KR20220082196A - 이상 상태 탐지 시스템 및 그에 의한 이상 상태 탐지 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 이상 상태 탐지 시스템 및 그에 의한 이상 상태 탐지 방법에 의한 것이다. 이상 상태 감시 시스템은 장치 또는 설비의 내부 또는 외부의 미리 결정된 탐지 영역에 대한 연속적인 영상 이미지를 획득하는 영상 이미지 획득 모듈(12); 획득된 영상 이미지를 디지털 이미지로 변환하여 유선 또는 무선 통신을 통하여 전송 가능한 데이터로 변환하는 영상 이미지 처리 모듈(13); 전송된 영상 이미지를 분석하여 이상 상태를 탐색하는 영상 이미지 분석 모듈(14); 및 탐색된 이상 상태에 대한 이미지를 분리하여 저장하는 이상 상태 분리 및 저장 모듈(15)을 포함한다.
Description
본 발명은 이상 상태 탐지 시스템 및 그에 의한 이상 상태 탐지 방법에 의한 것이고, 구체적으로 IP(Internet Protocol) 카메라와 같은 이미지 획득 수단에 의하여 획득된 연속 영상 이미지를 분석하여 장치 또는 설비에서 발생될 수 있는 이상 상태를 탐지하는 이상 상태 탐지 시스템 및 그에 의한 이상 상태 탐지 방법에 관한 것이다.
다양한 기계적 또는 전기적 부품으로 이루어진 기계 장치, 검사 설비 또는 이와 유사한 장치 또는 설비는 정해진 방법에 따라 작동될 수 있다. 그리고 이와 같은 장치 또는 설비가 고장이 나는 경우 그에 따른 조치가 취해지고 이후 장치 또는 설비는 정상적으로 작동될 수 있다. 장치 또는 설비의 오류 또는 오작동은 다양한 형태로 나타날 수 있고, 예를 들어 간헐적으로 발생하면서 다시 정상 상태로 복원되는 형태의 오류 또는 오작동은 장치 또는 설비의 작동 상태를 계속적으로 감시하지 않으면 발견되기 어렵다. 장치 또는 설비의 작동 상태의 감시를 위한 선행기술로 특허등록번호 10-1464344는 감시 영상의 정상 상태 학습을 통한 이상 상태 감지 방법과 이를 적용한 감시 카메라 및 영상 관리 방법에 대하여 개시한다. 특허공개번호 10-2017-0010730은 가스 터빈 엔진과 같은 발전 기계류의 비파괴적인 시각 검사 방법에 대하여 개시한다.
기계 장치, 검사 장치 또는 이와 유사한 장치 또는 설비에서 간헐적으로 발생되는 회귀 형태의 이상 상태 또는 비정상적인 상태는 지속적인 감시에 의하여 발견되기 어렵고, 실질적으로 발생되었는지 여부가 명확하지 않을 수 있다. 그러나 이와 같은 오류가 지속되는 경우 또는 이와 같은 오작동 상태에서 공정이 진행되거나, 검사가 진행되는 경우 불량 제품이 생산되거나, 검사 오류를 발생시키거나 또는 공정 오류를 발생시킬 수 있다. 그러므로 이와 같은 회귀 형태의 비정상적인 상태를 탐지하고 그에 따른 적절한 조치가 취해질 필요가 있다. 그러나 선행기술은 이와 같은 시스템 및 방법에 대하여 개시하지 않는다.
본 발명은 선행기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로 아래와 같은 목적을 가진다.
본 발명의 목적은 기계 또는 설비의 미리 결정된 부위에 대한 연속적인 영상 이미지로부터 기계 또는 설비에서 발생되는 다양한 형태의 비정상적인 상태를 탐지하는 이상 상태 탐지 시스템 및 그에 의한 이상 상태 탐지 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 적절한 실시 형태에 따르면, 이상 상태 탐지 시스템은 장치 또는 설비의 내부 또는 외부의 미리 결정된 탐지 영역에 대한 연속적인 영상 이미지를 획득하는 영상 이미지 획득 모듈; 획득된 영상 이미지를 디지털 이미지로 변환하여 유선 또는 무선 통신을 통하여 전송 가능한 데이터로 변환하는 영상 이미지 처리 모듈; 전송된 영상 이미지를 분석하여 이상 상태를 탐색하는 영상 이미지 분석 모듈; 및 탐색된 이상 상태에 대한 이미지를 분리하여 저장하는 이상 상태 분리 및 저장 모듈을 포함한다.
