자 단말기(50)는 관리자가 사용하는 단말기로 개인용컴퓨터, 노트북, 스마트폰 등이 사용될 수 있는데, 관리자 단말기(50)는 인식 장치(30)로부터 잘못된 차대번호가 각인되었다는 신호를 받은 경우 알람 메시지를 생성하여 관리자에 출력할 수 있다. The manager terminal 50 is a terminal used by the manager, and a personal computer, a laptop computer, a smart phone, etc. may be used, and the manager terminal 50 sends an alarm message when receiving a signal that an incorrect vehicle identification number is engraved from the recognition device 30 . You can create it and output it to the manager.

도 2는 본 발명에 따른 인식 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.2 is a functional block diagram illustrating a recognition device according to the present invention.

도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 영상 생성부(110)는 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성한다. Referring to FIG. 2 in more detail, the image generating unit 110 generates a vehicle identification number image by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle.

여기서 영상 생성부(110)는 차대번호가 각인된 면을 촬영하는 카메라와 차대번호가 각인된 면으로 광을 조사하는 조명을 구비하는데, 서로 다른 위치에서 서로 다른 각도로 각인된 차대번호에 광을 조사하는 적어도 3개 이상의 조명을 구비하고 있다. Here, the image generating unit 110 is provided with a camera for photographing the surface on which the vehicle identification number is engraved and a light irradiating light to the surface on which the vehicle identification number is engraved. It is equipped with at least three or more lights to irradiate.

영상 생성부(110)는 조명과 카메라를 이용하여 차대번호가 각인된 면의 명도 정보를 가지는 명도 이미지와 차대번호가 각인된 면의 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지를 생성하는데, 다수의 조명을 모두 온시킨 상태로 차대번호를 촬영하여 명도 정보를 가지는 명도 이미지를 생성하고, 다수의 조명을 순차적으로 온시킨 상태로 각각 차대번호를 촬영하여 이들로부터 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지를 생성한다. The image generating unit 110 generates a brightness image having brightness information of the surface on which the vehicle identification number is engraved and a depth image having depth information of the surface on which the vehicle identification number is engraved using lighting and a camera, and a plurality of lights are turned on. In this state, the vehicle identification number is photographed to generate a brightness image having brightness information, and a plurality of lights are sequentially turned on, each vehicle identification number is photographed, and a depth image having depth information is generated from them.

여기서 명도 이미지는 그레이 레벨(Grayscale) 관점에서 특정 화소의 밝은 정도(reflection intensity)에 대한 정보를 가지는 이미지이다.Here, the brightness image is an image having information on the reflection intensity of a specific pixel from a grayscale point of view.

여기서 깊이 이미지는 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기법을 이용하여 차대번호가 각인된 면의 깊이 정보를 가지는 이미지인데, 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기법이란 1개의 카메라를 이용하여 대상 물체에 최소 3개 이상의 조명을 순차적으로 조사하여 취득한 영상을 이용하여 물체의 3차원 형상을 추출하는 기법이으로 조명의 개수가 많을수록 보다 신뢰성 있게 물체의 3차원 형상을 추출할 수 있다. 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo) 기법은 공지된 기술로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.Here, the depth image is an image having depth information of the surface on which the vehicle identification number is engraved using the photometric stereo technique. This technique extracts the three-dimensional shape of an object using an image obtained by sequentially irradiating the above lights. As the number of lights increases, the three-dimensional shape of the object can be extracted more reliably. The photometric stereo technique is a well-known technique and a detailed description thereof will be omitted.

분할부(120)는 차량에 각인할 차대번호의 문자 정보로부터 생성되는 이상적인 분할 기준 이미지의 에지 정보를 이용하여 차대번호 이미지를 문자별로 분할한 분할 이미지를 생성하는데, 차대번호 이미지 중 명도 이미지에서 차대번호를 구성하는 문자별로 분할하여 분할 명도 이미지를 생성하고, 차대번호 이미지 중 깊이 이미지에서 차대번호를 구성하는 문자별로 분할하여 분할 깊이 이미지를 생성한다. The division unit 120 uses edge information of the ideal division reference image generated from the text information of the vehicle identification number to be engraved on the vehicle to generate a divided image in which the vehicle identification number image is divided into characters, and from the brightness image of the vehicle identification number image to the vehicle identification number image. A divided brightness image is generated by dividing by letters constituting the number, and a divided depth image is generated by dividing by letters constituting the vehicle identification number from the depth image of the vehicle identification number image.

에지 비교부(130)는 깊이 이미지로부터 생성된 분할 깊이 이미지와 제1 기준 데이터베이스부(140)에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 제1 에지 상관도(CP)를 계산하고, 명도 이미지로부터 생성된 분할 명도 이미지와 제1 기준 데이터베이스부(140)에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 비교하여 제2 에지 상관도(CI)를 계산한다. 에지 비교부(130)는 제1 에지 상관도와 제2 에지 상관도로부터 분할 이미지에 해당하는 문자와 제1 기준 차대번호 이미지의 문자별 에지 상관도를 계산한다. The edge comparison unit 130 compares the divided depth image generated from the depth image with the first reference vehicle identification number image stored in the first reference database unit 140 to calculate a first edge correlation (CP), and brightness A second edge correlation (CI) is calculated by comparing the divided brightness image generated from the image with the first reference vehicle identification number image stored in the first reference database unit 140 . The edge comparison unit 130 calculates the edge correlation for each character of the character corresponding to the split image and the first reference vehicle identification number image from the first edge correlation diagram and the second edge correlation diagram.

명도 비교부(150)는 깊이 이미지로부터 생성된 분할 깊이 이미지와 제2 기준 데이터베이스부(160)에 저장되어 있는 제2 기준 차대번호 이미지 중 등록 깊이 이미지를 비교하여 제1 명도 상관도(GPR)를 계산하며, 명도 이미지로부터 생성된 분할 명도 이미지와 제2 기준 데이터베이스부(170)에 저장되어 있는 제2 기준 차대번호 이미지 중 등록 명도 이미지를 비교하여 제2 명도 상관도(GIR)를 계산한다. 명도 비교부(150)는 제1 명도 상관도와 제2 명도 상관도로부터 분할 이미지에 해당하는 문자와 제2 기준 차대번호 이미지의 문자별 명도 상관도를 계산한다.The brightness comparison unit 150 compares the divided depth image generated from the depth image with the registered depth image among the second reference vehicle identification number images stored in the second reference database unit 160 to obtain a first brightness correlation (GP R ) Calculates the second brightness correlation (GI R ) by comparing the divided brightness image generated from the brightness image with the registered brightness image among the second reference vehicle identification number images stored in the second reference database unit 170 . The brightness comparison unit 150 calculates the brightness correlation for each character of the character corresponding to the divided image and the second reference vehicle identification number image from the first brightness correlation diagram and the second brightness correlation diagram.

