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원격조종 콘크리트 표면절삭 장비를 위한 머신비전 기반 품질관리 시스템
Machine Vision based Quality Management System for Tele-operated Concrete Surface Grinding Machine 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.33 no.4, 2013년, pp.1683 - 1691  

김정환 (한양대학교 건설환경공학과) ,  피승우 (한양대학교 건설환경공학과, (주)한국종합기술) ,  서종원 (한양대학교 건설환경공학과)

초록
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콘크리트 표면절삭 작업은 포장면의 노화 또는 파손으로 인한 보수작업과 그루빙(Grooving) 시공을 통한 포장면의 배수능력을 강화하거나 평탄성을 확보를 위하여 자주 적용되는 공법이다. 그러나 그 작업특성이 노동집약적이고 분진, 슬러지, 소음 등으로 인한 유해한 작업환경을 보유하고 있으며 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 따라서 장비 조종자가 각종 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 필요하다. 원격 조종 환경에서는 조종자가 객관적인 절삭 품질을 확인함과 동시에 장비가 계획 경로에 따라 작업이 올바르게 수행되고 있는지를 확인할 수 있도록 하는 지원시스템이 필요케되는 바, 본 연구에서는 머신비전 시스템(Machine Vision System)과 GPS를 적용하여 네트워크 카메라로 촬영한 절삭면의 이미지를 디지털 영상처리(Image Processing)과정을 거쳐 객관적이며 품질관리 프로세스가 자동화된 시스템을 구축하였다. 또한 장비의 현재 위치와 방향, 속도, 계획된 경로와의 오차정보 그리고 작업의 진척도 등을 종합적으로 산출하여 워크 스테이션에 표시함과 동시에 머신 비전 시스템에 의한 작업 품질 정보와의 통합을 위한 프로그램을 개발하였으며, 현장 적용 테스트를 통해 본 기술을 검증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Concrete surface grinding is frequently used for flatness of concrete surface, concrete pavement rehabilitation, and adhesiveness in pavement construction. The procedure is, however, labor intensive and has a hazardous work condition. Also, the productivity and the quality of concrete surface grindi...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 경우 단일 기준 값을 적용하는 전역적 이진화는 매우 높은 오차를 가질 수 밖에 없다. 따라서 지역적 이진화 알고리즘을 도입하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였다.
  • 실험 영상은 절삭이 잘 진행되었다고 판단되는 경우(100% 절삭) 일반 주광 상태 100 프레임, 그림자 상태 100프레임을 선정하여 평균을 계산 하였다. 또한 본 연구에서 350개 샘플을 조사하여 제안한 품질제어 시스템의 정확도를 알아보기 위하여 100% 절삭된 구간에 대하여 본 시스템을 적용하고 품질제어 결과가 NG로 표시되는 구간을 조사하였다. 총 12개의 NG구간, 즉 품질제어의 오차가 발생하였으며 이를 토대로 정확도를 분석한결과 96.
  • 이러한 장비의 개발을 위해서는 표면절삭 작업의 최적 경로 계획, 시공정보 및 장비의 상태 정보뿐만 아니라 원격에서 절삭 품질을 측정· 판단할 수 있는 시스템과 원격조종을 위한 작업 정보통합 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 목적과 필요성으로 머신비전을 활용한 품질제어와 장비 운용에 있어 요구 되는 모든 정보와 이를 바탕으로 조종자의 의사결정, 즉 장비 조종 명령을 내릴 수 있는 작업 정보 통합 운용 시스템을 제시하였다. 이를 위해 머신비전 시스템을 활용한 사례 연구를 분석하여 최적의 영상처리 알고리즘을 개발함과 동시에, 고정밀의 위치측정기술인 RTK(Real-Time Kinematic) GPS와의 연계를 통해 경로 및 작업 품질 결과를 종합적으로 표현할 수 있는 하드웨어 선정 및 프로그램 개발을 수행 하였다.
  • 히스토그램 변환이란 영상이 어둡거나 밝은 경우, 또는 명암대비가 낮아 선명하지 않은 경우에 히스토그램을 넓은 영역에 골고루 퍼트려 명암대비를 높임으로써 영상을 보다 선명하게 만드는 알고리즘이며, 영상처리에서 중요한 전처리 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 절삭면과 비절삭면의 명도 차이를 넓혀 이진화에서 사용되는 기준 값이 조금 더 유효하도록 하는 의미로써 품질관리 시스템에 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 포함하도록 하였다.
  • 본 연구에서는 조종자가 절삭 작업시 정보활용능력을 극대화하기 위하여 취득영상을 실시간으로 확인 할 수 있도록 하였다. 또한 조종자의 시각적인 편의를 위하여 RGB 값을 가지는 컬러 이미지를 전송하도록 하였으므로, 이진화를 위하여 흑백영상(Gray-scale image)으로 변환해야 한다.
  • 본 연구에서는 콘크리트 표면절삭 작업에서의 품질제어를 위한 머신비전 시스템과 원격조종을 지원하기 위한 영상 처리 알고리즘과 프로그램을 제안하였다. 콘크리트 표면절삭면의 머신비전 알고리즘은 이진화 값의 유효성을 높이기 위한 히스토그램 스트레칭, 16×16 mask 생성을 통한 지역적 Otsu 알고리즘, 잔여 분진 및 골재 등으로 인한 노이즈를 제거하기 위한 열림연산으로 이루어지며 20여개의 주광 및 그림자가 있는 조건에서 실험을 실시하여 머신 비전 알고리즘의 품질 경계값을 도출하였다.
  • 1절에서 소개한 하드웨어를 제어하고 운용할 수 있는 소프트웨어의 개발이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 MFC (Microsoft Foundation Class)를 이용하여 프로그램을 개발하였으며, 프로그램의 핵심적인 기능과 그 목표는 작업 수행자로 하여금 모든 작업과 작업 정보가 통합 소프트웨어에서 수행 및 표현되도록 하였다. 또한 즉, 경로계획, 품질관리, 장비제어와 관련된 모든 작업정보가 한 화면에 표현된다.
  • 취득된 절삭면의 사진을 바탕으로 절삭 여부를 판단해야 하는데 본 연구에서는 영상처리 기술을 도입하여 이를 해결하고자 하였다. 콘크리트 표면절삭면에서 필연적으로 발생하는 빗금무늬 형태를 이용하여 절삭유무를 판단할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였으며 그 과정은 본 논문의 4.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
콘크리트 표면절삭 작업이란 무엇인가? 콘크리트 표면절삭 작업은 포장면의 노화 또는 파손으로 인한 보수작업과 그루빙(Grooving) 시공을 통한 포장면의 배수능력을 강화하거나 평탄성을 확보를 위하여 자주 적용되는 공법이다. 그러나 그 작업특성이 노동집약적이고 분진, 슬러지, 소음 등으로 인한 유해한 작업환경을 보유하고 있으며 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다.
히스토그램 변환이란 무엇인가? 히스토그램 변환이란 영상이 어둡거나 밝은 경우, 또는 명암대비가 낮아 선명하지 않은 경우에 히스토그램을 넓은 영역에 골고루 퍼트려 명암대비를 높임으로써 영상을 보다 선명하게 만드는 알고리즘이며, 영상처리에서 중요한 전처리 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 절삭면과 비절삭면의 명도 차이를 넓혀 이진화에서 사용되는 기준 값이 조금 더 유효하도록 하는 의미로써 품질관리 시스템에 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 포함하도록 하였다.
콘크리트 표면절삭 작업시 어떤 문제점이 있는가? 콘크리트 표면절삭 작업은 포장면의 노화 또는 파손으로 인한 보수작업과 그루빙(Grooving) 시공을 통한 포장면의 배수능력을 강화하거나 평탄성을 확보를 위하여 자주 적용되는 공법이다. 그러나 그 작업특성이 노동집약적이고 분진, 슬러지, 소음 등으로 인한 유해한 작업환경을 보유하고 있으며 장비를 다루는 기능공의 숙련도에 따라 생산성 및 절삭품질의 편차가 큰 경향이 있다. 따라서 장비 조종자가 각종 위험에 노출되지 않도록 하기 위한 원격조종 콘크리트 표면절삭 장비 개발이 필요하다.
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참고문헌 (10)