본 발명의 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 영상 이미지 획득 모듈(12)은 정해진 영역에 대한 연속적인 영상 이미지의 획득이 가능한 IP 카메라 및 IP 카메라가 영상 획득 영역을 고정시키는 지그 모듈을 포함한다.
본 발명의 또 다른 적절한 실시 형태에 따르면, 장치 또는 설비의 작동 부위에서 간헐적으로 발생되는 이상 상태의 탐지 방법은 작동 이상 상태 탐지 부위가 결정되는 단계; 감시 카메라가 정해진 위치에 고정되고, 탐지 조건이 설정되는 단계; 설정 영역에 대한 작동 상태의 영상 이미지가 연속적으로 획득되는 단계; 획득된 영상 이미지가 디지털 이미지로 변환되면서 이미지 조건 정보가 결합되는 단계; 디지털 이미지가 인공지능 알고리즘에 의하여 분석되고, 이상 상태의 발생 여부가 탐지되는 단계; 이상 상태에 대한 이미지가 분리되어 저장되는 단계; 및 분리된 이미지에 기초하여 이상 상태 데이터가 생성되는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 이상 상태 탐지 시스템은 기계 또는 설비의 작동 과정에서 간헐적으로 발생되는 비정상적인 작동 상태의 탐지가 가능하도록 한다. 본 발명에 따른 이상 상태 탐지 시스템은 예를 들어 매우 짧은 시간 동안 또는 순간적으로 비정상적으로 작동된 이후 다시 원래의 작동 상태가 되는 회귀 형태의 비정상 작동 상태의 탐지가 가능하도록 한다. 본 발명에 따른 방법은 기계 장치 또는 설비, 전기 장치 또는 설비, 검사 장치 또는 설비와 같이 계속적으로 작동 상태가 유지되는 다양한 장치 또는 설비에 적용될 수 있다. 또한 본 발명에 따른 방법은 기계 장치 또는 설비 장치의 내부에서 발생되는 비정상 상태의 탐지가 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 이상 상태 탐지 시스템의 실시 예를 도시한 것이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따른 탐지 시스템에 적용되는 영상 이미지 획득 모듈의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 시스템에서 획득된 영상 이미지가 처리되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 이상 상태 탐지 방법의 실시 예를 도시한 것이다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따른 탐지 시스템에 적용되는 영상 이미지 획득 모듈의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 시스템에서 획득된 영상 이미지가 처리되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 이상 상태 탐지 방법의 실시 예를 도시한 것이다.
아래에서 본 발명은 첨부된 도면에 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되지만 실시 예는 본 발명의 명확한 이해를 위한 것으로 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 아래의 설명에서 서로 다른 도면에서 동일한 도면 부호를 가지는 구성요소는 유사한 기능을 가지므로 발명의 이해를 위하여 필요하지 않는다면 반복하여 설명이 되지 않으며 공지의 구성요소는 간략하게 설명이 되거나 생략이 되지만 본 발명의 실시 예에서 제외되는 것으로 이해되지 않아야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 이상 상태 탐지 시스템의 실시 예를 도시한 것이다.
도 1을 참조하면, 이상 상태 탐지 시스템은 장치 또는 설비의 내부 또는 외부의 미리 결정된 탐지 영역에 대한 연속적인 영상 이미지를 획득하는 영상 이미지 획득 모듈(12); 획득된 영상 이미지를 디지털 이미지로 변환하여 유선 또는 무선 통신을 통하여 전송 가능한 데이터로 변환하는 영상 이미지 처리 모듈(13); 전송된 영상 이미지를 분석하여 이상 상태를 탐색하는 영상 이미지 분석 모듈(14); 및 탐색된 이상 상태에 대한 이미지를 분리하여 저장하는 이상 상태 분리 및 저장 모듈(15)을 포함한다.
