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문제 정의
- 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 실험을 통해 디지털 영상을 이용한 계측방법의 영향인자에 대한 계측 민감도를 분석하고 이를 통해 정밀도 향상방안을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 디지털 영상 계측의 적용성을 살펴보기 위하여 다양한 영향 인자들에 대한 계측 결과의 민감도 분석을 수행하였으며, 실대형 라이닝 시험의 변위 측정에 적용해 보았다. 연구에서 나타난 결과를 요약하면 다음과 같다.
제안 방법
- - 본 연구에서는 디지털 영상 계측의 오차원인에 대해 카메라 내부 인자들과 측정된 이미지의 크기, 처리된 이미지 수 등에 대해서만 다루었다. 하지만 연구 결과 중 ISO감도에 따른 영향이 실제 이미지 해상도가 크지 않은 경우 계측 정밀도에 영향을 주는 것으로 나타났듯이, 획득된 이미지의 품질(노이즈 정도 등)에 영향을 줄 수 있는 측정 환경(대기 중 먼지 농도 등)에 따른 영향도 다소 있을 것이다.
- - 초점거리, 측정거리, 입체모델을 만들기 위해 처리된 이미지 수에 따른 디지털 영상 계측의 정밀도를 분석하였다. 초점거리가 작을수록 측정화각이 커짐에 따라 이미지 외곽부에서의 왜곡에 의한 오차 발생으로 인해 정밀도가 낮게 나타났다.
- 3차원 시험공간에서 디지털 영상을 측정한 후 입체모델을 만들고 기준이 되는 두 지점에 대한 거리를 측정하는 방식으로 시험을 수행하였다. Fig.
- 계측을 위한 디지털 카메라의 캘리브레이션의 정확도를 실험하기 위해 3차원 실험공간을 만들고 카메라 외부 표정을 위한 기준점과 길이변화가 없도록 제작된 고정밀 표준 스케일바(scale bar)를 사용하였다. 3차원 시험공간에서 디지털 영상을 측정한 후 입체모델을 만들고 기준이 되는 두 지점에 대한 거리를 측정하는 방식으로 시험을 수행하였다.
- 디지털 영상 계측의 정밀도를 알아보기 위하여 다양한 조건에서의 실험을 수행하였다 본 연구에서 다루고자 하는 3차원 입체 모델구성을 통한 변위 계측은 획득된 이미지의 촬영조건과 품질에 영향을 받게 된다. 일반적으로 디지털 영상정보의 품질에 영향을 미치는 대표적인 인자들을 살펴보면 Table 1과 같다.
- 디지털 영상을 활용한 3차원 터널 내공변위 측정 가능성 및 정밀도를 확인하기 위해 실대형 라이닝 실험과정에 라이닝의 변위를 영상정보를 통해 획득하고 이를 하중 재하장비 컨트롤러에서 획득된 변위와 비교하였다 디지털 영상 계측 시스템을 활용하여 Fig. 13과 같이변위를 측정하였다. 8개의 Code 타겟과 1/lOOOmm 정밀도의 스케일바를 사용하였다.
- 전자의 경우 카메라의 이동 시간 동안 재하가 이루어질 경우두 이미지 상의 시험편의 변위 발생량에 차이가 생기기 때문에 정확한 계측이 어렵다 후자의 경우는 두 개의 카메라가 동일한 사양이라 할지라도 출고시부터 각 제품 렌즈의 캘리브레이션 결과가 동일하게 나타나는 것이 불가능하기 때문에 본 실험과 같은 정밀 계측에 사용되기 어렵다. 따라서 본 실험에서는 전자의 실험 효과검증만을 위해 스테레오 이미지를 동일한 카메라를 이동흐卜 여 측정하였으며, 카메라 이동시 소요되는 시간(5~10 초)동안에 발생하는 변위로 인한 오차요인의 경우 이미지 획득시간 동안 재하를 잠시 중지함으로서 변위가 더이상 발생하지 않는다는 가정하에 재하가 중지된 동안의 시간이력에 따른 변위발생은 고려하지 않았다. Fig.
- 측정거리는 4m, 6m, 8m, 10m로 점차 증가시켰으며, 각각의 거리에서 초점거리마다 총 3장에서 6장까지의 사진을 각각 10회씩 반복하여 이미지를 획득하였다. 매 회당 측정위치를 조금씩 다르게 하여 반복수행에 대한 오차를 확인할 수 있도록 실험을 수행하였다. Fig.
- 상부 가압기와 수평방향의 가압기의 작용하중을 컨트롤러에서 확인할 수 있으며, 수평방향의 가압기의 경우 컨트롤러에 입력된 일정강성으로 제어가 가능하다. 변위제어를 통해 일정시간 동안 하중을 재하하면서약 5분 간격으로 가압지점에서의 시편의 변위를 획득하였다. 영상정보를 통해 3차원 좌표를 획득하기 위해서는 최소 2개의 영상 이미지가 필요하기 때문에 각각의 경우에 좌우 측 2장의 사진을 이용하여 3차원 모델링을 수행하였으며, 반력시스템의 고정점을 기준으로 하여 시험편의 상대적 위치변화를 통해 변위를 구하였다.
