[논문]카메라 영상을 이용한 진동변위 측정

손기성; 전형섭; 박진호; 박종원

doi:10.5050/ksnve.2013.23.9.789

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Vibration measurements using image processing have been studied by many researchers as it can remotely measure vibration displacements at multiple points simultaneously. It is difficult, however, to obtain accurate displacement from the measured image signals because the resolution of image data is ...

Vibration measurements using image processing have been studied by many researchers as it can remotely measure vibration displacements at multiple points simultaneously. It is difficult, however, to obtain accurate displacement from the measured image signals because the resolution of image data is dependent on camera performance and normally lower than that of vibration transducer directly measured. This paper suggests the enhanced technique for vibration displacement measurement by applying the expected value of edge probability distribution to the varying pixel points in the image. The method can both increase the resolution limit of camera image and decrease the measurement errors. The working performance of the proposed technique is verified applying to the vibration measurement of a rotating machine.

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문제 정의

이 연구에서는 회전체 또는 높은 곳에 위치한 구조물과 같이 사람의 접근이 어렵고 위험한 구조물의 진동변위 측정을 위한 방법으로 비교적 저가인 저해상도 카메라를 사용하여 카메라 해상도 이하의 진동변위를 빠르고 정확하게 측정이 가능한 EEPD(expected value of edge probability distribution)방법을 제안한다.
따라서 기존의 영상처리 에지 검출 방법을 이용할 경우 에지 검출 과정에서 영상의 해상도에 따른 측정 분해능의 한계로 인해 많은 오차를 내포하게 된다. 이 연구에서는 기존의 영상처리 에지 검출 방법이 아닌 에지 성분의 확률분포 기대값 산출을 통한 실수형 에지를 검출하는 방법과 픽셀 단위 데이터를 mm단위의 실제 단위로 환산하기 위한 단위환산방법을 제안한다.
카메라 설정 시 비교적 낮은 해상도로 설정함으로서 제안된 방법이 기존의 영상처리 방법에서의 카메라 해상도에 따른 측정 오차를 보완해 줄 수 있음을 보이고자 했다.
이 연구에서는 센서 설치가 어려운 환경에서의 진동변위 측정을 위해 카메라 영상을 이용한 진동변위 측정 방법을 제안하였다. 영상의 1차 미분값을 에지 구간의 확률로 사용하였으며 그 기대값을 샘플의 대표값으로 취하는 EEPD방법 및 단위픽셀의 크기를 결정하기 위한 단위환산방법을 제안하였다.

