맞춤기술찾기

이전대상기술

열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020002601
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따른 구조물의 균열 깊이 측정 방법은 (a) 서로 다른 균열 깊이를 갖는 복수의 균열 샘플에 대해 촬영된 샘플 열화상 영상과, 각각의 상기 균열 샘플의 균열 깊이와, 각각의 상기 균열 샘플의 열화상 영상 촬영시의 샘플 환경 정보가 등록되는 단계와; (b) 상기 샘플 열화상 영상으로부터 각각의 상기 균열 샘플의 균열 부분의 샘플 온도 정보가 추출되는 단계와; (c) 복수의 상기 균열 샘플에 대한 상기 균열 깊이, 상기 샘플 온도 정보 및 상기 샘플 환경 정보가 균열 깊이를 출력으로 하는 기 등록된 기계 학습 알고리즘의 훈련 데이터로 적용되어 학습되는 단계와; (d) 실제 구조물에 대해 촬영된 구조물 열화상 영상과, 상기 실제 구조물의 열화상 영상 촬영시의 구조물 환경 정보가 입력되는 단계와; (e) 상기 구조물 열화상 영상으로부터 균열 부분의 온도가 추출되는 단계와; (f) 상기 (e) 단계에서 추출된 온도와, 상기 구조물 환경 정보가 상기 (c) 단계에서 학습된 상기 기계 학습 알고리즘에 입력되어 상기 실제 구조물의 균열 깊이가 결정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 균열의 깊이와 열화상 영상으로부터 추출된 온도, 그리고 주변 환경 정보를 훈련 데이터로 하여 기계 학습시키고, 실제 구조물에 대해 촬영된 균열에 대한 열화상 영상으로부터 추출된 균열 부분의 온도로부터 균열의 깊이를 측정할 수 있게 된다.
Int. CL G01B 11/22 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 7/50 (2017.01.01) H04N 5/33 (2006.01.01)
CPC G01B 11/22(2013.01) G01B 11/22(2013.01) G01B 11/22(2013.01) G01B 11/22(2013.01) G01B 11/22(2013.01)
출원번호/일자 1020180108408 (2018.09.11)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0029860 (2020.03.19) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.13)
심사청구항수 4