- 영상정보를 통해 3차원 좌표를 획득하기 위해서는 최소 2개의 영상 이미지가 필요하기 때문에 각각의 경우에 좌우 측 2장의 사진을 이용하여 3차원 모델링을 수행하였으며, 반력시스템의 고정점을 기준으로 하여 시험편의 상대적 위치변화를 통해 변위를 구하였다. 본 실험에서 스테레오 이미지 획득의 방법은 동일 카메라를 이동하여 측정하는 것과 성능이 같은 두 카메라를 사전에 배치하여 동시에 계측하는 방법이 있다. 전자의 경우 카메라의 이동 시간 동안 재하가 이루어질 경우두 이미지 상의 시험편의 변위 발생량에 차이가 생기기 때문에 정확한 계측이 어렵다 후자의 경우는 두 개의 카메라가 동일한 사양이라 할지라도 출고시부터 각 제품 렌즈의 캘리브레이션 결과가 동일하게 나타나는 것이 불가능하기 때문에 본 실험과 같은 정밀 계측에 사용되기 어렵다.
- 본 실험에서는 여러가지 영향인자 중 초점거 리, 이미지 크기, ISO 감도와 3차원 입체 모델을 위한 디지털 이미지 개수, 측정거리 등에 대한 정확도 분석을 수행하였다. 디지털 영상 계측의 정확도는 일반적인 계측의 오차 분석에 사용되는 방법을 사용하였다.
- 8개의 Code 타겟과 1/lOOOmm 정밀도의 스케일바를 사용하였다. 실대형 실험에 사용되는 상부 가압기와 수평방향의 가압기에 LVDT가 내장되어 시료 천단부 상단 및 수평방향의 시료 변형을 측정하게 하였다. 상부 가압기와 수평방향의 가압기의 작용하중을 컨트롤러에서 확인할 수 있으며, 수평방향의 가압기의 경우 컨트롤러에 입력된 일정강성으로 제어가 가능하다.
- 변위제어를 통해 일정시간 동안 하중을 재하하면서약 5분 간격으로 가압지점에서의 시편의 변위를 획득하였다. 영상정보를 통해 3차원 좌표를 획득하기 위해서는 최소 2개의 영상 이미지가 필요하기 때문에 각각의 경우에 좌우 측 2장의 사진을 이용하여 3차원 모델링을 수행하였으며, 반력시스템의 고정점을 기준으로 하여 시험편의 상대적 위치변화를 통해 변위를 구하였다. 본 실험에서 스테레오 이미지 획득의 방법은 동일 카메라를 이동하여 측정하는 것과 성능이 같은 두 카메라를 사전에 배치하여 동시에 계측하는 방법이 있다.
- 이미지 크기에 따른 계측결과의 정밀도를 확인하기 위해 ISO를 변화시켜 측정된 값의 평균값과 실제 스케일바의 크기와의 차이(참오차)를 비교해 보았다. 본 실험에서 측정한 스케일바는 1, 099.
- 초점거리는 24mm로 고정시켰으며, 각각의 위치에서 이미지 크기 비교군으로 large format(4, 288x2, 848 pixels)의 경우와 small format(2, 144x1, 424 pixels)의 두 가지 경우에 대해 이미지를 획득하였으며, ISO는 100, 200, 400, 800, 1, 600까지 점진적으로 변화시켰다. Fig.
- 초점거리는 28mm, 35mm, 55mm의 3가지 경우에 대해 촬영대상의 이미지를 획득하였다. 측정거리는 4m, 6m, 8m, 10m로 점차 증가시켰으며, 각각의 거리에서 초점거리마다 총 3장에서 6장까지의 사진을 각각 10회씩 반복하여 이미지를 획득하였다. 매 회당 측정위치를 조금씩 다르게 하여 반복수행에 대한 오차를 확인할 수 있도록 실험을 수행하였다.
대상 데이터
- 13과 같이변위를 측정하였다. 8개의 Code 타겟과 1/lOOOmm 정밀도의 스케일바를 사용하였다. 실대형 실험에 사용되는 상부 가압기와 수평방향의 가압기에 LVDT가 내장되어 시료 천단부 상단 및 수평방향의 시료 변형을 측정하게 하였다.
- 이미지가 넓은 화각을 가지게 된다. 본 실험에서 사용한 렌즈는 17mm ~ 55mm까지 변화 가능한 렌즈이다. 초점거리는 28mm, 35mm, 55mm의 3가지 경우에 대해 촬영대상의 이미지를 획득하였다.
- 크기와의 차이(참오차)를 비교해 보았다. 본 실험에서 측정한 스케일바는 1, 099.174mm의 정밀한 길이를 가지고 있다. large fdrmat의 경우는 0.
- 특히, 측정 대상물의 크기가 큰 경우에는 가능한 하나의 영상에 많은 화소수를 포함하는 것이 분석의 정확도를 높일 수 있다. 본 실험에서는 Nikon사의 D2X기종을 사용하였다. Nikon D2X 및 사용된 렌즈의 제원은 Table 2~3과 같다.
