[논문]가로 방향 에지를 이용한 자동차 타이어의 마모도 측정 및 편마모 여부 검출

이태희; 박은진; 김기주; 최두현

doi:10.9723/jksiis.2018.23.6.021

가로 방향 에지를 이용한 자동차 타이어의 마모도 측정 및 편마모 여부 검출
Wearing Degree and Uneven Wearing Detection of Tires Using Horizontal Edge Information 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.23 no.6, 2018년, pp.21 - 27

이태희 (지능형자동차부품진흥원) , 박은진 (경북대학교 전자공학부) , 김기주 (지능형자동차부품진흥원) , 최두현 (경북대학교 전자공학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

Wearing degree and uneven wearing detection algorithm using horizontal edge information is proposed in this paper. The noise in the input image is removed by bilateral filter, and then edges are extracted from the filtered image by using the proposed mask. As the tire is worn, grooves of tire shoulder or sipes are changed more than the vertical grooves. Therefore the edges from grooves of tire shoulder or sipes have more information about the tire wearing than the edges from vertical grooves. Proposed mask that is reflected this feature is used to extract the horizontal edges. After edge extraction, the edge image is represented in two-level system. The edge pixels of the binarization image are used to decide the wearing degree and uneven wearing. This proposed method can be used easily without any other equipments. The proposed method is conducted with a real vehicle, and the experimental results show the good performance of the proposed method in detecting wearing degree and uneven wearing.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1 Selected ROI.
그림 Fig. 2 Result of Bilateral Filtering for the ROI.
그림 Fig. 3 Proposed Mask for Edge Operator.
그림 Fig. 4 Result of Edge Operation on the Filtered Image.
그림 Fig. 5 Results of Binarization for the Edge Image.
그림 Fig. 6 Results of Binarization for Experimental Images. (a) 1,000km, (b) 10,000km, (c) 20,000km and (d) 40,000km.
표 Table 1 Comparison of number of Pixels for Experimental Images.
그림 Fig. 7 Tire Tread Image Obtained from Experimental Vehicle. (a) 5,000km (b) 40,000km
그림 Fig. 8 Binarization Results for Tire Tread Images. (a) 5,000km (b) 40,000km
표 Table 2 Comparison of number of Pixels for Tire Tread Images.
그림 Fig. 9 Uneven Worn Tire Image. (a) Result of Bilateral Filtering (b) Result of Binarization.
표 Table 3 Number of Pixels for Uneven Worn Tire Image.

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

세로 방향의 그루브는 타이어의 마모에 따른 변화가 작은 반면, 가로 또는 대각선 방향의 사이프(Sipe)나 숄더의 그루브는 마모에 따른 변화가 크다. 따라서 본 논문에서는 세로 방향의 경계선은 검출하지 않고, 가로 방향과 대각선 방향의 경계선만을 검출하기 위한 경계선 연산자를 구현하였다. Fig.
따라서 정비소를 방문하거나 별도의 장비 없이 운전자가 필요시마다 손쉽게 마모도나 편마모 여부를 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 카메라를 이용하여 획득한 타이어 영상으로부터 가로방향의 경계선을 비교함으로써 새 타이어 대비 마모도 및 편마모 여부를 검출하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 정비소에 가지 않고, 별다른 장비 없이 간단하게 자동차 타이어의 마모 정도와 편마모를 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 자동차에 장착된 카메라를 통하여 획득한 타이어 영상에 바이레터럴 필터를 적용하여 여러 잡음을 제거하고, 제안한 마스크를 이용하여 가로 방향의 경계선만을 검출한 후 이진화 하였다.
본 절에서는 타이어의 마모도를 분석하여 편마모를 검출하는 실험을 하였다. Fig.

제안 방법

이진화 영상 내의 화소수를 새 타이어의 값과 비교하여 마모가 진행된 정도를 측정하고, 편마모 여부를 결정할 수 있다. 또한 트레드 패턴이 종 방향으로는 일정하기 때문에 제안한 방법은 타이어의 마모 정도를 측정하기 위해 타이어 영상을 획득할 때 타이어의 위치가 반드시 동일하지 않아도 되는 장점이 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 타이어의 마모 정도를 정확히 측정하고, 편마모 여부를 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 절에서는 좌측 후륜 휠 하우스 내부에 카메라가 설치된 실험 차량으로 타이어를 마모시킨 뒤 주행 전후의 타이어 마모도를 측정하였다. 장착된 카메라는 시간과 장소의 영향을 최소화하기 위해 LED 플래쉬가 내장된 카메라를 사용하였다.
타이어 정면을 촬영한 영상에 제안한 방법을 적용하여 타이어의 마모도를 측정하고 분석하였다. 새 타이어와 10,000km, 20,000km, 40,000km를 주행한 타이어 영상의 마모도를 확인하였다.
장착된 카메라는 시간과 장소의 영향을 최소화하기 위해 LED 플래쉬가 내장된 카메라를 사용하였다. 약 5,000km를 주행한 타이어를 실험 차량에 장착한 후 35,000km를 주행하였고, 주행 전후의 타이어 영상을 비교함으로써 제안한 방법의 성능을 확인하였다. Fig.
이렇게 검출된 경계선 영상을 이진화 한 후 영상 내의 화소수를 이용하여 타이어의 마모 정도를 측정하고, 좌우의 화소수를 비교하여 편마모 여부를 결정한다.
본 논문에서는 정비소에 가지 않고, 별다른 장비 없이 간단하게 자동차 타이어의 마모 정도와 편마모를 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 자동차에 장착된 카메라를 통하여 획득한 타이어 영상에 바이레터럴 필터를 적용하여 여러 잡음을 제거하고, 제안한 마스크를 이용하여 가로 방향의 경계선만을 검출한 후 이진화 하였다. 이진화 영상 내의 화소수를 새 타이어의 값과 비교하여 마모가 진행된 정도를 측정하고, 편마모 여부를 결정할 수 있다.
타이어 정면을 촬영한 영상에 제안한 방법을 적용하여 타이어의 마모도를 측정하고 분석하였다. 새 타이어와 10,000km, 20,000km, 40,000km를 주행한 타이어 영상의 마모도를 확인하였다.