인식부(190)는 에지 상관도와 명도 상관도로부터 문자별 전체 상관도를 계산하여 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자를 분할 이미지에 해당하는 문자로 인식한다. 인식부(190)는 각 분할 이미지에 해당하는 문자를 모두 인식 완료하는 경우, 인식한 문자로 이루어진 차대번호와 수신한 차대번호 정보를 비교하여 수신한 차대번호와 동일한 차대번호가 차량에 각인되었는지를 판단한다. 인식부(190)는 각인된 차대번호 중 일부 문자를 인식하지 못하거나 각인된 차대번호 중 일부 문자가 잘못 각인된 경우 알람 정보를 생성하고 생성한 알람 정보를 관리자 단말기로 송신할 수 있다.The recognition unit 190 calculates an overall correlation for each character from the edge correlation and the brightness correlation, and recognizes a character having the highest overall correlation as a character corresponding to the divided image. When the recognition unit 190 completes recognizing all the characters corresponding to each segmented image, it compares the received vehicle identification number information with the vehicle identification number consisting of the recognized letters to determine whether the vehicle identification number and the received vehicle identification number are engraved on the vehicle. judge When the recognition unit 190 does not recognize some characters of the engraved vehicle identification number or some characters of the engraved vehicle identification number are erroneously engraved, the recognition unit 190 may generate alarm information and transmit the generated alarm information to the manager terminal.

도 3은 본 발명에 따른 분할부의 일 예를 설명하는 기능 블록도이다.3 is a functional block diagram illustrating an example of a division unit according to the present invention.

도 3을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 기준 이미지 생성부(121)는 차량에 각인하고자 하는 차대번호를 수신하는 경우 수신한 차대번호에 대한 문자 정보를 문자 정보 데이터베이스부(122)에서 검색하고 검색한 문자 정보로부터 분할 기준 이미지를 생성한다. Referring to FIG. 3 in more detail, when the reference image generating unit 121 receives the vehicle identification number to be engraved on the vehicle, the text information about the received vehicle identification number is searched for in the text information database unit 122 and searched. A segmentation reference image is generated from character information.

문자 정보 데이터베이스부(122)에는 차대번호로 사용되는 문자에 대한 문자 폭(width), 문자 높이(height), 문자 간격(pitch), 문자의 폰트 벡터 등의 문자 정보가 저장되어 있는데, 각인 장치는 문자정보를 이용하여 차량에 차대번호를 각인하며 기준 이미지 생성부(121)는 문자 정보를 이용하여 분할 기준 이미지를 생성한다. 여기서 분할 기준 이미지는 문자 정보를 이용하여 그래픽 소프트웨어로 생성되는 이상적인 그래픽 이미지인 반면, 차량에 실제 각인되는 차대번호는 동일한 문자 정보를 이용하더라도 차량의 재질, 각인 핀의 상태 등으로 인하여 분할 기준 이미지와 일부 상이할 수 있다. 더욱이 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 생성되는 차대번호 이미지의 경우, 카메라의 위치, 각인하고자 하는 차량의 위치 등에 따라 분할 기준 이미지의 차대번호 크기와 상이하거나 차대번호 각도가 상이하거나 차대번호 위치가 상이할 수 있다.The character information database unit 122 stores character information such as character width, character height, character pitch, and font vector of characters for characters used as vehicle identification numbers. The vehicle identification number is engraved on the vehicle using the text information, and the reference image generator 121 generates a division reference image using the text information. Here, the division reference image is an ideal graphic image generated by graphic software using text information, whereas the vehicle identification number actually engraved on the vehicle uses the same text information as the division reference image and Some may be different. Furthermore, in the case of a vehicle identification number image generated by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle, depending on the location of the camera and the position of the vehicle to be engraved, the size of the vehicle identification number in the division reference image is different, the angle of the vehicle identification number is different, or the location of the vehicle identification number is different. may be different.

변형부(123)는 분할 기준 이미지의 크기, 각도, 위치 등의 조절 인자로 분할 기준 이미지를 변형하여 변형 분할 기준 이미지를 생성한다.The transforming unit 123 generates a transformed division reference image by transforming the division reference image with adjustment factors such as size, angle, and position of the division reference image.

에지 이미지 생성부(125)는 변형 분할 기준 이미지의 에지 정보로부터 에지 기준 이미지를 생성하고, 획득한 차대번호 이미지 중 깊이 이미지의 에지 정보로부터 에지 차대번호 이미지를 생성한다.The edge image generator 125 generates an edge reference image from the edge information of the modified segmentation reference image, and generates an edge vehicle identification number image from the edge information of the depth image among the acquired vehicle identification number images.

상관도 판단부(127)는 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 에지를 서로 매핑하여 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 상관도를 계산한다. The correlation determining unit 127 calculates a correlation between the edge reference image and the edge vehicle identification number image by mapping the edges between the edge reference image and the edge vehicle identification number image.

변형부(123)는 설정된 조절 인자 범위에서 조절 인자를 변경해가며 추가 변형 분할 기준 이미지를 생성하며, 에지 이미지 생성부(125)와 상관도 판단부(127)는 추가 변형 분할 기준 이미지에 대해서도 앞서 설명한 바와 같이 추가 에지 기준 이미지를 생성하고 추가 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 상관도를 계산한다.The transformation unit 123 generates an additional transformation division reference image while changing the adjustment factor within the set adjustment factor range, and the edge image generator 125 and the correlation determiner 127 also describe the additional transformation division reference image for the additional transformation division reference image. As shown, an additional edge reference image is generated and the correlation between the additional edge reference image and the edge vehicle identification number image is calculated.