제안 방법

카메라 영상의 이웃하는 픽셀 정보를 이용하여 구조물의 에지 성분을 검출하고 에지의 확률분포 기대값을 이용하여 진동변위를 측정한다.
제안된 방법을 검증하기 위해 진동변위가 작고 타켓 설치가 어려운 회전체장비를 측정 대상체로 선정하여 변위센서와 측정오차 비교 및 기존의 영상을 이용한 진동측정 방법인 커브피팅을 이용한 방법과 비교 실험을 통해 살펴본다.
이 연구에서는 경계영역의 그레이 레벨값에 대한 1차 미분값들의 확률분포 기대값을 이용하여 실수형 에지를 검출한다.
6에서와 같이 상부 A와 하부 B 각각의 대표값을 산출하여 진동변위를 측정한다. 또한, A와 B사이의 픽셀단위 거리를 산출하고 대상체의 실제 설계 값을 이용하여 실제 단위픽셀당 크기인 mm/pixel로 환산하게 된다. 환봉으로 이루어진 회전축의 단면을 진원이라 가정하면 상대좌표에서 A와 B영역의 진동변위는 같게 나타나게 된다.
제안된 방법을 검증하기 위하여 비교적 미세한 진동변위를 갖는 회전체 실험장비의 회전축을 200 rpm으로 회전시키고 일반적으로 많이 사용하고 있는 저가의 산업용 저해상도 CCD 카메라를 이용하여 회전축의 진동을 측정하였다.
8과 같이 카메라는 200프레임에 640×480 해상도로 영상데이터를 취득하였다. 제안된 영상처리 방법은 Visual Studio C++을 사용하여 개발되었다. S/W를 구동하고 분석하기 위한 노트북 컴퓨터를 사용하여 실험함으로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다.
10과 같이 실험용 회전체장비의 회전축 영상을 연속 취득하였다. 취득한 연속 영상 분석 시 Fig. 10과 같이 표시된 두 개의 관심영역 A와 B를 설정하였으며 관심영역의 크기는 변위센서의 크기 이하로 설정하여 실험하였다. S(2,6)의 관심영역을 대상으로 기존의 방법과 제안된 방법을 적용하여 결과를 교하였다.
10과 같이 표시된 두 개의 관심영역 A와 B를 설정하였으며 관심영역의 크기는 변위센서의 크기 이하로 설정하여 실험하였다. S(2,6)의 관심영역을 대상으로 기존의 방법과 제안된 방법을 적용하여 결과를 교하였다. 기존의 방법 적용 시 픽셀사이즈는 이 연구에서 제안하는 단위환산방법을 적용하였다.
이 연구에서는 센서 설치가 어려운 환경에서의 진동변위 측정을 위해 카메라 영상을 이용한 진동변위 측정 방법을 제안하였다. 영상의 1차 미분값을 에지 구간의 확률로 사용하였으며 그 기대값을 샘플의 대표값으로 취하는 EEPD방법 및 단위픽셀의 크기를 결정하기 위한 단위환산방법을 제안하였다. 기존의 영상처리방법에서 단위픽셀의 크기를 사용자가 결정하는 과정에서 사용자 판단에 따라 오차가 더해지는 단점을 보안할 수 있었다.

대상 데이터

Fig. 8과 같이 카메라는 200프레임에 640×480 해상도로 영상데이터를 취득하였다.
2 m 떨어진 위치에 카메라를 설치하고 75 mm 광학렌즈로 촬영하였다. 제안된 방법의 측정 오차를 평가하기 위하여 변위센서 데이터를 동시에 취득하였으며 변위센서가 설치된 같은 위치의 영상을 취득하여 실험에 사용하였다.
Table 1은 조명, 측정거리 및 관심영역 사이즈를 달리하여 총 11개의 실험 결과로 변위센서 신호와 비교하여 오차 값을 산출하였다. 실험 1~2는 최적의 촬영 조건으로 노이즈 발생을 최소화하여 전처리 과정을 거치지 않은 영상을 사용하였다. 실험 1은 관심영역의 사이즈를 S(5,6)로 설정하였으며 실험 2는 관심영역 사이즈를 S(80,6)로 설정하여 측정한 결과이다.
실험 1은 관심영역의 사이즈를 S(5,6)로 설정하였으며 실험 2는 관심영역 사이즈를 S(80,6)로 설정하여 측정한 결과이다. 실험 3~6은 초당 60프레임 속도로 촬영한 데이터로 실험 3, 4는 회전축의 X축을 촬영하였으며 실험 5, 6은 회전축의 Y축을 촬영한 영상을 사용하였다. 실험 3, 5는 관심영역 사이즈를 S(10,6)로 설정한 실험이며 실험 4, 6은 관심영역 사이즈를 S(70,6)로 설정한 실험 결과이다.
실험 3, 5는 관심영역 사이즈를 S(10,6)로 설정한 실험이며 실험 4, 6은 관심영역 사이즈를 S(70,6)로 설정한 실험 결과이다. 실험 7은 1.2 m 거리에서 조명이 있는 경우이고 실험 8은 1.2 m 거리에서 조명이 없는 경우에 실험한 데이터이다. P-P 측정오차를 보면 커브피팅 방법도 좋은 결과를 보이지만 Fig.
13과 같이 불규칙한 임펄스 파형이 포함되어 있어서 주파수 분석이 어려운 결과를 보였다. 실험 9~11은 조명을 사용하지 않은 노이즈가 많은 조건에서 촬영된 영상을 사용하였다. 제안된 방법 및 커브피팅 방법 모두 노이즈 제거를 위한 전처리 과정을 거쳤으며 그 결과 커브피팅 방법에서는 측정이 불가능한 것으로 나타났다.