탐지 영역 설정 모듈(11)에 의하여 이상 상태 발생의 탐지를 위한 탐지 영역이 설정될 수 있고, 탐지 영역은 예를 들어 장치 또는 설비의 작동 부분의 일부가 될 수 있다. 예를 들어 탐지 영역은 검사 장치에서 검사 수단을 정해진 위치로 반복적으로 이동시키는 작동 부위와 같이 장치 또는 설비의 작동 과정에서 전체 공정 또는 작동 과정에 영향을 미치는 부분이 될 수 있다. 이와 같이 탐지 영역은 정해진 방식으로 반복적으로 작동되거나, 정해진 수준의 작동 방식을 유지하여야 하는 부위가 될 수 있다. 탐지 영역은 장치 또는 설비의 내부 또는 외부가 될 수 있고, 하나의 장치 또는 설비에 다수 개의 탐지 영역이 설정될 수 있다. 이상 상태 탐지 영역 설정 모듈(11)은 장치 또는 설비의 작동 상태를 기초로 탐지 영역을 설정할 수 있다. 이상 상태 탐지 영역 설정 모듈(11)은 또한 장치 또는 설비의 작동 구조에 따라 탐지가 되어야 하는 위치, 방향 또는 탐지 매개변수를 결정하는 기능을 가질 수 있다. 예를 들어 탐지 영역 설정 모듈(11)은 카메라의 초점 위치, 카메라의 고정 위치, 카메라의 방향 또는 탐지 매개변수를 설정하는 기능을 가질 수 있다. 탐지 매개변수는 예를 들어 기어의 회전 수, 맞물림 위치, 공급 밸브의 압력 또는 이와 유사한 탐지 영역에서 작동 부분이 미리 결정된 방식으로 작동하는지 여부를 판단할 수 있는 기준에 기초하여 설정될 수 있다. 이와 같이 이상 상태 탐지 영역 설정 모듈(11)에 의하여 탐지 영역 및 탐지 영역에 대한 탐지 조건이 설정되면 그에 기초하여 영상 이미지 획득 모듈(12)이 설치될 수 있다. 영상 이미지 획득 모듈(12)은 예를 들어 IP 카메라와 같은 영상 이미지 획득 수단 및 IP 카메라의 고정을 위한 지그 모듈을 포함할 수 있다. IP(Internet Protocol) 카메라는 탐지 영역 설정 모듈(11)에 의하여 정해진 설정 조건에 따라 설치될 수 있고, 지그 모듈은 IP 카메라가 정해진 설정 조건을 유지하면서 탐지 영역에 대한 영상 이미지를 연속적으로 획득할 수 있도록 한다. 지그 모듈은 장치 또는 설비에 쉽게 부착 또는 분리될 수 있는 구조를 가질 수 있다. IP 카메라는 미리 결정된 탐지 영역에 대한 영상 이미지를 연속적으로 획득할 수 있고, 획득된 영상 이미지가 IP 영상 이미지 처리 모듈(13)로 전송될 수 있다. IP 영상 이미지 처리 모듈(13)은 IP 이미지를 디지털 이미지로 변화하는 기능 및 디지털 이미지를 허브 기기를 통하여 서버로 전송하는 기능을 가질 수 있다. 선택적으로 이미지 처리 모듈(13)은 디지털 이미지로 변환하는 과정에서 영상 이미지의 획득에 대한 시간 정보를 추가하거나, 환경 정보를 추가하는 기능을 가질 수 있다. 시간 정보는 IP 이미지의 획득 과정에서 자동으로 추가될 수 있다. 이에 비하여 환경 정보는 독립적으로 획득되거나, 장치 또는 설비에 설치된 환경 정보를 탐지 모듈에 의하여 수신하거나, 독립적으로 설치된 탐지 모듈에 의하여 획득될 수 있다. 이와 같은 환경 정보는 온도, 압력, 습도, 소음도 또는 이와 유사한 환경 정보를 포함할 수 있고, 추가로 작동 상태 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어 탐지 영역에서 작동하는 기계 또는 설비의 작동 압력, 전압, 전류 또는 이와 유사한 공정 매개변수를 포함할 수 있다. 환경 정보는 탐지 영역에서 작동하는 탐지 대상의 작동에 영향을 미치는 다양한 매개변수를 포함할 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.
디지털 영상 이미지로 변환되어 서버로 전송된 영상 이미지는 영상 이미지 분석 모듈(14)에 의하여 분석될 수 있다. 영상 이미지 분석 모듈(14)은 예를 들어 AI 알고리즘을 적용하여 영상 이미지를 분석할 수 있다. 예를 들어 AI 알고리즘은 딥러닝 알고리즘에 해당하는 RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘 또는 이를 보완하는 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘과 같은 학습 알고리즘을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 영상 이미지로부터 이상 상태를 탐지하는 과정은 다양한 알고리즘에 의하여 실행될 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다. 영상 이미지 분석 모듈(14)에 의하여 이상 상태로 판단된 영상 이미지가 표시되어 이상 상태 분리 및 저장 모듈(15)로 전송될 수 있다. 이상 상태 분리 및 저장 모듈(15)은 이상 상태로 표시된 이미지를 예를 들어 캡처(capture)와 같은 이미지 분리 방식으로 분리시켜 관련 정보와 함께 저장할 수 있다. 또한 이상 상태 분리 및 저장 모듈(15)은 이상 상태가 발생되면 관련 정보와 함께 이를 관련 기관에 전송할 수 있다. 이상 상태의 전송은 주기적으로 이루어지거나, 이상 상태가 발생된 이후 즉시 또는 미리 결정된 시간 범위에 이루어질 수 있고 이에 의하여 본 발명은 제한되지 않는다.
