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보일러튜브 표면 결함탐지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022013418
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요약 보일러튜브 표면 결함탐지 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 보일러튜브 표면 결함탐지 장치는, 보일러튜브 표면 영상을 수신하는 영상 수신부, 상기 보일러튜브 표면 영상에 객체 검출 알고리즘을 적용하여 캐비티(Cavity)를 검출하는 캐비티 검출부, 및 상기 보일러튜브 표면 영상 및 상기 캐비티 검출부에서 캐비티가 검출된 캐비티 검출 영상을 이용하여 캐비티 유무를 판정하는 캐비티 검증부를 포함하되, 상기 캐비티 검증부는, 상기 보일러튜브 표면 영상 및 상기 캐비티 검출 영상을 그레이 영상으로 변환하는 영상 전처리부, 상기 그레이 영상과 방향성 필터를 컨볼루션(Convolution) 연산하여 방향성분을 추출하는 영상 특징 추출부, 캐비티 위치를 중심으로 상기 방향성분이 추출된 영상의 일정영역을 크롭(Crop)하여 방향 성분 기반 확률값을 산출하는 확률 산출부, 및 상기 산출된 확률값을 기 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 캐비티 유무를 판단하는 판정부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 1/00 (2006.01.01) G06V 10/20 (2022.01.01) G01M 3/02 (2006.01.01) G01N 21/88 (2006.01.01)
CPC G06T 7/0002(2013.01) G06T 1/00(2013.01) G06V 10/20(2013.01) G01M 3/02(2013.01) G01N 21/8803(2013.01) G01N 2021/8887(2013.01)
출원번호/일자 1020210004915 (2021.01.13)
출원인 한국전력공사, 한국남동발전 주식회사, 한국서부발전 주식회사, 한국동서발전(주), 한국중부발전(주), 한국남부발전 주식회사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0102506 (2022.07.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 한국남동발전 주식회사 대한민국 경상남도 진주시 사
3 한국서부발전 주식회사 대한민국 충청남도 태안군
4 한국동서발전(주) 대한민국 울산광역시 중구
5 한국중부발전(주) 대한민국 충청남도 보령시 보령북로
6 한국남부발전 주식회사 대한민국 부산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박준범 서울시 서초구
2 박예슬 서울시 서초구
3 김성민 서울시 서초구
4 서덕성 서울시 서초구
5 정상오 서울시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2021.01.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-0046982-84
2 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status
2021.09.06 수리 (Accepted) 1-1-2021-1028208-86
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번호 청구항
1 1
보일러튜브 표면 영상을 수신하는 영상 수신부; 상기 보일러튜브 표면 영상에 객체 검출 알고리즘을 적용하여 캐비티(Cavity)를 검출하는 캐비티 검출부; 및 상기 보일러튜브 표면 영상 및 상기 캐비티 검출부에서 캐비티가 검출된 캐비티 검출 영상을 이용하여 캐비티 유무를 판정하는 캐비티 검증부를 포함하되, 상기 캐비티 검증부는, 상기 보일러튜브 표면 영상 및 상기 캐비티 검출 영상을 그레이 영상으로 변환하는 영상 전처리부;상기 그레이 영상과 방향성 필터를 컨볼루션(Convolution) 연산하여 방향성분을 추출하는 영상 특징 추출부;캐비티 위치를 중심으로 상기 방향성분이 추출된 영상의 일정영역을 크롭(Crop)하여 방향 성분 기반 확률값을 산출하는 확률 산출부; 및상기 산출된 확률값을 기 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 캐비티 유무를 판단하는 판정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 영상 특징 추출부는,네개의 방향성필터와 상기 그레이 영상 간의 컨볼루션 연산을 통하여 네 방향성분을 추출하는 특징 추출 모듈; 및 상기 네 방향성분이 추출된 그레이 영상을 이진 영상으로 변환하는 이진영상 변환 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 네개의 방향성필터는, 0도, 45도, 90도, 및 135도의 방향성필터인 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 장치
4 4
제2항에 있어서, 상기 이진영상 변환 모듈은,상기 그레이 영상의 영역별로 임계값이 바뀌는 적응적 임계값(Adaptive threshold)을 사용하여 상기 그레이 영상을 이진 영상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 확률 산출부는, 상기 캐비티 위치를 중심으로 각 방향성분 이진영상을 N x N의 일정영역으로 나누고, 상기 나누어진 각 영역에서 흰색의 픽셀 개수를 계산하며, 상기 계산된 흰색 픽셀 개수를 확률값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 장치
6 6
제5항에 있어서, 상기 판정부는, 상기 각 영역별 확률값을 상기 임계값(threshold)을 비교하여, 상기 확률값이 상기 임계값 이상인 경우, 캐비티로 최종 판단하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 장치
7 7
캐비티 검출부가 보일러튜브 표면 영상에 객체 검출 알고리즘을 적용하여 캐비티(Cavity)를 검출하는 단계;캐비티 검증부가 상기 보일러튜브 표면 영상 및 캐비티 검출 영상을 그레이 영상으로 변환하는 단계;상기 캐비티 검증부가 상기 그레이 영상과 방향성 필터를 컨볼루션(Convolution) 연산하여 방향성분을 추출하는 단계;상기 캐비티 검증부가 캐비티 위치를 중심으로 상기 방향성분이 추출된 영상의 일정영역을 크롭(Crop)하여 방향 성분 기반 확률값을 산출하는 단계; 및상기 캐비티 검증부가 상기 산출된 확률값을 기 설정된 임계값(threshold)과 비교하여 캐비티 유무를 판단하는 단계를 포함하는 보일러튜브 표면 결함탐지 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 방향성분을 추출하는 단계는, 상기 캐비티 검증부가 네개의 방향성필터와 상기 그레이 영상 간의 컨볼루션 연산을 통하여 네 방향성분을 추출하는 단계; 및상기 캐비티 검증부가 상기 네 방향성분이 추출된 그레이 영상을 이진 영상으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 네개의 방향성필터는, 0도, 45도, 90도, 및 135도의 방향성필터인 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 방법
10 10
제8항에 있어서, 상기 이진 영상으로 변환하는 단계에서, 상기 캐비티 검증부는, 상기 그레이 영상의 영역별로 임계값이 바뀌는 적응적 임계값(Adaptive threshold)을 사용하여 상기 그레이 영상을 이진 영상으로 변환하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 방법
11 11
제7항에 있어서, 상기 확률값을 산출하는 단계에서, 상기 캐비티 검증부는, 상기 캐비티 위치를 중심으로 각 방향성분 이진영상을 N x N의 일정영역으로 나누고, 상기 나누어진 각 영역에서 흰색의 픽셀 개수를 계산하며, 상기 계산된 흰색 픽셀 개수를 확률값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 캐비티 유무를 판단하는 단계에서, 상기 캐비티 검증부는 상기 각 영역별 확률값을 상기 임계값(threshold)을 비교하여, 상기 확률값이 상기 임계값 이상인 경우, 캐비티로 최종 판단하는 것을 특징으로 하는 보일러튜브 표면 결함탐지 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.