데이터처리

제안된 영상처리 방법은 Visual Studio C++을 사용하여 개발되었다. S/W를 구동하고 분석하기 위한 노트북 컴퓨터를 사용하여 실험함으로써 제안된 방법의 성능을 평가하였다.
다음으로 S(80,6)의 관심영역을 대상으로 기존의 방법과 제안된 방법의 결과를 비교하였다.

이론/모형

S(2,6)의 관심영역을 대상으로 기존의 방법과 제안된 방법을 적용하여 결과를 교하였다. 기존의 방법 적용 시 픽셀사이즈는 이 연구에서 제안하는 단위환산방법을 적용하였다. 이때, 단위픽셀당 실제사이즈는 0.

성능/효과

12는 제안된 방법을 적용하여 측정한 진동변위 신호이다. Gap 센서로부터 취득한 변위 신호를 분석한 결과 평균 P-P(peak-to-peak)가 0.0305 mm로 나타났으며 제안된 방법에 의해 측정된 결과는 평균 P-P 0.0299 mm로 0.0007 mm의 측정 오차를 보였다. 제안된 방법의 경우 기존의 커브피팅 방법에 비해 작은 관심영역에서도 진동변위 측정이 가능함을 보인다.
0007 mm의 측정 오차를 보였다. 제안된 방법의 경우 기존의 커브피팅 방법에 비해 작은 관심영역에서도 진동변위 측정이 가능함을 보인다. 작은 관심영역 설정으로도 측정이 가능하므로 커브피팅방법에 비해 연산시간을 대폭 줄일 수 있음을 알 수 있다.
주파수(Hertz)=분당 회전수(rpm)/60으로 나타낼 수 있다. 주파수 분석 결과 회전체 실험 시 설정한 회전속도 200 rpm/60에 해당하는 1차 모드 3.3 Hz 부근에서 가장 크게 나타나는 것을 볼 수 있다.
실험 9~11은 조명을 사용하지 않은 노이즈가 많은 조건에서 촬영된 영상을 사용하였다. 제안된 방법 및 커브피팅 방법 모두 노이즈 제거를 위한 전처리 과정을 거쳤으며 그 결과 커브피팅 방법에서는 측정이 불가능한 것으로 나타났다.
11과 같이 측정이 불가능한 경우로 작은 관심영역 사이즈로 인한 에지 성분 정보의 부족으로 생기는 해상도 문제 및 노이즈성 에지 검출로 인한 큰 오차 때문인 것으로 나타났다. 제안 방법은 11개 실험에서 모두 측정이 가능했으며, 동일한 유효 데이터 평균을 비교해보면 제안 방법을 적용할 경우 0.0017 mm 평균오차를 보였으며, 기존의 방법을 적용할 경우 0.0026 mm의 평균오차를 보였다. 제안된 방법은 프레임당 37.
0026 mm의 평균오차를 보였다. 제안된 방법은 프레임당 37.9 sec의 평균 연산시간을 보였으며, 기존 커브피팅 방법은 프레임당 333.9 sec의 평균 연산 시간을 보였다.
영상의 1차 미분값을 에지 구간의 확률로 사용하였으며 그 기대값을 샘플의 대표값으로 취하는 EEPD방법 및 단위픽셀의 크기를 결정하기 위한 단위환산방법을 제안하였다. 기존의 영상처리방법에서 단위픽셀의 크기를 사용자가 결정하는 과정에서 사용자 판단에 따라 오차가 더해지는 단점을 보안할 수 있었다.
실험을 통하여 픽셀 해상도 이하의 진동변위 측정이 가능함을 보였으며 측정오차를 0.002 mm 이하로 줄일 수 있었다. 같은 관심영역 사이즈에서 기존의 방법에 비해 8배 향상되었다.
같은 관심영역 사이즈에서 기존의 방법에 비해 8배 향상되었다. 또한, 제안된 방법을 적용할 경우 관심영역을 기존에 비해 1/40 이하로 설정하여 측정이 가능하며 이때 연산 속도를 80배 이상 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

