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대상체에 대한 이미지를 연속으로 촬영하는 촬영부; 상기 연속 촬영된 이미지들 중에서 학습의 대상이 되는 소정 구간의 이미지들을 선택하는 선행 분류부, 및 상기 대상체의 정상 상태 또는 비정상 상태에 대한 판단 기준을 제공하는 판단기준 입력부를 포함하는 선택부; 상기 선택된 소정 구간의 이미지들에 대하여, 상기 판단 기준을 바탕으로 상기 대상체의 상태를 학습하는 학습부; 및상기 학습된 결과를 이용하여, 상기 연속 촬영된 이미지들로부터 상기 대상체의 상태를 판단하는 판단부를 포함하는 기계 진단시스템
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제1항에 있어서, 상기 학습부는, 합성곱신경망(convolution neural network, CNN)을 이용하여 상기 대상체의 상태를 학습하는 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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제2항에 있어서, 상기 학습부가 2차원 합성곱신경망으로 학습할 지, 또는 복수 프레임을 이용한 2차원 합성곱신경망으로 학습하거나 3차원 합성곱신경망으로 학습할 지에 대한 정보를 상기 촬영부로 제공하는 정보 입력부를 더 포함하는 기계 진단시스템
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제3항에 있어서, 상기 촬영부는, 상기 학습부가 2차원 합성곱신경망으로 학습하는 경우, 고정된 위치 및 각도에서 상기 대상체를 촬영하고, 상기 학습부가 복수 프레임을 이용한 2차원 합성곱신경망으로 학습하거나 3차원 합성곱신경망으로 학습하는 경우, 변화된 위치 또는 각도에서 상기 대상체를 촬영하는 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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제4항에 있어서, 상기 판단부는, 상기 고정된 위치 및 각도에서 연속 촬영된 상기 대상체에 대한 이미지들을 바탕으로 상기 대상체의 정상 상태 또는 비정상 상태를 판단하는 제1 판단부; 및상기 위치 또는 각도와 무관하게 시간에 따라 연속 촬영된 상기 대상체에 대한 이미지들을 바탕으로 상기 대상체의 정상 상태 또는 비정상 상태를 판단하는 제2 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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제1항에 있어서, 상기 대상체는, 고정된 상태에서 진동하는 진동 구조물인 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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제6항에 있어서, 상기 대상체의 상태 판단 기준은, 상기 진동 구조물의 진동 범위에 대한 임계값(threshold)으로 제공되는 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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제7항에 있어서, 상기 학습부는, 상기 대상체의 연속 촬영된 이미지들의 차이가 상기 임계값의 범위 내에 속하는지의 여부를 바탕으로, 상기 대상체의 상태를 학습하는 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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제1항에 있어서, 상기 선행 분류부는, 상기 연속 촬영된 이미지들 중에서 학습의 대상이 되는 소정 구간의 이미지들을 제외한 나머지 구간의 이미지들을 상기 판단부로 제공하고, 상기 판단부는, 상기 나머지 구간의 이미지들로부터 상기 대상체의 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 기계 진단시스템
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대상체에 대한 이미지를 연속으로 촬영하는 단계; 상기 대상체의 정상 상태 또는 비정상 상태에 대한 판단 기준을 제공받는 단계; 상기 연속 촬영된 이미지들 중에서 학습의 대상이 되는 소정 구간의 이미지들을 선택하는 단계; 상기 선택된 소정 구간의 이미지들에 대하여, 상기 판단 기준을 바탕으로 상기 대상체의 상태를 학습하는 단계; 및상기 학습된 결과를 이용하여, 상기 연속 촬영된 이미지들로부터 상기 대상체의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 기계 진단방법
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제10항에 있어서, 상기 대상체에 대한 이미지를 촬영하는 단계 이전에, 상기 촬영되는 공간상의 특징으로, 상기 학습부가 2차원 합성곱신경망으로 학습할 지, 또는 복수 프레임을 이용한 2차원 합성곱신경망으로 학습하거나 3차원 합성곱신경망으로 학습할 지에 대한 정보를 입력받는 단계를 더 포함하는 기계 진단방법
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제11항에 있어서, 상기 대상체에 대한 이미지를 촬영하는 단계에서, 상기 학습부가 2차원 합성곱신경망으로 학습하는 경우, 고정된 위치 및 각도에서 상기 대상체를 촬영하고, 상기 학습부가 2차원 합성곱신경망으로 학습하거나 3차원 합성곱신경망으로 학습하는 경우, 변화된 위치 또는 각도에서 상기 대상체를 촬영하는 것을 특징으로 하는 기계 진단방법
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