아래에서 영상 이미지 획득 모듈 및 획득된 영상 이미지로부터 이상 상태를 탐지하는 과정에 대하여 설명된다.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 따른 탐지 시스템에 적용되는 영상 이미지 획득 모듈의 실시 예를 도시한 것이다.
영상 이미지 획득 모듈(12)은 정해진 영역에 대한 연속적인 영상 이미지의 획득이 가능한 IP 카메라(31) 및 IP 카메라가 영상 획득 영역을 고정시키는 지그 모듈(20)을 포함한다. 탐지 영역에 대한 영상 이미지의 연속적인 획득을 위하여 IP 카메라는 정해진 방향 및 위치를 장시간 동안 유지할 수 있는 지그 모듈(20)에 고정될 필요가 있다. 그리고 지그 모듈(20)은 IP 카메라(31)가 장치 또는 설비의 탐지 부위 또는 영역에 대한 영상 이미지의 획득이 가능한 위치에 설치 또는 분리되도록 하면서 이와 동시에 IP 카메라(31)의 높이를 설정하는 기능을 가지는 고정 조절 모듈; 고정 조절 모듈에 결합되는 꺾임 가이드; 및 꺾임 가이드에 분리 가능하도록 결합되어 IP 카메라(31)를 고정시키는 체결 브래킷으로 이루어질 수 있다.
고정 조절 모듈은 장치 또는 설비에 예를 들어 자석 부착 수단 또는 이와 유사한 수단에 의하여 분리 가능하도록 결합될 수 있는 구조를 가질 수 있다. 또한 고정 조절 모듈은 꺾임 가이드의 위치 또는 방향을 설정하는 기능을 가질 수 있다. 고정 조절 모듈은 한 쌍의 선형 조절 경로(211, 212)가 형성되고, 선형으로 연장되는 판 형상의 조절 판(21); 및 조절 판(21)과 일체로 형성되면 조절 판(21)에 대하여 꺾인 형상으로 연장되는 체결 판(23)으로 이루어질 수 있다. 조절 판(21)은 전체적으로 사각 판 형상이 될 수 있고, 다양한 폭 또는 길이를 가질 수 있지만 바람직하게 길이가 폭에 비하여 충분히 큰 구조를 가질 수 있다. 이와 같이 조절 판(21)은 예를 들어 높이 방향으로 연장되는 사각 판 형상이 될 수 있고, 조절 판(21)에 서로 동일 유사한 형상을 가지는 한 쌍의 선형 조절 경로(211, 212)가 형성될 수 있다. 한 쌍의 선형 조절 경로(212, 212)는 서로 분리되어 나란하게 연장될 수 있고, 조절 판(21)의 아래쪽 부분으로 위쪽 부분을 따라 선형으로 연장될 수 있다. 한 쌍의 선형 조절 경로(211, 212)는 다양한 길이로 연장될 수 있고, 꺾임 가이드의 결합 높이 또는 결합 방형을 결정하는 기능을 가질 수 있다. 조절 판(21)의 아래쪽 끝 부분으로부터 체결 판(23)이 연장될 수 있고, 예를 들어 조절 판(21)의 연장 방향에 대하여 수직이 되는 방향으로 체결 판(23)이 연장될 수 있다. 체결 판(23)은 조절 판(21)과 일체로 형성될 수 있고, 조절 판(21)과 같은 폭으로 예를 들어 직각이 되도록 연장될 수 있다. 꺾임 각은 조절 판(21)이 위치하는 공간 구조 또는 감시 대상의 위치에 따라 적절하게 설정될 수 있고, 선택적으로 꺾임 각의 조절이 가능하도록 체결 판(23)의 소재가 결정되거나, 체결 판(23)은 각도 조절이 가능한 커넥터에 의하여 조절 판(21)에 결합될 수 있다. 체결 판(23)은 고정 블록 또는 이와 유사한 고정 수단에 결합될 수 있는 구조 또는 수단을 가질 수 있고, 예를 들어 체결 판(23)에 적어도 하나의 체결 홀이 형성되고, 체결 홀에 고정 볼트와 같은 고정 수단(27)이 체결되어 체결 판(23)이 자성 고정 블록(25)에 결합될 수 있다. 체결 판(23)은 고정 볼트와 같은 고정 수단(27)에 의하여 자성 고정 블록(25)에 고정될 수 있다. 자성 고정 블록(25)의 내부에 전자석과 같은 자석이 배치될 수 있고, 스위치(251)에 의하여 자성이 발생되거나, 자성이 제거될 수 있다. 스위치(251)는 예를 들어 온/오프(On/Off) 스위치가 될 수 있다. 이와 같은 자성 특성에 의하여 자성 고정 블록(25)은 금속과 같이 자성 결합 특성을 가지는 설비 또는 고정 물체에 간단하게 부착되거나, 분리될 수 있다. 또한 고정 볼트와 같은 고정 수단(27)에 의하여 자성 고정 블록(25)의 위쪽 면에 체결 판(23)이 견고하게 고정될 수 있다. 자석 고정 블록(25)은 장치 또는 설비에 결합될 수 있는 다양한 구조를 가질 수 있고, 체결 판(23)은 자성 고정 블록(25)을 비롯한 장치 또는 설비에 체결되어 고정될 수 있는 다양한 고정 결합 블록에 결합될 수 있고, 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.
