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히스토그램 분석을 이용한 배관 증기누설 검출 방법
Steam Leak Detection Method in a Pipeline Using Histogram Analysis 원문보기

비파괴검사학회지 = Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, v.35 no.5, 2015년, pp.307 - 313  

김세오 (세안기술(주)) ,  전형섭 (세안기술(주)) ,  손기성 (세안기술(주)) ,  채경선 (세안기술(주)) ,  박종원 (충남대학교 정보통신공학과)

초록
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배관의 누설 검출은 주로 AE(acoustic emission) 센서와 같은 접촉식 센서가 이용되고 있다. 그러나 이러한 접촉식 센서는 고온이나 고방사능 지역에서 설치 및 운용의 어려움이 따른다. 이에 최근 원거리 감시 및 광역감시가 가능한 카메라를 이용한 누설 검출 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 기존 카메라를 이용한 방법은 누설 검출을 위해 차영상 기법을 이용하고 있다. 그러나 이 방법은 누설뿐만 아니라 구조물의 진동이 누설로 검출되는 오류를 보이고 있다. 본 논문에서는 카메라를 이용한 누설 검출 방법에서 누설 검출 오류를 줄이기 위한 이동평균 차영상 및 히스토그램 분석법을 제안하였으며 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Leak detection in a pipeline usually involves acoustic emission sensors such as contact type sensors. These contact type sensors pose difficulties for installation and cannot operate in areas having high temperature and radiation. Therefore, recently, many researchers have studied the leak detection...

주제어

#영상처리   #증기누설 검출   #구조물 진동   #이동평균   #차영상   #히스토그램 분석  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 이러한 누설의 특징을 바탕으로 Fig. 3과 같이 카메라에서 취득한 영상을 이용하여 누설을 판별하는 방법을 제안한다.
  • 본 연구에서는 기존의 영상처리를 이용한 누설 검출 방법의 문제점인 구조물의 진동이 누설로 검출되는 오류를 해결하기 위한 이동평균 차영상 및 히스토그램 분석법을 제안하였다. 이동평균 차영상 기법과 누설의 특징인 연속성, 국한성, 일관성 등을 적용하여 누설을 효과적으로 검출할 수 있었고 히스토그램 분석법을 사용함으로써 구조물의 진동에 의한 누설 검출 오류를 해결할 수 있었다.
  • 본 연구에서는 카메라 영상을 이용해 증기누설 검출 시 구조물의 진동과 누설을 구분하여 실제 누설만 검출하기 위한 방법을 제안하고 비교실험을 통해 성능을 검증한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
히스토그램이란 무엇인가? 히스토그램이란 영상에서 각 픽셀들에 대한 밝기 값의 분포를 나타낸 것이다. 즉 영상에서 밝은 점과 어두운 점이 분포할 때 그 분포의 범위와 값을 표현한 것이다.
시험지를 이용한 누설감시 방법의 단점은 무엇인가? 그리고 장비가 매우 고가여서 현장 적용에 어려움이 따른다. 시험지를 이용한 누설감시 방법은 감시하고자 하는 배관에 시험지를 감싸고 육안으로 검사해야 하는 단점이 있다. 최근에 어레이 마이크로폰을 이용한 누설 검출 방법이 연구되었으나 주변 소음에 매우 취약해 현장 적용에 어려움이 따른다.
AE 센서를 이용한 배관의 누설감지 시스템의 문제점은 무엇인가? 현재 배관의 누설감시 시스템은 대부분 AE(acoustic emission) 센서를 이용하고 있다. 이 시 스템은 배관에 센서를 직접적으로 부착하는 방식이므로 가동 중인 플랜트 배관은 노이즈로 인해 인식률이 떨어진다. 또한 측정하고자 하는 배관의 수가 증가할수록 센서의 수가 증가하여 많은 인력 및 비용이 소요된다. 열화상카메라를 이용한 방법은 누설물질이 주변 온도와 다르면 누설이 확연히 검출되지만 그렇지 않으면 누설 검출이 용이하지 않다.
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참고문헌 (7)

  1. Y. C. Choi, K. S. Son, H. S. Jeon and J. H. Park, "Steam leak detection by using image signal," Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 20, No. 9, pp. 828-833 (2010) 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. K. S. Son, H. S. Jeon, Y. C. Choi and J. W. Park, "Oil leak detection on a plant by using CCTV camera," Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 2011, No. 1, pp. 136-141 (2011) 

  3. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, "Digital Image Processing Rev. 2," Addison Wesley, Massachusetts, pp. 110-112 (1992) 

  4. J. R. Parker, "Algorithms for Image Processing and Computer Vision Rev. 2," John Wiley & Sons, New York, pp. 85-136 (1997) 

  5. M. H. Chowdhury and W. D. Little, "Image thresholding techniques," IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers, and Signal Processing, Proceedings, pp. 585-589 (1995) 

  6. N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 9, No. 1, pp. 62-66 (1979) 

    상세보기 crossref

  7. J. MacQueen, "Some methods for classification and analysis of multivariate observations," Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Math. Statist. and Probe, Vol. 1, pp. 281-297 (1967) 

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