  1. Gonzalez, C. R. and Woods, R. E. (2002). Digital image processing, Pearson Education. pp. 595-611. 

  2. Haran, G. J., Dillenburg, J. and Nelson, P. (2006). "Real-time image processing algorithms for the detection of road and environmental conditions." Proc. Of 9th International Conference on Applications of Advanced Technology in Transportation, ASCE, Illinois, Chicago, pp. 55-60. 

  3. Hryciw, D. R., Shin, S. and Jung, Y. (2006). "Soil image processing -single grains to particle assemblies." GeoCongress 2006: Geo-Technical Engineering in the Information Technology Age, pp. 1-6. 

  4. Lee, S., Chang, L. and Skibniewski, M. (2006). "Automated recognition of surface defects using digital color image processing." Automation in Construction, Vol. 15, pp. 540-549. 

  5. Lee, W., Seo. J., Moon, S. and Lim, J. (2007). "Development of tele-operated equipment for concrete surface grinding." KSCE Journal of Civil Engineering, Vol. 27, No. 6, pp. 741-748 (in Korean). 

  6. Leu, S. and Chang, S. (2005). "Digital image processing based approach for tunnel excavation faces." Automation in Construction, Vol. 14, pp. 750-765. 

  7. Nobuyuki Otsu (1975). "A threshold selection method from gray level histograms." IEEE Trans. Sys. Man., Cyber, Vol. 9, No. 1, pp. 62-66. 

  8. Oh, J. T. and John, D. L. I. (2003). "Vehicle detection using video image processing system : Evaluation of PEEK Video Trak." Technical notes, Journal of Transportation Engineering ASCE, Vol. 129, pp. 462-465. 

  9. Yu, S., Jang, J. and Han, C. (2007). "Auto inspection system using a mobile robot for detecting concrete cracks in a tunnel." Automation in Construction, Vol. 16, pp. 255-261. 

  10. Woo, S., Hong, D., Lee, W., Chung, J. and Kim, T. (2008). "A robotic system for road lane painting." Automation in Construction, Vol. 17, pp. 122-129. 

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