[논문]GPU를 이용한 위상 측정법의 가속화

김호중; 조태훈

doi:10.6109/jkiice.2017.21.12.2285

GPU를 이용한 위상 측정법의 가속화
Acceleration of Phase Measuring Profilometry using GPU 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.21 no.12, 2017년, pp.2285 - 2290

김호중 (Department of Computer Engineering, KOREATECH) , 조태훈 (School of Computer Science and Engineering, KOREATECH)

초록
AI-Helper

최근 산업의 여러 분야에서 자동화 시스템이 발전함에 따라 3D 측정에 의한 물체의 높이 검사의 필요성이 점차 대두되고 있다. 여러 3D 측정 방법 중에서 본 논문에서 다루는 방법은 위상 측정법으로, 위상 측정법이란 프린지 패턴의 위상값을 이용하여 물체의 높이를 구하는 방법이다. 위상 측정법은 연산량이 많이 필요한 알고리즘이기 때문에 이를 효율적으로 해결할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 NVIDIA에서 나온 CUDA를 사용할 것을 제안했다. 또 CUDA에서 제공하는 Pinned memory와 Stream을 사용할 것을 제안하였다. 이를 통해 정확도를 유지하면서 측정 속도는 크게 향상시킬 수 있었고 실험을 통해 성능을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Automation systems are evolving in many areas of industry in recent years. At the same time, the necessity of the height inspection of the object by the 3D measurement is gradually increasing. Among the various 3D measurement methods, this paper discusses phase measuring profilometry(PMP). The PMP is a method of obtaining the height of an object using the phase value of the fringe pattern. Since the PMP is an algorithm requiring a large amount of computation, a method for efficiently solving the problem is needed. In this paper, we propose to use CUDA from NVIDIA to solve this problem. We also propose using pinned memory and streams provided by CUDA. This can greatly improve the measurement speed while maintaining accuracy. Finally, we demonstrate the performance of the proposed method through experiments.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 3D 측정에서 각광을 받고 있는 위상측정법에 대해 설명하였고 속도 측면에서의 문제점을 제시했다. 이를 해결하기 위해 CUDA 사용을 제안하였다.
본 논문에서는 앞서 설명한 위상값 계산, 2 모호성,높이 계산에 대하여 CUDA로 변환하는 것을 제안한다. 또 성능을 극대화하기 위해 Pinned memory와 스트림(Stream)을 사용하는 것을 제안한다.
위상 측정법은 PCB 부품의 불량을 찾는 곳에 많이 사용되고 있는 매우 효과적인 방법이지만 많은 연산량에 의해 속도 측면에서 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 연구를 진행하였다. NVIDIA에서 제공하는 CUDA를 이용하였고 특히,Pinned memory와 Stream을 사용해 성능을 더욱 끌어올렸다[6].

제안 방법

CUDA에서 제공하는 스트림을 이용하여 속도를 더향상시켰다. 2.3절에서 설명했듯이 본 논문에서는 두 주기의 프린지 패턴을 사용하였고, 두 주기 영상에 대한 연산을 위해 각각 스트림을 할당하였다. 이 연산들은 서로 영향을 미치지 않는 연산이기 때문에 같은 시간에 처리가 가능하다.
, 2700, 3000m의 캘리브레이션 플레인을 사용하였다. 결과 값을 확인하기 위해 3000m의 플레인의 높이를 재 측정하여 에러를 계산하였다. CPU 버전의 시간 측정 결과는 표 4와 같고 CUDA 버전의 시간 측정 결과는 표 5와 같다.
그리고 셋째, 위상값 계산, 위상차 계산 그리고 높이 계산까지의 과정에 대해 CPU 버전과, Pinned memory와 스트림을 적용한 CUDA 버전을 비교하였다. 실험에서 사용한 영상의 해상도는 3904 × 3904이며 3D 캘리브레이션을 위해 기준면부터 300, 600, .
둘째, 입력 데이터 처리에 두 개의 스트림을 사용 하였고 하나의 스트림은 작은 주기의 데이터를 계산하기 위해 사용하고 다른 스트림은 큰 주기의 데이터를 계산하기 위해 사용했다. 이로써 앞서 언급한 겹치는 시간을 발생시켰고, 시간을 단축시킬 수 있었다.
본 논문에서는 앞서 설명한 위상값 계산, 2 모호성,높이 계산에 대하여 CUDA로 변환하는 것을 제안한다. 또 성능을 극대화하기 위해 Pinned memory와 스트림(Stream)을 사용하는 것을 제안한다.
이런 위상차의 2π 모호성을 방지하기 위해서 사인파의 크기가 다른 두 주기의 영상을 이용하는 방법을 사용했다[10,11].
이 수식들은 모두 픽셀별로 이루어져야 하는 작업이고, 고해상도 영상을 처리하려면 연산량이 많아 속도가 느린 문제점이 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 CUDA에 대해 설명하고 앞서 설명한 수식에 적용하는 것을 제안한다.
본 논문에서는 3D 측정에서 각광을 받고 있는 위상측정법에 대해 설명하였고 속도 측면에서의 문제점을 제시했다. 이를 해결하기 위해 CUDA 사용을 제안하였다. 특히 CUDA에서 Pinned memory와 스트림을 함께 사용할 것을 제안하였고 실험을 통해 성능을 입증하였다.
이를 해결하기 위해 CUDA 사용을 제안하였다. 특히 CUDA에서 Pinned memory와 스트림을 함께 사용할 것을 제안하였고 실험을 통해 성능을 입증하였다. 따라서 위상 측정법 분야에서 CUDA를 이용하여성능을 올릴 수 있음을 입증하였다.