조절 인자 결정부(128)는 에지 차대번호 이미지와 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하고, 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 생성하는데 이용된 조절 요인을 결정한다. The adjustment factor determining unit 128 determines the modified segmentation reference image having the highest correlation with the edge vehicle identification number image, and determines the adjustment factor used to generate the modified segmentation reference image having the highest correlation.

변형부(123)는 결정한 조절 요인을 이용하여 차대번호 이미지를 변형하여 변형 차대번호 이미지를 생성하며, 분할 이미지 생성부(129)는 문자 정보 데이터베이스부(122)의 문자 정보를 이용하여 변형 차대번호 이미지를 분할하여 차대번호 이미지에 대한 분할 이미지로 생성한다. The transformation unit 123 generates a modified vehicle identification number image by transforming the vehicle identification number image by using the determined adjustment factor, and the divided image generation unit 129 uses the text information of the text information database unit 122 to transform the vehicle identification number image. The image is divided and created as a divided image for the vehicle identification number image.

도 4는 본 발명에 따라 차대번호 이미지를 분할하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart for explaining a method of dividing a vehicle identification number image according to the present invention.

도 4을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 차량의 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하는데, 차대번호 이미지는 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 명도 이미지로 생성된다(S110).Referring to FIG. 4 in more detail, a vehicle identification number image is generated by photographing the vehicle identification number, and the vehicle identification number image is generated as a depth image having depth information and a brightness image having brightness information (S110).

차량에 각인하고자 하는 차대번호를 수신하고 수신한 차대번호에 해당하는 문자 정보를 문자 정보 데이터베이스에서 검색하여 분할 기준 이미지를 생성한다(S130).The vehicle identification number to be engraved on the vehicle is received, and text information corresponding to the received vehicle identification number is searched in the text information database to generate a division reference image (S130).

분할 기준 이미지를 조절 요인으로 변형한 변형 분할 기준 이미지와 차대번호 이미지의 에지를 매핑하여 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정한다(S150).By mapping the edge of the vehicle identification number image with the modified division reference image in which the division reference image is transformed with the adjustment factor, the modified division reference image with the highest edge correlation is determined (S150).

상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지의 조절 요인을 이용하여 차대번호 이미지를 변형한 변형 차대번호 이미지를 생성하고, 수신한 차대번호에 해당하는 문자 정보를 이용하여 차대번호를 구성하는 문자별로 변형 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성한다(S170). A modified vehicle identification number image is created using the adjustment factor of the modified segmentation reference image with the highest correlation, and the modified vehicle identification number image is generated by using the received text information corresponding to the vehicle identification number. A divided image is created by dividing the number image (S170).

여기서 차대번호 이미지는 깊이 이미지인데, 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지의 조절 요인과 동일한 조절 요인을 이용하여 명도 이미지를 변형하고, 변형한 명도 이미지로부터 명도 이미지에 대한 분할 이미지를 생성할 수 있다.Here, the vehicle identification number image is a depth image, and the brightness image is transformed using the same adjustment factor as the adjustment factor of the modified division reference image with the highest correlation, and a divided image for the brightness image can be generated from the modified brightness image. .

깊이 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 깊이 이미지를 생성하고, 명도 이미지로부터 차대번호를 구성하는 각 문자에 대한 분할 명도 이미지를 생성한다. 깊이 이미지 또는 명도 이미지에서 문자별 분할 깊이 이미지 또는 분할 명도 이미지를 생성할 때, 문자의 순서 또는 위치를 고려하여 분할 깊이 이미지와 분할 명도 이미지에 위치 식별자를 매핑하여 기록한다. A divided depth image for each letter constituting the vehicle identification number is generated from the depth image, and a divided brightness image for each letter constituting the vehicle identification number is generated from the brightness image. When generating a divided depth image or divided brightness image for each character from a depth image or a brightness image, the location identifier is mapped and recorded in the divided depth image and the divided brightness image in consideration of the order or position of the characters.

예를 들어, 차대번호가 19자의 문자로 이루어지는 경우, 깊이 이미지를 각각 문자별로 분할하여 깊이 이미지로부터 19개의 분할 깊이 이미지를 생성하는데 차대번호 중 첫번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 깊이 이미지에는 위치 식별자 "1"을 매핑하여 기록하며 두번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 깊이 이미지에는 위치 식별자 "2"를 매핑하여 기록할 수 있다. For example, if the vehicle identification number consists of 19 characters, the depth image is divided into characters to generate 19 divided depth images from the depth image. 1" is mapped and recorded, and the location identifier "2" can be mapped and recorded in the divided depth image corresponding to the second character.

예를 들어, 차대번호가 19자의 문자로 이루어지는 경우, 명도 이미지를 각각 문자별로 분할하여 명도 이미지로부터 19개의 분할 명도 이미지를 생성하는데 차대번호 중 첫번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 명도 이미지에는 위치 식별자 "1"을 매핑하여 기록하며 두번째 위치하는 문자에 해당하는 분할 명도 이미지에는 위치 식별자 "2"를 매핑하여 기록할 수 있다.For example, if the vehicle identification number consists of 19 characters, the brightness image is divided into each letter to generate 19 divided brightness images from the brightness image. 1" is mapped and recorded, and the location identifier "2" can be mapped and recorded in the divided brightness image corresponding to the character in the second position.

도 5는 본 발명에서 생성되는 분할 기준 이미지와 차대번호 이미지의 일 예를 도시하고 있다.5 shows an example of a division reference image and a vehicle identification number image generated in the present invention.

도 5(a)에 도시되어 있는 바와 같이, 수신한 차대번호에 해당하는 문자 정보를 문자 정보 데이터베이스에서 검색하여 그래픽 소프트웨어를 이용하여 그래픽으로 생성되는 이상적인 분할 기준 이미지는 문자 정보에 따라 정확한 에지, 크기, 각도, 폭, 높이, 피치, 문자 두께를 가지고 생성되며, 센터 라인(CL1, CL2)에 정확하게 위치하고 있다.As shown in Fig. 5(a), the ideal segmentation reference image generated as a graphic using graphic software by searching the character information database for character information corresponding to the received vehicle identification number is the correct edge and size according to the character information. , angle, width, height, pitch, and character thickness are created and positioned precisely on the center lines CL1 and CL2.