한 쌍의 선형 조절 경로(211, 212)에 꺾임 가이드(22)가 결합될 수 있다. 꺾임 가이드(22)는 조절 판(21)에 위치 조절이 가능하도록 결합될 수 있다. 꺾임 가이드(22)는 전체적으로 한쪽 부분이 상대적으로 큰 길이를 가지는 U 형상 또는 디귿자 형상이 될 수 있다. 꺾임 가이드(22)는 판 형상으로 조절 판(21)과 동일한 폭으로 연장되면서 선형 조절 경로(211, 212)에 결합 가능한 다수 개의 높이 조절 홀(221 내지 224)을 포함할 수 있다. 구체적으로 수평 방향으로 서로 마주보도록 형성되는 두 개 및 수직 방향으로 서로 마주보도록 형성되는 두 개와 같이 네 개의 높이 조절 홀(221 내지 224)이 형성될 수 있다. 이와 같은 구조에서 서로 마주보는 각 쌍을 이루는 두 개의 높이 조절 홀(221 내지 224)은 선형 조절 경로(211, 212)의 분리 간격에 대응되도록 분리되어 위치할 수 있다. 그러므로 수직 방향 및 수평 방향의 배치된 한 쌍의 높이 조절 홀(221 내지 224)은 서로 동일한 간격으로 분리될 수 있다. 이와 같은 높이 조절 홀(221 내지 224)의 배치 구조에 의하여 꺾임 가이드(22)는 조절 판(21)에 대하여 서로 다른 방향으로 결합될 수 있다. 높이 조절 홀(221 내지 221)은 다양한 위치에 형성되어 꺾임 가이드(22)가 다양한 방향으로 조절 판(21)에 결합되도록 할 수 있다. 두 개의 높이 조절 홀(221 내지 224)은 선형 조절 경로(211, 212)과 겹치도록 위치하고, 두 개의 높이 조절 홀(221 내지 224) 및 선형 조절 경로(211, 212)에 조절 핀(28)이 결합될 수 있다. 또한 수직 방향으로 서로 마주보도록 위치하는 두 개의 높이 조절 홀(221 내지 224)에 조절 핀(28)이 결합되어 꺾임 가이드(22)가 정해진 결합 위치에서 안정적으로 고정되도록 한다. 꺾임 가이드(22)는 한쪽 끝 부분으로부터 동일한 폭을 가지면서 일체형이 되고, 꺾임 가이드(22)의 연장 방향에 대하여 수직이 되는 방향으로 연장되는 제1 체결 부분(22a) 및 제1 체결 부분(22a)의 한쪽 끝 부분으로부터 꺾임 가이드(22)의 방향으로 수직으로 연장되는 제2 체결 부분(22b)을 포함할 수 있다. IP 카메라(31)는 제1 체결 부분(22a) 또는 제2 체결 부분(22b)에 분리 가능하도록 결합될 수 있다. IP 카메라(31)는 체결 브래킷에 의하여 제1 체결 부분(22a) 또는 제2 체결 부분(22b)에 결합될 수 있다. 체결 브래킷은 제1 또는 제2 체결 부분(22a 또는 22b)에 형성된 체결 홀에 결합되는 조인트 몸체(241); 조인트 몸체(241)의 한쪽 끝으로부터 연장되는 조절 축(242); 및 조절 축(242)의 한쪽 끝에 결합된 고정 블록(243)을 포함할 수 있다. 조인트 몸체(241)는 전체적으로 실린더 형상이 될 수 있고, 제1 또는 제2 체결 부분(22a 또는 22b)에 결합 가능한 다양한 클램프 수단을 포함할 수 있다. 또한 조인트 몸체(241)의 한쪽 끝에 조절 볼(242a)이 수용될 수 있고, 조절 볼(242a)은 조인트 몸체(241)의 내부에서 회전 가능하도록 결합될 수 있고, 이에 의하여 선형으로 연장되는 조절 축(242)의 방향이 조절될 수 있다. 조절 축(242)의 한쪽 끝은 조절 볼(242a)에 결합될 수 있고, 조인트 몸체(241)의 외부로 연장될 수 있다. 조절 볼(242a)은 클램프 볼트(241a)에 의하여 회전이 되지 않도록 고정될 수 있고, 조절 축(242)의 한쪽 끝에 고정 블록(243)이 결합될 수 있다. 고정 블록(243)은 IP 카메라(31)를 고정시킬 수 있는 다양한 구조로 만들어질 수 있고, 예를 들어 조절 축(242)의 한쪽 끝에 결합된 실린더 형상의 균형 블록(243a) 및 균형 블록(243a)에 결합될 수 있다. 고정 블록(243)은 IP 카메라(31)의 뒤쪽 부분에 접촉되는 형상을 가질 수 있고, 다수 개의 고정 돌기(243b)에 의하여 IP 카메라(31)의 이동 또는 진동을 방지할 수 있다. 