후속연구

영상을 이용한 진동변위 측정을 위해서는 다양한 환경조건에서 대용량의 영상데이터를 효과적으로 빨리 처리하고 측정 분해능을 높여 측정 오차를 최소화하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 제안된 방법을 통하여 센서 설치가 어려운 다양한 환경 조건에서도 신속하고 신뢰성 있는 데이터 취득이 가능할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	구조물의 진동 변위를 측정하는 방법으로 널리 사용되는 것은 무엇인가?	건물이나 교량과 같은 구조물의 진동 변위를 측정하기 위한 방법으로 가속도센서나 변위센서를 이용하는 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 이 방법들은 센서 설치 단계에서부터 측정에 이르기까지 많은 시간과 비용이 따른다.
	영상을 이용한 진동변위 측정을 위해 가장 중요한 요소는 무엇인가?	하지만, 대부분의 연구들은 건물이나 교량과 같은 대형 구조물의 진동 변위 측정에 국한되어 있으며 영상처리단계에서 카메라 해상도의 한계로 인한 많은 오차를 보이고 있다. 영상을 이용한 진동변위 측정을 위해 가장 중요한 요소 중 하나가 측정분해능이라 할 수 있는데 기존의 카메라를 이용한 방법들이 카메라 해상도의 한계를 벗어나지 못하고 있는 것이 사실이다. 따라서 측정 해상도를 높이기 위해서는 높은 해상도를 갖는 고가의 카메라를 사용해야만 하며 고해상도 영상으로부터 진동변위 신호를 산출하기 위해서는 많은 연산 시간을 필요로 한다.
	가속도센서나 변위센서를 이용하는 방법의 한계점은 무엇인가?	건물이나 교량과 같은 구조물의 진동 변위를 측정하기 위한 방법으로 가속도센서나 변위센서를 이용하는 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 이 방법들은 센서 설치 단계에서부터 측정에 이르기까지 많은 시간과 비용이 따른다. 또한, 측정 포인트의 증가에 따라 그 비용도 함께 증가하게 된다. 최근 기존 센서를 이용한 방법들의 단점을 보완하고자 카메라를 이용한 진동 변위 측정기술에 관한 연구가 제시되기도 하였다(1~4).

참고문헌 (5)

Lee, S. B. and Kwak, M. K., 2000, Development of Vibration Measurement Technique Using the Image Processing, Proceedings of the KSNVE Annual Autumn Conference, pp. 327-329.
Wahbeh, A. M., Caffrey, J. P. and Masri, S. F., 2003, A Vision-based Approach for the Direct Measurement of Displacements in Vibrating Systems, Smart Structures and Materials, Vol. 12, No. 5, pp. 785-794.

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Kim, K. Y. and Kwak, M. K., 2005, Measurement of Large-amplitude and Low-frequency Vibrations of Structures Using the Image Processing Method, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 15, No. 3, pp. 329-333.

원문보기 상세보기
Jeon, H. S., Choi, Y. C. and Park, J. W., 2008, Displacement Measurement of Multi-point Using a Pattern Recognition from Video Signal, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 18, No. 12, pp. 1256-1261.

원문보기 상세보기
Jeon, H. S., Choi, Y. C. and Park, J. W., 2009, Measurement Structural Vibration from Video Signal Using Curve Fitting, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 19, No. 9, pp. 943-949.

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