한편 도 5(b)에 도시되어 있는 바와 같이, 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 획득한 깊이 이미지의 경우 차대번호를 촬영하는 카메라의 위치, 차대번호를 각인할 차량의 위치 등에 의하여 분할 기준 이미지의 크기, 각도, 위치 등과 상이할 수 있다.On the other hand, as shown in Fig. 5(b), in the case of a depth image obtained by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle, the location of the camera for photographing the vehicle identification number, the position of the vehicle on which the vehicle identification number is to be engraved, etc. may be different from the size, angle, location, etc. of

도 6은 본 발명에 따라 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.6 is a flowchart for explaining an example of determining a deformation division reference image having the highest edge correlation according to the present invention.

도 6을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 차대번호 이미지 중 깊이 이미지로부터 에지 정보만을 가지는 에지 차대번호 이미지를 생성한다(S151). 깊이 이미지의 에지를 검색하고 검색한 에지 정보만을 가지는 에지 차대번호 이미지를 생성하는데, 에지는 깊이 이미지에서 픽셀값의 차이가 임계값을 초과하는 경우 에지로 검색할 수 있다.Referring to FIG. 6 in more detail, an edge vehicle identification number image having only edge information is generated from a depth image among vehicle identification number images (S151). The edge of the depth image is searched and an edge vehicle identification number image having only the searched edge information is generated. The edge can be searched as an edge when the difference between pixel values in the depth image exceeds a threshold value.

설정한 조절 인자로 분할 기준 이미지를 변형하여 변형 분할 기준 이미지를 생성하고 변형 분할 기준 이미지부터 에지 정보만을 가지는 에지 기준 이미지를 생성한다(S154). 변형 분할 기준 이미지의 에지를 검색하고 검색한 에지 정보만을 가지는 에지 기준 이미지를 생성하는데, 에지는 변형 분할 기준 이미지에서 픽셀값의 차이가 임계값을 초과하는 경우 에지로 검색할 수 있다.A modified division reference image is generated by transforming the division reference image with the set adjustment factor, and an edge reference image having only edge information is generated from the modified division reference image (S154). An edge of the deformation division reference image is searched for and an edge reference image having only the retrieved edge information is generated. The edge may be searched as an edge when a difference in pixel values in the deformation division reference image exceeds a threshold value.

도 7은 에지 이미지의 일 예를 도시하고 있는데, 도 7(a)는 에지 기준 이미지의 일 예를 도시하고 있으며, 도 7(b)는 에지 차대번호 이미지의 일 예를 도시하고 있다. 에지 차대번호 이미지에는 주변 잡음에 해당하는 단선 에지들이 많이 존재하게 된다.7 shows an example of an edge image, FIG. 7(a) shows an example of an edge reference image, and FIG. 7(b) shows an example of an edge vehicle identification number image. Edge There are many disconnected edges corresponding to ambient noise in the vehicle identification number image.

다시 도 6을 참고로 살펴보면, 에지 차대번호 이미지와 에지 기준 이미지의 에지를 서로 매핑하여 에지 차대번호 이미지와 에지 기준 이미지 사이의 에지 상관도를 계산한다(S155).Referring back to FIG. 6 , by mapping the edges of the edge vehicle identification number image and the edge reference image to each other, the edge correlation between the edge vehicle identification number image and the edge reference image is calculated ( S155 ).

여기서 에지 차대번호 이미지와 에지 기준 이미지 사이의 에지 상관도는 다양한 방식으로 계산될 수 있는데, 에지 차대번호 이미지와 에지 기준 이미지 사이의 픽셀들의 분포 동일성으로 판단하여 에지 상관도를 계산하거나, 에지 기준 이미지로부터 에지 차대번호 이미지를 차감한 값으로부터 에지 상관도로 계산할 수 있다. Here, the edge correlation between the edge vehicle identification number image and the edge reference image can be calculated in various ways. It can be calculated as an edge correlation degree from a value obtained by subtracting the edge vehicle identification number image from .

예를 들어 에지 상관도(CP)는 아래의 수학식(1)과 같이 계산될 수 있다.For example, the edge correlation (CP) may be calculated as in Equation (1) below.

[수학식1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서 here

Figure pat00002
Figure pat00002

Figure pat00003
Figure pat00003

Figure pat00004
Figure pat00004

Figure pat00005
Figure pat00005

t(r,c)는 템플릿으로 에지 기준 이미지이고, i(r,c)는 에지 차대번호 이미지이며, r은 로우, c는 컬럼을 의미한다.t(r,c) is an edge reference image as a template, i(r,c) is an edge vehicle identification number image, r is a row, and c is a column.

설정한 조절 인자 범위에서 조절 인자를 변경하며 앞서 설명한 바와 같이 추가적으로 변형 분할 기준 이미지를 생성한다. 변형 분할 기준 이미지로부터 추가 에지 기준 이미지를 생성하고 추가 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 에지 상관도를 계산한다.The adjustment factor is changed within the set adjustment factor range, and as described above, an additional deformation division reference image is created. An additional edge reference image is generated from the modified segmentation reference image, and the edge correlation between the additional edge reference image and the edge vehicle identification number image is calculated.

여기서 조절 인자는 크기 인자, 각도 인자, 위치 인자 등이 사용될 수 있는데, 크기 조절 인자의 범위는 0.7에서 1.3으로 설정될 수 있으며, 각도 조절 인자의 범위는 -5도에서 +5도로 설정될 수 있으며, 위치 조절 인자의 범위는 x축과 y축에 대해 각각 -1cm에서 +1cm로 설정될 수 있다. 본 발명이 적용되는 분야에 따라 조절 인자의 범위는 상이하게 설정될 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다.Here, as the adjustment factor, a size factor, an angle factor, a position factor, etc. may be used. The range of the size adjustment factor may be set from 0.7 to 1.3, and the range of the angle adjustment factor may be set from -5 degrees to +5 degrees, , the range of the position adjustment factor may be set from -1 cm to +1 cm with respect to the x-axis and the y-axis, respectively. Depending on the field to which the present invention is applied, the range of the control factor may be set differently, and this falls within the scope of the present invention.

