[논문]최근접 각도를 이용한 복수 레이저 영상 추적 방법 연구

조진표; 고호정; 김정호

doi:10.20465/kiots.2020.6.2.037

최근접 각도를 이용한 복수 레이저 영상 추적 방법 연구
A Study on the Multi-Laser Image Tracking Method using the Latest Approach Angle 원문보기

한국사물인터넷학회 논문지 = Journal of the Korea Internet of Things Society, v.6 no.2, 2020년, pp.37 - 43

조진표 (한밭대학교 컴퓨터공학과 대학원) , 고호정 (한국폴리텍대학교 정보통신시스템과) , 김정호 (한밭대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

본 논문은 스크린과 레이저 발사장치의 이격거리 변화에도 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식할 수 있는 최근접 각도 계산 방법을 제안하였다. 이 방법은 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하고, 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출한다. 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고, 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식한다. 이격 거리를 "200cm~400cm"로 변경하면서 실험한 결과, 모든 이격 거리에서 개별 사로를 100% 인식했다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The paper proposed the method of calculating the latest approach angle that can reliably recognize multiple laser images even with the change in separation distance between screen and laser launch device. This method recognizes the angle of the laser pattern angle by using the distance of the laser pattern angle, and the angle extraction of the laser detects the laser image from the acquired image using the labeling algorithm, and performs the huff conversion to extract the angle of the straight line. The distance of the reference angle and angle of the laser image extracted using Euclidean distance among similarity scales is calculated, and the furnace is recognized using the calculated distance result value. Experiments with changing the separation distance to "200 cm to 400 cm" showed 100% recognition of individual strands at all separation distances. The experiment confirmed the reliability of the proposed method.

주제어

표/그림 (16)

표 Laser image processing method applied to screen shooting
표 Features by laser image processing method
그림 [Fig. 1] Pattern Laser Module Fabrication of LPM
그림 [Fig. 2] Assigning Angle by Sarrow of LPM
그림 [Fig. 3] Individual target firing(real-range shooting)
그림 [Fig. 4] Equal target firing(situational shooting)
그림 [Fig. 5] Laser image processing flow
그림 [Fig. 6] Multiple laser image processing procedure
표 Screen Shooting System Installation Environment
그림 [Fig. 7] Screen area(L) and camera area(R)
그림 [Fig. 8] Dot Shape Laser(L) and Bar Shape Laser Comparison(R)
그림 [Fig. 9] Perspective distortion correction and binary process
표 Laser Pattern Angle Reference Identification ID
표 Matrix with Euclidean distance calculation method
그림 [Fig. 10] Implementation of Proposal System
표 Image recognition by laser image processing method(Equal Position Projection)

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문은 LPM의 문제점을 해결하기 위해 이격 거리변화에도 안정적으로 복수 개의 레이저 영상을 인식하는 방법을 연구한다.
본 논문은 MVS의 측정 방법 중 2차원의 각도 및 형상인식을 응용하여 레이저 영상 투사 위치와 레이저 발사장치와의 이격 거리에 관계없이 동시에 발사되는 복수의 적외선 레이저 영상을 분석하여 단일 레이저로 구분하고 각각의 레이저 발사장치의 영상을 정확히 인식할 수 있는 방법을 기술한다[4].
본 논문은 스크린 사격 시스템을 기준으로 설치 환경을 고려하여 스크린과 레이저 발사장치의 이격 거리 변화에도 고속 연속 발사되는 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식하는 방법을 연구하였다. 이 방법을 이용하여 복수 개의 레이저 패턴 영상을 안정적으로 처리할 수있으며 향후 사물 인터넷 FA 시스템 응용분야에 적용이 기대된다.
이진화 영상 처리 기법을 사용할 경우 흰색 영역이나 검은색 영역이 필요한 영역보다 넓거나 좁을 수 있다. 본 연구에서는 레이저의 끊김과 배경의 잡음 제거들을 제거하기 위해서 열림 연산 및 닫힘 연산을 수행한다[12].