고정 블록(243)은 IP 카메라(31)를 고정시킬 수 있는 다양한 구조를 가질 수 있고 이에 의하여 본 발명은 제한되지 않는다. 고정 블록(243)에 고정된 IP 카메라(31)에 의하여 정해진 영역에 대한 영상 이미지가 연속적으로 획득될 수 있고, 획득된 영상 이미지가 허브 기기와 같은 중계기와 연결되는 커넥터(32)를 통하여 데이터 처리 모듈(34)로 전송될 수 있다. IP 카메라(31)는 전송 케이블(33)의 한쪽 끝에 결합된 커넥터(32)에 의하여 중계기와 연결될 수 있다. 중계기는 다양한 위치에 배치된 다수 개의 IP 카메라(31)로부터 전송되는 영상 이미지를 예를 들어 관리 서버와 같은 서버에 설치된 데이터 처리 모듈(34)로 전송될 수 있다. IP 카메라(31)의 작동을 위한 전력이 전송 케이블(33)을 통하여 공급될 수 있고, IP 카메라(31)에 의하여 획득된 영상 이미지는 디지털 이미지로 변환되어 중계기를 통하여 데이터 처리 모듈(34)로 전송될 수 있다. 데이터 처리 모듈(34)은 전송된 영상 이미지를 분석하여 이상 상태가 발생되었는지 여부를 확인할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 시스템에서 획득된 영상 이미지가 처리되는 과정의 실시 예를 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, IP 카메라(31)에 의하여 획득된 이미지는 디지털 영상 이미지로 변환될 수 있고(P31), 디지털 영상 이미지가 허브 기기를 통하여 데이터 처리 모듈(34)로 전송될 수 있다. 다수 개의 IP 카메라(31)가 하나의 장치 또는 설비에 설치될 수 있고, 각각의 IP 카메라(31)에 의하여 획득된 영상 이미지가 데이터 처리 모듈(34)로 전송되어 처리될 수 있다. 데이터 처리 모듈(34)에서 디지털 이미지가 연속적으로 분석될 수 있고(P33), 이와 같은 과정에서 인공지능 알고리즘(35)이 적용될 수 있다. 인공지능 알고리즘(35)은 작동 상태 데이터 모듈(351) 및 AI 학습 알고리즘 모듈(352)을 포함할 수 있다. 작동 상태 데이터 모듈(351)은 탐지 부위에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 작동 상태에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 작동 상태 데이터는 IP 카메라(31)로부터 획득되는 영상 이미지로부터 획득되거나, 미리 저장될 수 있다. 그리고 이와 같은 작동 상태 데이터에 기초하여 AI 학습 알고리즘 모듈(352)은 정상 상태에 해당하는지 비정상 상태에 해당하는지 여부를 판단할 수 있고, 이와 같은 과정에서 딥러닝 알고리즘에 해당하는 RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘 또는 이를 보완하는 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘과 같은 학습 알고리즘이 적용될 수 있다. 이와 같은 인공지능 알고리즘(35)에 따라 디지털 이미지가 연속적으로 분석될 수 있고, 이상 상태에 해당하는 이미지가 획득될 수 있다(P34). 예를 들어 이상 상태에 해당하는 이미지가 캡처와 같은 방법으로 획득되거나, 해당 부분의 영상 이미지가 별도로 표시되는 방식으로 이상 상태 이미지가 획득될 수 있다(P34). 이상 상태에 해당하는 이미지가 획득되면 이상 상태 데이터가 생성될 수 있다(P35). 이상 상태 데이터는 예를 들어 이상 상태가 발생된 시각, 위치, 환경 조건 또는 이와 유사한 정보를 포함할 수 있다. 이상 상태 데이터가 저장이 되고, 이상 상태의 발생에 대한 분석이 진행될 수 있다(P36). 또한 이상 상태와 관련된 정보가 관련 기관에 무선 통신 또는 유선 통신을 통하여 저장될 수 있다. IP 카메라(31)에 의하여 획득된 영상 이미지는 다양한 방법으로 처리될 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.