대상 데이터

공통사항으로 3904 × 3904크기의 영상을 캡처하는데 Active Silicon사의 CoaXPress 프레임그래버와 ISVI사의 카메라를 사용하였다.
실험에서 사용한 영상의 해상도는 3904 × 3904이며 3D 캘리브레이션을 위해 기준면부터 300, 600, ... , 2700, 3000m의 캘리브레이션 플레인을 사용하였다.

이론/모형

위상 측정법의 단계로는 그림 2와 같다. 그림에서 3D 캘리브레이션이란 실제 높이를 구하기 위한 사전 작업이며 본 논문에서는 Guo의 방법[9]을 이용하였다.
본 논문에서는 사인파를 이용해 위상 값을 계산 하는데 위상천이 양은 π/2이고, 4-단계 위상천이 방법을 사용하였다.

성능/효과

CPU 버전의 시간 측정 결과는 표 4와 같고 CUDA 버전의 시간 측정 결과는 표 5와 같다. 두 결과를 비교해보면 CUDA 버전이 CPU 버전에 비해 약 80배 빠른 것을 확인할 수 있다. CPU 버전과 CUDA 버전의 정확도를 비교한 결과는 표 6과 같다.
특히 CUDA에서 Pinned memory와 스트림을 함께 사용할 것을 제안하였고 실험을 통해 성능을 입증하였다. 따라서 위상 측정법 분야에서 CUDA를 이용하여성능을 올릴 수 있음을 입증하였다. 추후에는 앞서 소개한 위상 측정법의 기본적인 알고리즘 이외의 후처리 작업에 대해서도 CUDA를 적용하는 연구가 필요하다.

후속연구

따라서 위상 측정법 분야에서 CUDA를 이용하여성능을 올릴 수 있음을 입증하였다. 추후에는 앞서 소개한 위상 측정법의 기본적인 알고리즘 이외의 후처리 작업에 대해서도 CUDA를 적용하는 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위상차란 무엇인가?	위상차란 기준면의 위상값과 측정할 위상값의 차이를 의미한다. 이런 위상차는 2 주기로 반복되는 성질이 있다.
	위상 측정법이 가지고 있는 문제점은 무엇인가?	위상 측정법은 PCB 부품의 불량을 찾는 곳에 많이 사용되고 있는 매우 효과적인 방법이지만 많은 연산량에 의해 속도 측면에서 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 연구를 진행하였다.
	위상 측정법의 장점에는 무엇이 있는가?	위상 측정법이란 Phase Measuring Profilometry(PMP)로써 특정한 수식에 의해 만들어진 프린지 패턴(Fringe pattern)을 물체에 투영하여 얻은 위상 정보를 통해 높이를 측정하는 방법이다. 이 방법은 빠른 처리 속도, 높은 정확성, 손쉬운 시스템 구성, 여러 물체가 섞여 있어도 한 번에 측정이 가능한 점 등의 이점이 있어 실제로 3D 측정에 많이 쓰이고 있는 방법이다[7]. 그림 1은 위상 측정법의 광학적 기하도를 나타낸다.

참고문헌 (11)

M. Liu, S. Yin, S. Yang and Z. Zhang, "An accurate projector gamma correction method for phase-measuring profilometry based on direct optical power detection." in Proceedings of the SPIE 9677, pp. 96771D1-1, Oct. 2015.
P. Zhou, X. Liu, Y. He and T. Zhu, "Phase error analysis and compensation considering ambient light for phase measuring profilometry." Optics and Lasers in Engineering, vol. 55, pp. 99-104, April 2014.

상세보기
B. Wang, Y. Liang, and H. Deng, "Dual-frequency grating method based research on phase measurement profilometry (PMP) technology." in Proceedings of the SPIE 9298, pp. 929808, Nov. 2014.
X. Xu, Y. Cao, Y. Wang, C. Chen, G. Fu and S. Sun, "A fast pixel matching method based on phase feature extraction in online phase-measuring profilometry." Journal of Modern Optics, vol. 64, pp. 1-8, May 2017.

상세보기
C. Chen, Y. Cao, L. Zhong and K. Peng, "An on-line phase measuring profilometry for objects moving with straightline motion," Optics Communications, vol. 336, pp. 301-305, Feb. 2015.

상세보기
J. Luitjens, "CUDA Streams : Best Practices and Common Pitfalls" in Proceedings of GPU Technology Conference, San Jose, pp. 2-35, 2014.
S. Zhang, "High-resolution, Real-time 3D Shape Measurement," Ph. D. dissertation, Stony Brook University, Stony Brook, New York, 2005.
H. Yen, D. Tsai and J. Yang, "Full-Field 3-D Measurement of Solder Pastes Using LCD-Based Phase Shifting Techniques," IEEE Transactions on Electronics Packaging Manufacturing, vol. 29, no. 1, pp. 50-57, Jan. 2006.

상세보기
H. Guo, H. He, Y. Yu, and M. Chen, "Least-squares calibration method for fringe projection profilometry," Optical Engineering, vol. 44, no. 3, pp. 033603, March 2005.

상세보기
H. Zhao, W. Chen and Y. Tan, "Phase-unwrapping algorithm for the measurement of three-dimensional object shapes," Applied Optics, vol. 33, no. 20, pp. 4497-4500, July 1994.

상세보기
J. Li, L. G. Hassebrook, and C. Guan, "Optimized two-frequency phase-measuring-profilometry light-sensor temporal-noise sensitivity," Journal of the Optical Society of America A, vol. 20, no. 1, pp.106-115, Jan. 2003.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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