제안 방법

방법 구현은 식별 데이터와 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 ① 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하였고 ② 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출하였다. ③ 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고 ④ 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식하고 해당 사로별 식별 데이터를 적용하였다.
기존 방법들과 본 연구 방법의 인식율 실험을 위해 4명이 동시에 사격하는 상황을 고려하였고, 스크린과 고정된 레이저 발사장치와의 이격 거리를 200cm ~ 400cm로 한정하고 각 50cm 간격으로 레이저 영상 인식 정도를 실험하였다.
방법 구현은 식별 데이터와 레이저 패턴 각도의 거리를 이용하여 사로를 인식하는 방법으로 ① 레이저의 각도 추출은 레이블링 알고리즘을 이용하여 획득된 영상으로부터 레이저 영상을 검출하였고 ② 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 추출하였다. ③ 유사성 척도 중 유클리드 거리를 이용하여 추출한 레이저 영상의 각도와 기준 각도의 거리를 계산하고 ④ 계산된 거리 결과값을 이용하여 사로를 인식하고 해당 사로별 식별 데이터를 적용하였다.
방법 연구를 위해 적외선 패턴 레이저를 사용하는 스크린 사격 시스템을 응용한다. 이 방법을 사물인터넷에 응용하면 MVS를 이용한 FA (Factory Automation) 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
복수개의 레이저영상을 구분하기 위해서 LPM과 동일하게 레이저 모듈을 사로별 0°, 45°, 90°, 135° 설정한다.
그리고 본 연구의 비교군인 LPM 방법은 이격 거리가 가까울수록 레이저 패턴 각도의 허용오차 범위 ±10°에 영향을 많이 받아 인식율이 떨어졌다. 본 논문에서 기술한 방법은 이격 거리와 관계없이 4개 사로의 레이저영상을 100% 인식했다.
레이저의 각도를 추출하기 위해서 먼저, 레이블링 알고리즘을 이용하여 레이저를 검출한다. 요구하는 레이저영역들을 검출하기 위해서 전처리 영상에 대하여 레이블링을 수행하여 후보 레이저 영역들을 검출한다. 식(3)과같이 허프 변환을 수행하여 직선의 각도를 구한다[13,14].
이 문제를 해결하기 위해 먼저, 획득한 레이저 영상은 연산 효율과 작업의 편의성을 고려하여 영상의 특성별로 전처리 과정을 수행 후 레이저 각도 및 좌표를 추출한다. 전처리 과정은 3단계 과정으로 수행한다.

이론/모형

레이저의 각도를 추출하기 위해서 먼저, 레이블링 알고리즘을 이용하여 레이저를 검출한다. 요구하는 레이저영역들을 검출하기 위해서 전처리 영상에 대하여 레이블링을 수행하여 후보 레이저 영역들을 검출한다.
허프 변환을 수행하여 누적 값이 가장큰 하나의 허프 좌표( #,Ɵ )를 산출한다. 추출한 레이저의 각도가 미리 설정한 사로별 기준 각도 중 하나로 분류시키기 위해서 유사성 척도 중 하나인 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 추출한 레이저의 각도와 기준 각도에 기반하여 (식4)의 유클리드 거리를 계산한다[15].

성능/효과

특히 LDM 방법은 동일 표적에 사격할 경우 레이저 영상의 겹침으로 인해 인식율이 매우 떨어져 1인용 사격 시스템에만 적용해야 하는 한계를 확인했다. 그리고 본 연구의 비교군인 LPM 방법은 이격 거리가 가까울수록 레이저 패턴 각도의 허용오차 범위 ±10°에 영향을 많이 받아 인식율이 떨어졌다. 본 논문에서 기술한 방법은 이격 거리와 관계없이 4개 사로의 레이저영상을 100% 인식했다.
비교 실험 결과, 개별 표적을 사격할 경우 모든 방법이 레이저 영상의 겹침이 발생하지 않아 레이저 영상을 모두 인식하였다. 그러나 동일 표적을 사격할 경우 기존 방법들은 스크린과 레이저 발사장치의 이격 거리에 따라 인식율이 변하였다.

후속연구

방법 연구를 위해 적외선 패턴 레이저를 사용하는 스크린 사격 시스템을 응용한다. 이 방법을 사물인터넷에 응용하면 MVS를 이용한 FA (Factory Automation) 시스템에 적용할 수 있을 것이다. 레이저 영상을 이용한 스크린 사격 시스템은 훈련용 총기에 부착 또는 내장된 레이저 발사장치에서 발사된 레이저 영상의 위치와 스크린에 발사된 표적의 좌표를 동기화하여 명중 여부를 판단한다[5,6,7].
본 논문은 스크린 사격 시스템을 기준으로 설치 환경을 고려하여 스크린과 레이저 발사장치의 이격 거리 변화에도 고속 연속 발사되는 복수 개의 레이저 영상을 안정적으로 인식하는 방법을 연구하였다. 이 방법을 이용하여 복수 개의 레이저 패턴 영상을 안정적으로 처리할 수있으며 향후 사물 인터넷 FA 시스템 응용분야에 적용이 기대된다.

참고문헌 (15)

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S.H.Kim, "A Technique of Calculating a Weighted Euclidean Distance with a Personalized Feature Set in Parametric Signature Verification", Journal of the Korea Society for Simulation, Vol.14, No.3, pp.137-146, 2005.

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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