도 4는 본 발명에 따른 이상 상태 탐지 방법의 실시 예를 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 장치 또는 설비의 작동 부위에서 간헐적으로 발생되는 이상 상태의 탐지 방법은 작동 이상 상태 탐지 부위가 결정되는 단계(P41); 감시 카메라가 정해진 위치에 고정되고, 탐지 조건이 설정되는 단계(P42); 설정 영역에 대한 작동 상태의 영상 이미지가 연속적으로 획득되는 단계(P43); 획득된 영상 이미지가 디지털 이미지로 변환되면서(P44) 이미지 조건 정보가 결합되는 단계(P45); 디지털 이미지가 인공지능 알고리즘에 의하여 분석되고(P46), 이상 상태의 발생 여부가 탐지되는 단계(P47); 이상 상태에 대한 이미지가 분리되어 저장되는 단계(P48); 및 분리된 이미지에 기초하여 이상 상태 데이터가 생성되는 단계(P49)를 포함한다. 탐지 부위는 연속적으로 일정한 형태로 작동되도록 설계가 된 장치 또는 설비의 일부가 될 수 있고, 이상 상태는 연속적으로 작동하는 과정에서 일시적으로 발생된 이후 다시 원래의 정상 상태로 복원되는 회귀 형태의 이상 상태가 될 수 있다. 하나의 장치 또는 설비에 다수 개의 탐지 부위가 설정될 수 있고, 탐지 부위는 장치 또는 설비의 내부 또는 외부가 될 수 있다. 이와 같은 탐지 부위가 결정되면(P41), IP 카메라의 설치 위치가 결정될 수 있고, 이와 함께 탐지 조건이 설정될 수 있다(P42). 탐지 조건은 예를 들어 IP 카메라의 초점 위치, 화각, 작동 시간 또는 방향과 같은 것을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. IP 카메라의 작동에 따라 탐지 부위의 작동 상태에 대한 영상 이미지가 연속적으로 획득될 수 있고(P43), 획득된 영상 이미지가 디지털 이미지로 변환될 수 있다(P44). 디지털 이미지로 변환되는 과정에서 작동 상태 정보 또는 작동 환경 정보가 추가될 수 있다(P45). 예를 들어 기계 또는 설비 자체의 온도, 압력, 전류, 전압, 진동 수준 또는 이와 유사한 작동 상태가 정보가 결합될 수 있다. 또는 온도, 습도 또는 소음 수준과 같은 작동 환경 정보가 획득되어 디지털 이미지에 결합될 수 있다(P45). 변환된 이미지는 분석 서버로 전송되어 위에서 설명된 방법에 따라 인공지능 알고리즘이 적용되어 분석될 수 있다(P46). 그리고 분석 결과에 이상 상태가 발생되었는지 여부가 확인될 수 있고(P47), 만약 이상 상태가 발생되지 않았다면(NO), 영상 이미지의 획득이 계속될 수 있다(P43). 이에 비하여 이상 상태가 발생되었다면(YES), 관련 이미지가 캡처와 같은 방법으로 자동으로 분리되면서 연속 영상 이미지에 표시되고, 분리 이미지가 전체 영상 이미지와 별도로 분리되어 저장될 수 있다(P48). 그리고 이상 상태의 발생에 따른 이상 상태 데이터가 생성될 수 있고(P49), 이상 상태 데이터는 예를 들어 이상 상태가 발생된 시각 정보, 상태 정보, 이상 상태에 해당하는지 여부에 대한 확률 정보, 관련 이상 상태가 이전에 발생된 형태와 유사한지 여부 또는 이와 유사한 정보를 포함할 수 있다. 그리고 이상 상태 데이터가 이상 상태 데이터베이스에 저장될 수 있고, 필요에 따라 발생 원인이 분석 알고리즘에 의하여 분석될 수 있다(P50). 선택적으로 이상 상태의 발생 여부가 주기적으로 또는 발생 시각에 관련 기관에 무선 또는 유선으로 전송될 수 있다. 이상 상태의 판단 또는 그에 따른 알림은 다양한 방법으로 이루어질 수 있고 제시된 실시 예에 제한되지 않는다.
