[논문]스테레오비전을 이용한 전차선 높이 및 편위 정밀 측정

김선기; 김현철; 백열민; 박종국; 심재원; 장경영; 김회율

문제 정의

본 실험에서는 궤간식의 단점 중 하나인 진동에 대한 측정 변화량을 보았다. 궤간식의 경우 사람이 운반 가능한 작은 크기로 인해 실제 측정 시진동이 많이 발생할 수 있다.
본 연구에서는 스테레오 이미지와 레이저 조명을 이용하여 전차선의 높이 및 편위를 측정하는 방법에 관한 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 운반이 용이한 크기의 궤도식 측정 장치 개발을 목표로 한다. 이를 위해 레이저 조명과 stereo vision 기술을 이용, 장치의 진동에 둔감하면서 높은 정밀도를 가지도록 한다.
이를 위해 레이저 조명과 stereo vision 기술을 이용, 장치의 진동에 둔감하면서 높은 정밀도를 가지도록 한다. 위와 같은 문제를 해결함과 동시에 정확한 정밀도를 가지는 기술 개발을 목표로 한다. 이와 같은 목표를 달성하기 위하여 레이저 조명과 stereo vision 기술을 이용한다.

가설 설정

가정 L 전차선은 연속적인 물체이므로 짧은 구간에서 높이 및 편위의 변화율은 일정하다.

제안 방법

5m 높이의 전차선에 대한 카메라의 높이 분해능은 약 4mm 로써 서브 픽셀과 직선 조정 기법을 이용하여 1mm 측정 오차를 구현하였다. 서브 픽셀 방법은 전차선의 무게중심 좌표를 정교하게 결정하는데 사용되었으며 단순히 픽셀 단위로 중심좌표를 계산한 경우에 비해 상당히 높은 수준의 정밀도를 얻을 수 있었다.
이것은 높이에 따라 픽셀해상도가 차이가 나기 때문이다. 따라 서식 (7)에 의해 계산된 높이를 기준으로 해당하는 픽셀 해상도를 적용, 다시 계산하여 실제 높이와 측정된 높이와의 차이를 줄였다. Fig.
이와 같은 목표를 달성하기 위하여 레이저 조명과 stereo vision 기술을 이용한다. 또한 sub-pixel 기법과 line fitting 기법을 이용, 낮은 해상도에서도 높은 정밀도 측정을 구현, 실제 제품에서의 단가를 낮추도록 하였다.
먼저 레이블링 5 알고리즘을 사용하여 촬영 영상을 이진화한 후 각 영역의 대략적인 중심 좌표를 계산한다. 그 다음 계산된 좌표값 중 y 값을 내림차순으로 정렬하여 가장 큰 값을 가지는 영역을 선택한다.
11 는 본 연구에서 제안한 방법으로 구한 전차선의 최종 높이 및 편위와 시뮬레이터 상의 실제 전차선의 높이 및 편위와의 오차를 보여준다. 실험은 전차선 높이를 1mm 씩 증가시키며 실험하였다. 실험 결과 전차선 높이 측정의 경우 최대 오차는 0.
장치 개발을 목표로 한다. 이를 위해 레이저 조명과 stereo vision 기술을 이용, 장치의 진동에 둔감하면서 높은 정밀도를 가지도록 한다. 위와 같은 문제를 해결함과 동시에 정확한 정밀도를 가지는 기술 개발을 목표로 한다.

대상 데이터

직선 조정 기법은 전차선 중심 좌표와 높이 및 편위 값을 정교화하기 위해 사용되었으며 많은 수의 데이터를 사용할수록 더욱 더 정교한 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 무게 중심 좌표를 정규화하기 위해 데이터를 10 개 사용하였으며, 전차선의 높이 및 편위를 정규화하기 위해 데이터를 약 50 개 정도 사용하였다. 이와 같은 상황에서는 실험 결과에서 언급한 바와 같이 1mm 오차를 달성할 수 있었다.
대를. 사용했으며 660nm 100mW 레이저 조명과 interference optical filter 를 사용하였고 카메라 간의 거리는 1500mm 로 하였다. 측정 , 거리는 5000mm 를 기준으로 하였다.
실험을 위해 1624 X 1236 혹백 카메라 2 대를. 사용했으며 660nm 100mW 레이저 조명과 interference optical filter 를 사용하였고 카메라 간의 거리는 1500mm 로 하였다.
사용했으며 660nm 100mW 레이저 조명과 interference optical filter 를 사용하였고 카메라 간의 거리는 1500mm 로 하였다. 측정 , 거리는 5000mm 를 기준으로 하였다.