예를 들어, 크기 조절 인자를 0.8로 설정한 상태에서 각도 조절 인자와 위치 조절 인자를 설정 범위에서 변경하며 변형 분할 기준 이미지를 생성하고, 크기 조절 인자를 0.9로 설정한 상태에서 각도 조절 인자와 위치 조절 인자를 설정 범위에서 변경하며 변형 분할 기준 이미지를 생성하며 이와 같이 조절 인자 범위에서 변형 분할 기준 이미지를 계속해서 생성해가면서 차대번호 이미지와 일치하는 변형 분할 기준 이미지를 검색하게 된다. For example, when the size adjustment factor is set to 0.8, the angle adjustment factor and the position adjustment factor are changed within the setting range to create a deformation division reference image, and with the size adjustment factor set to 0.9, the angle adjustment factor and position A modified segmentation reference image is created by changing the adjustment factor within the setting range, and the modified segmentation reference image matching the vehicle identification number image is searched while continuously generating the modified segmentation reference image in the adjustment factor range.

에지 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 에지 기준 이미지를 생성하는데 이용된 조절 인자를 판단한다(S159).An adjustment factor used to generate an edge reference image having the highest edge correlation with the edge vehicle identification number image is determined (S159).

도 8은 크기 조절 인자를 변경하며 생성되는 변형 분할 기준 이미지에 대한 에지 기준 이미지의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 8 is a diagram for explaining an example of an edge reference image with respect to a deformation division reference image generated by changing a size adjustment factor.

도 8(a)은 분할 기준 이미지로부터 생성되는 에지 기준 이미지이며, 도 8(b) 내지 8(d)는 각각 크기 조절 인자를 0.7, 0.8, 0.9를 적용하여 생성되는 변형 분할 기준 이미지의 추가 에지 기준 이미지이다.8(a) is an edge reference image generated from the division reference image, and FIGS. 8(b) to 8(d) are additional edges of the modified division reference image generated by applying the scaling factors of 0.7, 0.8, and 0.9, respectively. This is the reference image.

한편 도 9는 각도 조절 인자를 변경하며 생성되는 변형 분할 기준 이미지에 대한 에지 기준 이미지의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.Meanwhile, FIG. 9 is a diagram for explaining an example of an edge reference image for a deformation division reference image generated by changing an angle adjustment factor.

도 9(a) 내지 도 9(d)는 각각 크기 조절 인자 0.7로 동일하며, 각도 조절 인자 0도, 1도, 2도, 3도를 적용하여 생성되는 변형 분할 기준 이미지에 대한 에지 기준 이미지이다. 9(a) to 9(d) are the same as the size adjustment factor of 0.7, respectively, and are edge reference images for the deformation division reference image generated by applying the angle adjustment factors of 0 degrees, 1 degree, 2 degrees, and 3 degrees .

에지 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 에지 기준 이미지를 생성하는데 이용된 조절 인자를 이용하여, 차대번호 이미지로부터 분할 기준 이미지와 동일한 크기, 각도 및 위치를 가지는 변형 차대번호 이미지를 생성하고 생성한 변형 차대번호 이미지를 문자별로 분할하여 분할 이미지를 생성한다. 즉, 판단한 조절 인자의 역으로 차대번호 이미지를 변형하여 변형 차대번호 이미지를 생성하는 경우, 변형 차대번호 이미지는 분할 기준 이미지와 동일한 크기, 동일한 각도 및 동일한 위치를 가지는 이미지로 생성되며, 차대번호의 문자 정보를 이용하여 변형 차대번호 이미지를 분할 이미지로 정확하게 분할할 수 있다. By using the adjustment factor used to generate the edge reference image with the highest edge correlation with the edge vehicle identification number image, a modified vehicle identification number image having the same size, angle, and position as the division reference image was created from the vehicle identification number image. A split image is created by dividing the modified vehicle identification number image by character. That is, when a modified vehicle identification number image is generated by transforming the vehicle identification number image inversely of the determined adjustment factor, the modified vehicle identification number image is created as an image having the same size, the same angle and the same position as the division reference image, By using the text information, the modified vehicle identification number image can be accurately divided into divided images.

예를 들어, 에지 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 에지 기준 이미지를 생성하는데 이용된 크기 조절 인자가 0.9이고, 각도 조절 인자가 2도이고, 위치 조절 인자가 (2, 3)인 경우, 차대번호 이미지를 1/0.9의 크기 역조절 인자로 크기를 변형하고, -2도의 각도 역조절 인자로 변형하고, (-2, -3)의 위치 역조절 인자로 변형하여 분할 기준 이미지와 동일한 크기, 각도 및 위치를 가지는 변형 차대번호 이미지를 생성할 수 있다. 본 발명이 적용되는 분야에 따라 에지 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 에지 기준 이미지의 조절 인자로부터 변형 차대번호 이미지를 생성하는 다양한 방식이 사용될 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다.For example, when the size adjustment factor used to generate the edge reference image with the highest edge correlation with the edge vehicle identification number image is 0.9, the angle adjustment factor is 2 degrees, and the position adjustment factor is (2, 3), Change the size of the vehicle identification number image with a size inverse adjustment factor of 1/0.9, an angle inverse adjustment factor of -2 degrees, and a position inverse adjustment factor of (-2, -3) to the same size as the segmentation reference image , it is possible to create a modified vehicle identification number image having an angle and a position. Depending on the field to which the present invention is applied, various methods of generating a modified vehicle identification number image from the adjustment factor of the edge reference image having the highest edge correlation with the edge vehicle identification number image may be used, and this falls within the scope of the present invention.

도 10은 깊이 이미지로부터 변형 차대번호 이미지를 생성하고 다시 변형 차대번호 이미지로부터 분할 이미지를 생성하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.10 is a view for explaining an example of generating a modified vehicle identification number image from the depth image and again generating a divided image from the modified vehicle identification number image.

도 10(a)는 차량에 각인된 차대번호를 촬영하여 획득한 차대번호 이미지 중 깊이 이미지의 일 예를 도시하고 있으며, 도 10(b)는 역조절 인자를 이용하여 깊이 이미지로부터 생성되는 변형 차대번호 이미지의 일 예를 도시하고 있으며, 도 10(c)는 차대번호의 문자 정보를 이용하여 변형 차대번호 이미지로부터 생성되는 분할 깊이 이미지(D)와 분할 명도 이미지(I)의 일 예를 도시하고 있다. 10 (a) shows an example of a depth image among the vehicle identification number images obtained by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle, and FIG. 10 (b) is a modified chassis generated from the depth image using an inverse adjustment factor. An example of a number image is shown, and FIG. 10 (c) shows an example of a divided depth image (D) and a divided brightness image (I) generated from a modified vehicle identification number image using character information of the vehicle identification number. there is.

