| 1 |
1
측정대상의 온도를 측정하여 상기 측정대상에 대한 온도정보를 생성하는 온도센서부;상기 온도센서부로부터 전송되는 상기 온도정보를 저장하는 정보저장부;상기 정보저장부로부터 전송되는 상기 온도정보를 딥러닝하고 딥러딩된 결과값을 생성하는 딥러닝부;상기 딥러닝부로부터 전송되는 상기 딥러닝된 결과값을 딥러닝 이미지로 출력하는 출력부;상기 측정대상으로부터 열화상 이미지를 획득하는 촬영부; 및상기 딥러닝 이미지와 상기 열화상 이미지를 기반으로 정보처리하여 측정대상의 전체 온도분포를 예측하는 정보처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측장치
|
| 2 |
2
제1 항에 있어서,상기 온도센서부는 열전대 온도센서인 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측장치
|
| 3 |
3
제1 항에 있어서,상기 정보저장부와 상기 딥러닝부는 양방향으로 통신하고,상기 정보저장부는 상기 온도정보 및 상기 딥러닝된 결과값을 실시간으로 저장하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측장치
|
| 4 |
4
제1 항에 있어서,상기 촬영부는 상기 측정대상의 온도분포를 상기 열화상 이미지로 획득하는 열화상 카메라인 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측장치
|
| 5 |
5
제1 항에 있어서,상기 정보처리부는 상기 딥러닝 이미지와 상기 열화상 이미지를 손실함수에 적용하여 상기 딥러닝 이미지와 상기 열화상 이미지의 오차값을 연산하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측장치
|
| 6 |
6
제5 항에 있어서,상기 오차값이 0
|
| 7 |
7
제6 항에 있어서,상기 정보처리부는 상기 옵티마이저된 결과값인 업데이트값을 상기 딥러닝부로 적용시키는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측장치
|
| 8 |
8
(a) 온도센서부에서 측정대상을 측정한 제1 온도와 촬영부에서 측정한 제1 열화상 이미지를 딥러닝하여 딥러닝 모델을 생성하는 단계;(b) 상기 온도센서부에서 상기 측정대상을 측정한 제2 온도를 상기 딥러닝 모델에 적용한 전체 온도 분포 이미지와 상기 촬영부에서 측정한 제2 열화상 이미지를 딥러닝하여 최종 딥러닝 모델을 생성하는 단계; 및(c) 상기 온도센서부에서 상기 측정대상을 측정한 제3 온도를 상기 최종 딥러닝 모델에 적용하여 최종 전체 온도 분포 이미지를 예측하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측방법
|
| 9 |
9
제8 항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a1) 상기 온도센서부가 상기 측정대상의 제1 온도를 측정하여 제1 온도정보를 생성하는 단계;(a2) 상기 촬영부가 상기 측정대상의 제1 열화상 이미지를 획득하는 단계;(a3) 정보저장부가 상기 온도센서부로부터 전송되는 상기 제1 온도정보 및 상기 촬영부로부터 전송되는 상기 제1 열화상 이미지를 저장하는 단계;(a4) 상기 딥러닝부가 상기 정보저장부로부터 전송되는 상기 제1 온도정보 및 상기 제1 열화상 이미지를 기반으로 딥러닝하여 상기 딥러닝 모델을 생성하는 단계; 및(a5) 상기 정보저장부가 상기 딥러닝부에서 생성된 상기 딥러닝 모델을 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측방법
|
| 10 |
10
제9 항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b1) 상기 온도센서부가 상기 측정대상의 상기 제2 온도를 측정하여 제2 온도정보를 생성하는 단계;(b2) 상기 정보저장부가 상기 온도센서부로부터 전송되는 상기 제2 온도정보를 상기 딥러닝 모델에 적용하는 단계;(b3) 출력부가 상기 제2 온도정보가 적용된 상기 딥러닝 모델을 통해 예측된 결과값을 기반으로 상기 전체 온도 분포 이미지를 출력하는 단계;(b4) 상기 촬영부가 상기 측정대상의 제2 열화상 이미지를 획득하는 단계; 및(b5) 정보처리부가 상기 전체 온도 분포 이미지와 상기 제2 열화상 이미지를 비교하여 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측방법
|
| 11 |
11
제10 항에 있어서,상기 (b5) 단계에서,상기 전체 온도 분포 이미지와 상기 제2 열화상 이미지의 오차값이 0
|
| 12 |
12
제10 항에 있어서,상기 (b5) 단계에서,상기 전체 온도 분포 이미지와 상기 제2 열화상 이미지의 오차값이 0
|
| 13 |
13
제11 항에 있어서,상기 (c) 단계는,(c1) 상기 온도센서부가 상기 측정대상의 상기 제3 온도를 측정하여 제3 온도정보를 생성하는 단계;(c2) 상기 정보저장부가 상기 온도센서부로부터 전송되는 제3 온도정보를 상기 최종 딥러닝 모델에 적용하는 단계; 및(c3) 상기 출력부가 상기 제3 온도정보가 적용된 상기 최종 딥러닝 모델을 통해 예측된 결과값을 기반으로 상기 최종 전체 온도 분포 이미지를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측방법
|
| 14 |
14
제8 항에 있어서,상기 (a) 단계에서,상기 온도센서부는 열전대 온도센서인 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측방법
|
| 15 |
15
제8 항에 있어서,상기 (a) 단계에서,상기 촬영부는 상기 측정대상의 온도분포를 열화상 이미지로 획득하는 열화상 카메라인 것을 특징으로 하는 측정대상의 전체 온도분포 예측방법
|