이론/모형

본 연구에서는 전차선의 높이 및 편위를 측정하기 위하여 레이저 조명과 스테레오 머신비전 기반 기술을 이용한다.
상기 영상에서 정확한 전차선 영역 추출과 sub・pix이 기법의 중심좌표를 계산하기 위해 가우시안 (Gaussian) 마스크 5 를 이용하여 스무딩 (smoothing)하였다. 공간영 역 상에서 가우시 안 마스크를 이용한 스무딩과정은 식 (1)과 같이 나타낼 수 있다.
때문에 전차선의 높이 계산을 픽셀 단위로 수행할 경우 목표 정밀도를 얻기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 서브픽셀 방법을 이용한다. 서브픽셀 방법은 크게 에지기반 방법 6” 과 무게중심 기반 방법 8'9 두 가지가 있다.
위와 같은 문제를 해결함과 동시에 정확한 정밀도를 가지는 기술 개발을 목표로 한다. 이와 같은 목표를 달성하기 위하여 레이저 조명과 stereo vision 기술을 이용한다. 또한 sub-pixel 기법과 line fitting 기법을 이용, 낮은 해상도에서도 높은 정밀도 측정을 구현, 실제 제품에서의 단가를 낮추도록 하였다.

성능/효과

그러나 본 연구에서는 초당 10 개의 전차선 높이 및 편위를 측정하여야 하므로 스테레오 영상으로부터 찾고자 하는 물체의 위치를 찾는 알고리즘을 적용할 시간적 여유가 없다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 레이저를 외부장치로서 사용하며, 이를 이용하면 촬영 영상 내에서 밝은 부분이 전차선임을 쉽게 알 수 있다.
이와 같은 상황에서는 실험 결과에서 언급한 바와 같이 1mm 오차를 달성할 수 있었다. 또한 stereo 기법을 사용, 궤도식에서 발생하기 쉬운 진동에 의한 오차를 최소화하였음을 보였다.
높이와 편위 이동량은 각각 38cm, 48cm 이며 실험실 지그 환경에서 최대한 이동시킨 것이다. 실험 결과 전차선 높이 및 편위 평균 오차는 각각 0.1mm, 0.15mm 이하였다.
실험은 전차선 높이를 1mm 씩 증가시키며 실험하였다. 실험 결과 전차선 높이 측정의 경우 최대 오차는 0.8mm 이며 전차선 편위 측정의 경우 0.15mm 였다. Fig.
16 은 진동을 가정, △<)' 를 5mm 씩 증가시키며 촬영한 후 X 성분과 y 성분의 변화를 본 것이다. 실험결과 X 성분의 경우 최대 20mm 변화에 대해 0.73pixel 이내의 변화가 있는반면, y 성분의 경우 최대 12.75pixel 의 변화가 발생함을 알 수 있다.
서브 픽셀 방법은 전차선의 무게중심 좌표를 정교하게 결정하는데 사용되었으며 단순히 픽셀 단위로 중심좌표를 계산한 경우에 비해 상당히 높은 수준의 정밀도를 얻을 수 있었다. 직선 조정 기법은 전차선 중심 좌표와 높이 및 편위 값을 정교화하기 위해 사용되었으며 많은 수의 데이터를 사용할수록 더욱 더 정교한 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 무게 중심 좌표를 정규화하기 위해 데이터를 10 개 사용하였으며, 전차선의 높이 및 편위를 정규화하기 위해 데이터를 약 50 개 정도 사용하였다.

후속연구

2 그러나 이를 위해서는 찾고자 하는 물체의 위치를 영상 내에서 정확하게 알고 있어야 하며 이를 위하여 다양한 방법들이 이미 개발되었다.” 따라서 이러한 방법을 이용한다면 두 개의 카메라를 이용해서 전차선의 높이 및 편위를 정밀하게 계산할 수 있을 것이다. 그러나 본 연구에서는 초당 10 개의 전차선 높이 및 편위를 측정하여야 하므로 스테레오 영상으로부터 찾고자 하는 물체의 위치를 찾는 알고리즘을 적용할 시간적 여유가 없다.
” 따라서 이러한 방법을 이용한다면 두 개의 카메라를 이용해서 전차선의 높이 및 편위를 정밀하게 계산할 수 있을 것이다. 그러나 본 연구에서는 초당 10 개의 전차선 높이 및 편위를 측정하여야 하므로 스테레오 영상으로부터 찾고자 하는 물체의 위치를 찾는 알고리즘을 적용할 시간적 여유가 없다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 레이저를 외부장치로서 사용하며, 이를 이용하면 촬영 영상 내에서 밝은 부분이 전차선임을 쉽게 알 수 있다.
필요하다. 또한 초당 10 개의 전차선 높이 및 편위를 계산하기 위하여 알고리즘의 연산시간을 단축시키는 연구와 궤간 및 켄트 정보를 이용하여 전차선의 높이 및 편위를 다시 한 번 보정함으로써 더욱 정교한 높이 및 편위를 얻을 수 있는 연구의 진행이 필요하다.

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