깊이 이미지로부터 변형 차대번호 이미지를 생성하는데 이용한 역조절 인자와 동일한 역조절 인자를 이용하여 명도 이미지로부터 변형 차대번호 이미지를 생성한 후 차대번호의 문자 정보를 이용하여 명도 이미지로부터 분할 명도 이미지를 생성할 수 있다.After creating a modified vehicle identification number image from the brightness image using the same inverse adjustment factor as the inverse adjustment factor used to create the modified vehicle identification number image from the depth image, using the text information of the vehicle identification number to create a divided brightness image from the brightness image can

도 11은 제1 데이터베이스부에 저장되어 있는 제1 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.11 is a view for explaining a first reference vehicle identification number image stored in the first database unit.

도 11을 참고로 살펴보면, 차량에 각인되는 문자는 알파벳 대문자, 특수문자, 숫자 등인데, 차량에 각인되는 문자는 문자별 기설정된 문자 정보, 예를 들어 벡터 폰트, 폰트 폭, 폰트 높이, 폰트 피치, 폰트 두께 등의 문자 정보에 기초하여 각인 장치를 통해 차량에 각인된다. 제1 데이터베이스부에 저장되는 제1 기준 차대번호 이미지는 차량에 각인되는 문자별로 동일한 문자 정보로부터 생성되는 그래픽 문자 이미지이다. 여기서 그래픽 문자 이미지는 다양한 그래픽 애플리케이션을 통해 생성될 수 있는데, 생성되는 그래픽 문자 이미지는 정확한 에지를 가지는 이상적인 문자 이미지이다.Referring to FIG. 11 , the characters engraved on the vehicle are uppercase letters of the alphabet, special characters, numbers, etc., and the characters engraved on the vehicle include preset character information for each character, for example, vector font, font width, font height, font pitch. , is imprinted on the vehicle through an imprinting device based on character information such as font thickness. The first reference vehicle identification number image stored in the first database unit is a graphic character image generated from the same character information for each character engraved on the vehicle. Here, the graphic character image may be generated through various graphic applications, and the generated graphic character image is an ideal character image having accurate edges.

도 12은 제2 데이터베이스부에 등록 저장되는 제2 기준 차대번호 이미지를 설명하기 위한 도면이다.12 is a view for explaining a second reference vehicle identification number image registered and stored in the second database unit.

도 12을 참고하여 살펴보면, 인식장치를 제조하는 제조사는 기설정된 문자 정보로 차량과 동일한 재질의 철판에 실제 문자를 각인 후 촬영한 이미지로부터 제2 기준 차대번호 이미지를 생성하여 제2 기준 데이터베이스부에 저장 등록한다.Referring to FIG. 12 , a manufacturer of a recognition device creates a second reference vehicle identification number image from an image taken after engraving an actual character on a steel plate made of the same material as the vehicle with preset character information, and adding it to the second reference database. Register to save.

차대번호를 구성하는 문자의 수와 동일한 수만큼 동일한 문자를 반복하여 철판에 각인하며, 각인된 문자를 촬영하여 깊이 이미지와 명도 이미지를 생성하고 깊이 이미지와 명도 이미지로부터 문자별 분할 이미지를 초기 제2 기준 차대번호 이미지로 생성한다. 제2 기준 차대번호 이미지는 분할 깊이 이미지로부터 생성되는 등록 깊이 이미지(D)와 분할 명도 이미지로 생성되는 등록 명도 이미지(I)로 생성된다. 분할 이미지의 위치를 고려하여 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지에는 분할 이미지의 위치 식별자가 매핑되어 기록된다. The same characters are repeatedly engraved on the steel plate by the same number as the number of characters constituting the vehicle identification number, and the engraved characters are photographed to generate a depth image and a brightness image, and a split image for each character from the depth image and the brightness image is initially second It is created as a reference vehicle identification number image. The second reference vehicle identification number image is generated as a registered depth image (D) generated from the divided depth image and a registered brightness image (I) generated from the divided brightness image. In consideration of the location of the split image, the location identifier of the split image is mapped and recorded in the registered depth image and registered brightness image.

예를 들어, 차대번호가 19개의 문자로 구성되는 경우, 차대번호로 이용되는 문자 중 하나인 "A"를 차량과 동일한 철판에 19개 각인 후, 19개의 A가 각인된 철판을 촬영하여 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지와 명도 정보를 가지는 명도 이미지를 생성한다. 깊이 이미지를 문자별로 분할하여 19개의 분할 깊이 이미지를 생성하고 명도 이미지를 문자별로 분할하여 19개의 분할 명도 이미지를 생성한다. 분할 이미지의 위치를 고려하여 "A"에 대한 분할 깊이 이미지에 분할 이미지의 위치 식별자를 매핑한 19개의 등록 깊이 이미지를 생성하고 분할 이미지의 위치를 고려하여 "A"에 대한 분할 명도 이미지에 분할 이미지의 위치 식별자를 매핑한 19개의 등록 명도 이미지를 생성하여 제2 데이터베이스부에 저장한다. For example, if the vehicle identification number consists of 19 characters, after engraving 19 "A", one of the letters used as the vehicle identification number, on the same iron plate as the vehicle, photograph the iron plate engraved with 19 A's to provide depth information A depth image with , and a brightness image with brightness information are generated. The depth image is divided by character to generate 19 divided depth images, and the brightness image is divided for each character to generate 19 divided brightness images. Create 19 registered depth images by mapping the location identifier of the split image to the split depth image for "A" considering the location of the split image, and consider the location of the split image to split the image into split brightness image for "A" 19 registered brightness images to which the location identifiers of are mapped are created and stored in the second database unit.