- 본 실험에서 사용한 렌즈는 17mm ~ 55mm까지 변화 가능한 렌즈이다. 초점거리는 28mm, 35mm, 55mm의 3가지 경우에 대해 촬영대상의 이미지를 획득하였다. 측정거리는 4m, 6m, 8m, 10m로 점차 증가시켰으며, 각각의 거리에서 초점거리마다 총 3장에서 6장까지의 사진을 각각 10회씩 반복하여 이미지를 획득하였다.
- 측정 시험 공간과의 6m 거리를 유지한 상태로 각도를 변경시키며 5장의 이미지를 획득하였다. 초점거리는 24mm로 고정시켰으며, 각각의 위치에서 이미지 크기 비교군으로 large format(4, 288x2, 848 pixels)의 경우와 small format(2, 144x1, 424 pixels)의 두 가지 경우에 대해 이미지를 획득하였으며, ISO는 100, 200, 400, 800, 1, 600까지 점진적으로 변화시켰다.
성능/효과
- - 라이닝 재하실험에서 시험편의 변위 측정에 디지털 영상계측기법을 적용한 결과 이미지 스케일 정밀도가 0.01(mm/pixeI)인 경우에 LVDT와 계측 결과와 비교한 계측 변위의 최대 오차는 0.76mm, 평균 오차는 0.42mm, 분산은 0.06mm로 나타났으며, 정밀변위 계측 실험 등에도 활용도가 높을 것으로 확인되었다.
- - 카메라 내부 요소에 의한 디지털 영상 계측의 민감도를 분석한 결과 이미지 크기가 클수록 픽셀 수가 증가하여 계측 정밀도가 증가하였다. 또한 ISO의 증가로 인한 노이즈 발생 계측 정밀도에 미치는 영향은 이미지 크기가 클수록 작아졌다.
- 3D 입체모델 생성에 사용된 이미지의 수가 증가함에 따라 RMS 오차가 줄어드는 경향을 나타내었다. 이미지 수의 증가에 따라 줄어든 오차는 5장 이상일 경우에는 크게 줄지 않고 수렴하는 것으로 나타났다.
- 계측 정밀도가 증가하였다. 또한 ISO의 증가로 인한 노이즈 발생 계측 정밀도에 미치는 영향은 이미지 크기가 클수록 작아졌다. 즉, 해상도가 높은 카메라를 사용할수록 디지털 영상 계측의 정밀도를 증가시킬 수 있다.
- 이미지 수의 증가에 따라 줄어든 오차는 5장 이상일 경우에는 크게 줄지 않고 수렴하는 것으로 나타났다.
- 14와 Table 4는 영상정보를 통해 계산된 변 위와 하중 가압장치 내부의 LVDT에서 계산된 변위를 비교한 것이다. 이미지 스케일 정밀도가 0.01(mm/pixel)이었으며, 최대 오차는 0.76mm, 평균 오차는 0.42mm, 분산은 0.06mm로 나타났다. 이와 같은 오차는 다양한 기계적 오차, 수행과정 오차 등 다양한 원인에 의해 영향 받을 수 있다.
- 이상의 결과를 토대로 본 실험 중 가장 좋은 결과를 나타낸 55mm 초점거리로 6장의 이미지를 획득하여 분석하였을 때를 최적의 조건이라 가정했을 때, 디지털 영상을 통한 계측의 정확도와 정밀도를 대상체의 크기와 측정 거리 등의 기하조건을 고려하여 계산하기 위하여 Fig. 10과 같이 각 측정거리에 따른 이미지상의 실제 폭을 구하였다. Fig.
- 초점거리가 작을수록 측정화각이 커짐에 따라 이미지 외곽부에서의 왜곡에 의한 오차 발생으로 인해 정밀도가 낮게 나타났다. 입체 모델 생성에 사용된 이미지 수가 증가함에 따라 계측 오차가 감소하다가 5장 이상일 경우는 수렴하는 경향을 보였다. 또한, 이미지를 측정한 거리가 증가할 수록계측 오차는 크게 증가하는 경향을 나타냈다.
- 처리 이미지 개수가 6장인 경우에 대해서만 결과를 도시하였다. 측정된 오차 값들 간의 RMS 오차 계산 결과 측정거리가 증가함에 따라 오차가 급격히 증가됨을 알 수 있다. Fig.
- 디지털 영상 계측의 정밀도는 대상물의 크기와 화소수에 따라 정밀도가 결정되므로 화소수가 큰 카메라를 선정하는 것이 유리하다. 특히, 측정 대상물의 크기가 큰 경우에는 가능한 하나의 영상에 많은 화소수를 포함하는 것이 분석의 정확도를 높일 수 있다. 본 실험에서는 Nikon사의 D2X기종을 사용하였다.
후속연구
- 이와 같은 오차는 다양한 기계적 오차, 수행과정 오차 등 다양한 원인에 의해 영향 받을 수 있다. 영상정보의 정밀도에 따른 오차만 고려하였을 때 대상체 크기에 대한 이미지 해상도를 높인다면 계측정밀도를 높일 수 있을 것이라 판단된다.
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