위에서 본 발명은 제시된 실시 예를 참조하여 상세하게 설명이 되었지만 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 제시된 실시 예를 참조하여 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 수정 발명을 만들 수 있을 것이다. 본 발명은 이와 같은 변형 및 수정 발명에 의하여 제한되지 않으며 다만 아래에 첨부된 청구범위에 의하여 제한된다.
11: 탐지 영역 설정 모듈
12: 영상 이미지 획득 모듈
13: 영상 이미지 처리 모듈 14: 영상 이미지 분석 모듈
15: 분리 및 저장 모듈 20: 지그 모듈
21: 조절 판 22: 꺾임 가이드
23: 체결 판 25: 자성 고정 블록
27: 고정 수단 31: IP 카메라
34: 데이터 처리 모듈 35: 인공 지능 알고리즘
13: 영상 이미지 처리 모듈 14: 영상 이미지 분석 모듈
15: 분리 및 저장 모듈 20: 지그 모듈
21: 조절 판 22: 꺾임 가이드
23: 체결 판 25: 자성 고정 블록
27: 고정 수단 31: IP 카메라
34: 데이터 처리 모듈 35: 인공 지능 알고리즘
Claims (3)
- 장치 또는 설비의 내부 또는 외부의 미리 결정된 탐지 영역에 대한 연속적인 영상 이미지를 획득하는 이미지 획득 모듈(12);
획득된 영상 이미지를 디지털 이미지로 변환하여 유선 또는 무선 통신을 통하여 전송 가능한 데이터로 변환하는 영상 이미지 처리 모듈(13);
전송된 영상 이미지를 분석하여 이상 상태를 탐색하는 영상 이미지 분석 모듈(14); 및
탐색된 이상 상태에 대한 이미지를 분리하여 저장하는 이상 상태 분리 및 저장 모듈(15)을 포함하는 이상 상태 탐지 시스템. - 청구항 1에 있어서, 영상 이미지 획득 모듈(12)은 정해진 영역에 대한 연속적인 영상 이미지의 획득이 가능한 IP 카메라(31) 및 IP 카메라가 영상 획득 영역을 고정시키는 지그 모듈(20)을 포함하는 이상 상태 탐지 시스템.
- 장치 또는 설비의 작동 부위에서 간헐적으로 발생되는 이상 상태의 탐지 방법에 있어서,
작동 이상 상태 탐지 부위가 결정되는 단계;
감시 카메라가 정해진 위치에 고정되고, 탐지 조건이 설정되는 단계;
설정 영역에 대한 작동 상태의 영상 이미지가 연속적으로 획득되는 단계;
획득된 영상 이미지가 디지털 이미지로 변환되면서 이미지 조건 정보가 결합되는 단계;
디지털 이미지가 인공지능 알고리즘에 의하여 분석되고, 이상 상태의 발생 여부가 탐지되는 단계;
이상 상태에 대한 이미지가 분리되어 저장되는 단계; 및
분리된 이미지에 기초하여 이상 상태 데이터가 생성되는 단계를 포함하는 이상 상태의 탐지 방법.
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| KR1020200171835A KR102607512B1 (ko) | 2020-12-10 | 2020-12-10 | 이상 상태 탐지 시스템 및 그에 의한 이상 상태 탐지 방법 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| EP4303679A1 (en) * | 2022-07-04 | 2024-01-10 | Softcen Co., Ltd. | A system for reviewing an abnormal operating state of an equipment or an apparatus |
| KR20240008481A (ko) | 2022-07-12 | 2024-01-19 | (주)이포즌 | 인공지능 기반 고정 볼트 이상 탐지 장치 및 방법 |
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| KR102607512B1 (ko) | 2023-11-29 |
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