차대번호에 이용되는 모든 문자에 대해 동일한 작업을 반복하여 모든 문자에 대한 위치 식별자별 등록 깊이 이미지와 등록 명도 이미지를 제2 기준 차대번호 이미지로 생성하고 생성한 제2 기준 차대번호 이미지를 제2 데이터베이스부에 저장한다.By repeating the same operation for all characters used in the vehicle identification number, the registration depth image and registration brightness image by location identifier for all letters are generated as the second reference vehicle identification number image, and the generated second reference vehicle identification number image is stored in the second database. store in wealth

이와 같이 차대번호에서 문자가 각인된 위치별로 문자의 분할 이미지를 생성함으로써, 차대번호에서 문자가 각인된 위치별로 조명이 불균일하더라도 문자별 인식을 더욱 정확하게 할 수 있다.In this way, by generating a split image of a character for each position where the character is engraved on the vehicle identification number, even if the lighting is uneven for each position where the character is engraved on the vehicle identification number, it is possible to more accurately recognize each character.

이후 제2 데이터베이스부에 초기 저장된 제2 기준 차대번호 이미지는 실제 인식 장치가 설치되어 운영되는 현장에서 차량에 실제 각인된 문자의 이미지로 갱신될 수 있다. 이와 같이 초기 저장된 제2 기준 차대번호 이미지를 실제 인식 장치가 설치 운영되는 현장에서 차량에 실제 각인된 문자의 이미지로 갱신함으로써, 차량을 제조하여 차대번호를 각인하는 현장의 환경을 고려한 최적화된 제2 기준 차대번호 이미지로 갱신할 수 있다. Thereafter, the second reference vehicle identification number image initially stored in the second database unit may be updated with an image of characters actually engraved on the vehicle at the site where the actual recognition device is installed and operated. As such, by updating the initially stored second reference vehicle identification number image with the image of characters actually engraved on the vehicle at the site where the actual recognition device is installed and operated, the optimized second It can be updated with the reference vehicle identification number image.

도 13은 차대번호 이미지로부터 생성되는 차대번호 문자별 분할 이미지를 제1 기준 차대번호 이미지 및 제2 기준 차대번호 이미지와 비교하여 분할 이미지의 문자를 인식하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.13 is a view for explaining an example of a method of recognizing the characters of the divided image by comparing the divided image for each vehicle identification number character generated from the vehicle identification number image with a first reference vehicle identification number image and a second reference vehicle identification number image.

도 13을 참고로 살펴보면, 차대번호 이미지 중 깊이 정보를 가지는 깊이 이미지를 문자별로 구분하여 각 문자에 대한 분할 깊이 이미지(D)를 생성하고 차대번호 이미지 중 명도 정보를 가지는 명도 이미지를 문자별로 구분하여 각 문자에 대한 분할 명도 이미지(I)를 생성한다.Referring to FIG. 13, the depth image having depth information in the vehicle identification number image is divided by letter to generate a divided depth image (D) for each letter, and the brightness image having brightness information in the vehicle identification number image is divided by letter. Create a split brightness image (I) for each character.

분할 깊이 이미지를 제1 기준 데이터베이스부(DB1)에 저장되어 있는 문자별 제1 기준 차대번호 이미지와 비교하여 문자별 제1 에지 상관도를 계산하고, 분할 명도 이미지를 제1 기준 데이터베이스부(DB1)에 저장되어 있는 문자별 제1 기준 차대번호 이미지와 비교하여 문자별 제2 에지 상관도를 계산한다.The first edge correlation for each character is calculated by comparing the split depth image with the first reference vehicle identification number image for each character stored in the first reference database unit DB1, and the divided brightness image is compared to the first reference database unit DB1 The second edge correlation for each character is calculated by comparing it with the first reference vehicle identification number image for each character stored in the .

또한 분할 깊이 이미지를 제2 기준 데이터베이스부(DB2)에 저장되어 있는 문자별 제2 기준 차대번호 이미지 중 분할 깊이 이미지와 동일한 위치 식별자로 매핑된 등록 깊이 이미지와 비교하여 문자별 제1 명도 상관도를 계산하고, 분할 명도 이미지를 제2 기준 데이터베이스부(DB2)에 저장되어 있는 문자별 제2 기준 차대번호 이미지 중 분할 명도 이미지와 동일한 위치 식별자로 매핑된 등록 명도 이미지와 비교하여 문자별 제2 명도 상관도를 계산한다.In addition, by comparing the divided depth image with the registered depth image mapped to the same position identifier as the divided depth image among the second reference vehicle identification number images for each character stored in the second reference database unit DB2, the correlation of the first brightness for each character was obtained. Calculation and comparing the divided brightness image with the registered brightness image mapped with the same location identifier as the divided brightness image among the second reference vehicle identification number images for each character stored in the second reference database unit DB2 to correlate the second brightness for each character calculate the degree

제1 에지 상관도, 제2 에지 상관도, 제1 명도 상관도 및 제2 명도 상관도로부터 가장 높은 전체 상관도를 가지는 문자를 분할 이미지의 문자로 인식한다.A character having the highest overall correlation from the first edge correlation, the second edge correlation, the first brightness correlation, and the second brightness correlation is recognized as the character of the divided image.

한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed on a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.

상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.The computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (eg, ROM, floppy disk, hard disk, etc.), an optically readable medium (eg, CD-ROM, DVD, etc.) and a carrier wave (eg, Internet storage media such as transmission via

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, which is only exemplary, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

10: 각인 장치 30: 인식 장치
50: 관리자 단말기
110: 영상 생성부 120: 분할부
130: 에지 비교부 140: 제1 기준 데이터베이스부
150: 명도 비교부 170: 제2 기준 데이터베이스부
190: 인식부
121: 기준 이미지 생성부 122: 문자 정보 데이터베이스부
123: 변형부 125: 에지 이미지 생성부
127: 상관도 계산부 128: 조절 인자 결정부
129: 분할 이미지 생성부10: engraving device 30: recognition device
50: manager terminal
110: image generating unit 120: dividing unit
130: edge comparison unit 140: first reference database unit
150: brightness comparison unit 170: second reference database unit
190: recognition unit
121: reference image generating unit 122: character information database unit
123: deforming unit 125: edge image generating unit
127: correlation calculation unit 128: adjustment factor determining unit
129: divided image generation unit

Claims (9)