대상 데이터

본 절에서는 좌측 후륜 휠 하우스 내부에 카메라가 설치된 실험 차량으로 타이어를 마모시킨 뒤 주행 전후의 타이어 마모도를 측정하였다. 장착된 카메라는 시간과 장소의 영향을 최소화하기 위해 LED 플래쉬가 내장된 카메라를 사용하였다. 약 5,000km를 주행한 타이어를 실험 차량에 장착한 후 35,000km를 주행하였고, 주행 전후의 타이어 영상을 비교함으로써 제안한 방법의 성능을 확인하였다.

성능/효과

새 타이어에 대한 이진영상 내의 화소수와 운행 중인 타이어에 대한 이진영상 내의 화소수를 비교하여 새 타이어 대비 마모 정도를 측정하고, 좌측과 우측을 비교하여 각각의 마모 정도가 다를 경우 편마모가 있음을 알 수 있다.
또한 트레드 패턴이 종 방향으로는 일정하기 때문에 제안한 방법은 타이어의 마모 정도를 측정하기 위해 타이어 영상을 획득할 때 타이어의 위치가 반드시 동일하지 않아도 되는 장점이 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 타이어의 마모 정도를 정확히 측정하고, 편마모 여부를 검출할 수 있음을 확인하였다. 향후 앱이나 IoT기술에 제안한 방법을 접목하여 운전자가 필요시 어디에서나 타이어 관리가 용이해 질 수 있을 것으로 기대된다.
주행 거리가 늘어날수록 타이어 중심부에 있는 사이프와 그루브, 숄더의 사이프, 그리고 숄더의 그루브 순으로 마모가 진행됨을 확인할 수 있다. 그림 6은 주행 거리가 다른 각각의 타이어에 대한 이진화 결과 영상들이다.

후속연구

타이어의 마모 정도는 트레드(Tread) 패턴의 마모 또는 그루브(Groove)의 깊이 변화를 보고 판단할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 마모에 따른 트레드 패턴의 변화를 이용하기 때문에 트레드 패턴의 변화를 가장 잘 파악할 수 있는 경계선의 검출이 필요하다.
실험을 통하여 제안한 방법이 타이어의 마모 정도를 정확히 측정하고, 편마모 여부를 검출할 수 있음을 확인하였다. 향후 앱이나 IoT기술에 제안한 방법을 접목하여 운전자가 필요시 어디에서나 타이어 관리가 용이해 질 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	바이레터럴 필터는 어떻게 경계선 정보는 살리면서 영상의 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는가?	그리고 선택된 관심 영역에 바이레터럴(Bilateral) 필터를 적용하여 운행 중에 타이어에 부착된 이물질과 영상의 잡음을 제거한다. 바이레터럴 필터는 화소 값의 레벨 차이가 크지 않은 인접 화소들을 동일 지역으로 인식하고, 레벨차가 큰 부분을 경계선으로 인식하여 경계선을 제외한 나머지 영역에 대하여 블러링 하므로 경계선 정보는 살리면서 영상의 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있다[4]. 관심 영역에 바이레터럴 필터를 적용시킨 결과를 Fig.
	타이어의 마모 정도는 어떻게 판단할 수 있는가?	타이어의 마모 정도는 트레드(Tread) 패턴의 마모 또는 그루브(Groove)의 깊이 변화를 보고 판단할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 마모에 따른 트레드 패턴의 변화를 이용하기 때문에 트레드 패턴의 변화를 가장 잘 파악할 수 있는 경계선의 검출이 필요하다.
	타이어 마모에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는 이유는?	타이어 불량으로 발생하는 교통사고는 공기압 과다, 공기압 과소 또는 과도한 마모로 인한 타이어의 파열이 원인이 된 사고이거나, 타이어의 마모로 인한 조향이나 제동력 상실로 일어나는 사고가 대부분이다. 이처럼 타이어 불량으로 인한 교통사고의 상당수가 마모가 진행된 타이어로 고속주행 중에 발생하는 열 파손으로 분석된다. 이러한 이유로 타이어 마모에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다.

저자의 다른 논문 :

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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구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
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