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 주영규 서울특별시 송파구
2 정동민 서울특별시 서초구
3 이종훈 서울특별시 강남구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김수진 대한민국 서울특별시 영등포구 국제금융로*길 **, **층 이로재 국제특허법률사무소 (여의도동, 한국화재보험협회)
2 강귀용 대한민국 서울특별시 영등포구 국제금융로*길 **, **층 (여의도동, 한국화재보험협회)(이로재 국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-0902719-45
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.10.24 수리 (Accepted) 1-1-2018-1049536-90
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2018.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-1250837-98
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.03.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0059751-15
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.06.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0413815-75
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.08.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0824973-52
8 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2019.08.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0824948-10
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.09.11 무효 (Invalidation) 1-1-2019-0936949-15
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0936978-28
11 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.09.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-0937699-63
12 보정요구서
Request for Amendment
2019.09.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0153032-57
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.10.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1020254-31
14 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.10.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-1020284-01
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
16 무효처분통지서
Notice for Disposition of Invalidation
2019.10.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0163484-59
17 등록결정서
Decision to grant
2020.02.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0146227-66
18 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2020.04.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5007770-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
열화상 카메라(220)에 의해 촬영된 균열 샘플(S)에 대한 샘플 열화상 영상으로부터 샘플 온도 정보 및 형상 정보를 추출하는 영상 처리부(230)를 구성하며, 상기 영상 처리부(230)에 의해 추출된 샘플 온도 정보 및 형상 정보를 기계 학습부(240)가 입력받아 기계 학습 알고리즘의 훈련 데이터로 적용하여 학습하며, 실제 구조물의 가시광 영상을 촬영하는 가시광 카메라(250)를 각각 제어하는 제어부(210)를 포함함으로써 구조물의 균열 깊이를 측정하는 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 장치(200)에 있어, 상기 제어부(210)는 실제 구조물에 대해 촬영된 구조물 열화상 영상 및 구조물 환경 정보가 입력되면, 상기 구조물 열화상 영상으로부터 균열 부분의 온도가 추출되도록 영상 처리부(230)를 제어하고, 상기 영상 처리부(230)에 의해 추출된 균열 부분의 온도와 함께 상기 구조물 환경 정보를 입력하여 실제 구조물의 균열 깊이가 산출되도록 기계 학습부(240)를 제어하여, 열화상 영상으로부터 구조물에 발생한 균열의 균열 깊이를 측정하며, 상기 열화상 카메라(220)는 촬영자에 의해 파지되거나 드론(100)에 설치되며, 실제 구조물에 대한 샘플 열화상 영상과 함께 샘플 환경 정보를 함께 수집하며, 상기 영상 처리부(230)는 샘플 열화상 영상으로부터 각각의 균열 샘플(S)의 균열 부분(SC)의 샘플 온도 정보와 함께 상기 균열 부분(SC)의 형상 정보를 각각 추출하며,상기 기계 학습부(240)는 랜덤 포레스트 알고리즘(Random forest algorithm)이 등록된 기계 학습 알고리즘에 샘플 온도 정보, 형상 정보, 각각의 균열 샘플(S)의 균열 깊이 및 샘플 환경 정보로 구성된 훈련 데이터가 적용되어 학습함으로써 실제 구조물에 대한 균열 깊이를 출력하며,상기 가시광 카메라(250)가 구조물의 외관을 촬영하는데 있어, 영상 처리부(230)가 가시광 카메라(250)에 의해 촬영된 가시광 영상으로부터 균열 부분을 추출한 후, 해당 균열 부분만 열화상 카메라(220)가 촬영하는 것을 특징으로 하는 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 샘플 환경 정보는 열화상 카메라(220)로 촬영할 당시의 주변 대기온도, 습도, 풍속 및 조도를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 장치
3 3
제 1 항 내지 제 2 항 중 어느 하나의 항에 따른 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 장치를 이용한 측정 방법은 복수의 균열 샘플(S)에 대한 샘플 열화상 영상, 균열 깊이 및 샘플 환경 정보가 등록되는 단계(S50)와, 상기 샘플 열화상 영상으로부터 균열 샘플(S)의 균열 부분(SC)의 온도인 샘플 온도 정보 및 형상 정보가 함께 추출되는 단계(S51)와, 추출된 상기 샘플 온도 정보 및 형상 정보와 함께, S50 단계의 상기 균열 깊이 및 샘플 환경 정보가 랜덤 포레스트 알고리즘(Random forest algorithm)에 의한 기계 학습 알고리즘의 훈련 데이터로 입력되어 기계 학습이 진행되는 단계(S52)와, 실제 구조물에 대해 촬영된 구조물 열화상 영상, 가시광 영상 및 구조물 환경 정보가 입력되는 단계(S53)와, 입력된 가시광 영상 및 구조물 환경 정보가 입력되는 단계(S54)와, 상기 가시광 영상으로부터 구조물의 균열 부분이 추출되며, 추출된 상기 균열 부분에 해당하는 위치에서 구조물 열화상 영상으로부터 균열 부분의 온도 정보 및 형상 정보가 추출되는 단계(S55)와, 구조물 열화상 영상으로부터 구조물 온도 정보 및 형상 정보가 추출되면, 구조물 온도 정보, 형상 정보 및 구조물 환경 정보가 학습된 기계 학습 알고리즘에 입력되어 구조물의 균열 깊이가 산출되는 구조물 균열 깊이 측정 단계(S56)를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 (S55) 단계는 상기 가시광 영상으로부터 추출된 구조물의 균열 부분과 대응하는 위치에서의 온도가 균열 부분의 온도로 추출되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 열화상 영상을 이용한 구조물의 균열 깊이 측정 방법
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
삭제
8 8
삭제
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020055195 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 (이공)기초연구실육성사업 3차원 건축 형상정보 및 이미지 프로세싱 기술 융합 연구실