차량에 각인된 차대번호의 이미지를 분할하는 방법에 있어서,
차량에 실제 각인된 차대번호를 촬영하여 차대번호 이미지를 생성하는 단계;
차량에 각인하고자 하는 차대번호를 수신하고, 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 수신한 차대번호에 대한 분할 기준 이미지를 생성하는 단계; 및
상기 분할 기준 이미지를 이용하여 수신한 차대번호를 구성하는 문자별로 상기 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
In the method of dividing the image of the vehicle identification number engraved on the vehicle,
generating a vehicle identification number image by photographing the vehicle identification number engraved on the vehicle;
receiving a vehicle identification number to be engraved on the vehicle, and generating a division reference image for the received vehicle identification number using text information of a preset vehicle identification number; and
and generating a divided image by dividing the vehicle identification number image for each character constituting the received vehicle identification number by using the division reference image.
 제 1 항에 있어서, 상기 분할 이미지를 생성하는 단계는
상기 분할 기준 이미지를 조절 요인으로 변형한 변형 분할 기준 이미지를 생성하는 단계;
상기 변형 분할 기준 이미지와 상기 차대번호 이미지 사이에 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계;
상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지의 조절 요인을 이용하여 상기 차대번호 이미지를 변형한 변형 차대번호 이미지를 생성하는 단계; 및
수신한 차대번호를 구성하는 문자별로 상기 변형 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
The method of claim 1, wherein the generating of the divided image comprises:
generating a modified division reference image obtained by transforming the division reference image with an adjustment factor;
determining a modified division reference image having the highest correlation between the modified division reference image and the vehicle identification number image;
generating a modified vehicle identification number image in which the vehicle identification number image is transformed by using an adjustment factor of the modified division reference image having the highest correlation; and
The method of dividing the vehicle identification number image comprising the step of dividing the modified vehicle identification number image for each character constituting the received vehicle identification number and generating a divided image.
 제 2 항에 있어서,
상기 분할 기준 이미지는 기설정된 차대번호의 문자 정보를 이용하여 소프트웨어에 의해 그래픽으로 생성되는 기준 이미지인 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
3. The method of claim 2,
The division method of the vehicle identification number image, characterized in that the division reference image is a reference image that is graphically generated by software using text information of the predetermined vehicle identification number.
 제 2 항에 있어서, 상기 조절 요인은
크기, 각도, 센터 위치 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
3. The method of claim 2, wherein the modulating factor is
A vehicle identification number image segmentation method, characterized in that at least one of size, angle, and center position.
 제 2 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항 있어서, 상기 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계에서
상기 변형 분할 기준 이미지와 상기 차대번호 이미지를 서로 에지 매핑하여 상기 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
The method according to any one of claims 2 to 4, wherein in the step of determining the deformation division reference image having the highest edge correlation with the vehicle identification number image,
The method of dividing the vehicle identification number image, characterized in that the modified division reference image and the vehicle identification number image are edge mapped to each other to determine the modified division reference image having the highest edge correlation with the vehicle identification number image.
 제 5 항에 있어서, 상기 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계는
제1 조절 요인으로 변형된 제1 변형 분할 기준 이미지로부터 에지로 이루어진 제1 에지 기준 이미지를 생성하는 단계;
상기 차대번호 이미지로부터 에지로 이루어진 에지 차대번호 이미지를 생성하는 단계;
상기 제1 에지 기준 이미지와 상기 에지 차대번호 이미지 사이의 에지 상관도를 판단하는 단계;
상기 제1 조절 요인을 변경하여 변형된 변형 분할 기준 이미지로부터 에지로 이루어진 추가 에지 기준 이미지를 생성하며, 추가 에지 기준 이미지와 에지 차대번호 이미지 사이의 에지 상관도를 판단하는 단계; 및
제1 에지 기준 이미지와 추가 에지 기준 이미지 중 상기 에지 차대번호 이미지와 에지 상관도가 가장 높은 변형 분할 기준 이미지를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
The method according to claim 5, wherein the determining of the deformation division reference image having the highest edge correlation with the vehicle identification number image comprises:
generating a first edge reference image including edges from the first deformation division reference image transformed by the first adjustment factor;
generating an edge vehicle identification number image including edges from the vehicle identification number image;
determining an edge correlation between the first edge reference image and the edge vehicle identification number image;
changing the first adjustment factor to generate an additional edge reference image composed of edges from the transformed deformation division reference image, and determining an edge correlation between the additional edge reference image and the edge vehicle identification number image; and
A method of dividing a vehicle identification number image comprising the step of determining a modified division reference image having the highest edge correlation with the edge vehicle identification number image among the first edge reference image and the additional edge reference image.
 제 5 항에 있어서, 상기 차대번호 이미지의 분할 방법은
수신한 차대번호의, 기설정한 문자 정보를 이용하여 차대번호를 구성하는 문자별로 상기 변형 차대번호 이미지를 분할하여 분할 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
The method of claim 5, wherein the segmentation method of the vehicle identification number image comprises:
A method of dividing a vehicle identification number image, characterized in that by dividing the modified vehicle identification number image for each letter constituting the vehicle identification number by using preset character information of the received vehicle identification number, a divided image is generated.
 제 5 항에 있어서, 상기 분할 이미지는
깊이 정보를 가지는 촬영 이미지로부터 분할되는 분할 깊이 이미지와,
명도 정보를 가지는 촬영 이미지로부터 분할되는 분할 명도 이미지로 생성되는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.
The method of claim 5, wherein the divided image is
A divided depth image divided from a photographed image having depth information;
A method of dividing a vehicle identification number image, characterized in that it is generated as a divided brightness image divided from a photographed image having brightness information.
 제 5 항에 있어서, 상기 차대번호 이미지의 분할 방법은
상기 변형 차대번호 이미지에서 상기 분할 이미지의 위치를 판단하여 상기 분할 이미지의 위치 식별자를 생성하는 단계를 더 포함하며,
상기 분할 이미지는 위치 식별자와 매핑되어 생성되는 것을 특징으로 하는 차대번호 이미지의 분할 방법.The method of claim 5, wherein the segmentation method of the vehicle identification number image comprises:
Further comprising the step of determining the position of the divided image in the modified vehicle identification number image to generate a location identifier of the divided image,
The segmented image is a segmentation method of the vehicle identification number image, characterized in that the generated by mapping the location identifier.
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