| 1 |
1
시료 도포판 위에 놓인 토사(자갈, 모래, 실트)의 형상특성을 측정하기 위해 카메라로 토사에 대하여 가로 x 세로 크기의 이미지 취득 라인과/기하 보정 라인에 따라 촬영하는 형상계수 측정 장치; 및 상기 토사 입자들의 1) 이미지 취득, 2) 이미지 기하보정, 3) 이미지 보정 및 4) 형상인자 추출을 위해 자갈, 모래, 실트의 형상 특성을 갖는 이미지를 분석하는 이미지 기반 형상분석 모듈을 포함하는 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 토사는 자갈, 모래, 또는 실트를 포함하는 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 해안 하천이나 연안 지역의 토사 입자의 형상 특성은 모래의 입경, 모래 입자의 장축과 단축의 길이, 모래 입자의 면적, 모래의 둘레 길이, 평균 공칭 입경
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 형상계수 측정 장치는 하부 백라이트를 구비한 시료 도포판과, 그 위에 해안, 하천이나 연안지역에서 채취한 비점착성 혼합 토사의 샘플을 놓고 촬영하는 상부 톱라이트를 구비한 카메라를 포함하는 하우징된 이미지 취득용 패널을 구비하며, 상기 이미지 취득용 패널은 하우징 상부에 카메라와 톱라이트(Top light), 하우징 하부에 시료 도포판과 백라이트(Back light)를 포함하며, 상기 톱라이트(Top light)와 상기 백라이트(Back light)는 토사 이미지 취득시 시료에 의해 발생하는 음영을 제거하는, 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 장치
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 시료 도포판은 가로 x 세로 크기의 이미지 취득 영역을 표시하는“이미지 취득 라인”과 취득된 이미지의 기하보정을 위한 “기하보정 라인”으로 구성되는, 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 장치
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 상기 이미지 기반 형상분석 모듈은 이미지 취득과정에서 원근변환(perspective transform)을 적용하여 카메라 렌즈 굴곡, 원근에 의해 발생된 왜곡을 보정하고 이미지를 실스케일로 변환하는 이미지 기하보정 모듈; 토사 입자들(모래)의 형상 특성 추출을 위하여 토사 입자의 형상을 명확하게 하기 위한 과정으로 이미지 이진화(이미지 내의 물체와 배경을 0과 1 또는 그 반대로 두 값만으로 픽셀값을 재설정) -003e# 노이즈 제거(모폴로지 연산을 통한 이미지 열기, 닫기를 적용) -003e# watershed 변환 알고리즘 순으로 적용되는 이미지 보정 모듈; 및 외곽선 추출 및 라벨링 과정을 위해 이진화 이미지를 사용하여 외곽 윤곽선 검출을 위해 OpenCV 기반의 findContours함수와 각 입자별 라벨링을 위해 connectedComponentsWithStats 함수가 적용된 경계면 추출 및 라벨링 적용 결과를 제공하고, 라벨링 입자별로 기본 특성(모래 입자의 장축과 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 자동 산정하여 형상 특성을 추출하는 형상 인자 추출 모듈을 포함하는 이미지 분석기반 모래의 형상 특성 분석 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서, 상기 이미지 기반 형상분석 모듈은 OpenCV 기반의 영상분석 프로그램을 사용하며, 토사 시료 도포시 입자의 근접 및 중첩은 측정 결과에 오차를 줄이기 위하여 Watershed Transformation Algorithm을 사용하여 다음과 같이 (a) Sure BG 결과, (b) Distance 결과, (c) Sure FG 결과, (d) Unknown 결과, (e) Markers 결과, (f) Result 결과를 제공하며, Sure BG(sure background area)는 객체와 배경을 구분하는 과정으로 이미지 팽창을 적용하여 객체 경계를 확장하여 서로 연결되지 않은 부분을 배경으로 지정하고, Distance는 이미지 닫기의 결과에 거리변환 함수를 적용하여 객체를 추정하는 과정으로 중심으로부터 떨어진 거리를 계산하며, 거리 변환은 중심에서부터 가장 가까운 흑색 픽셀까지의 거리를 의미하고, 거리 계산은 식을 사용하며, Sure FG(sure foreground area)은 임계값을 적용하여 확실한 객체 지정하고
|
| 8 |
8
상부 카메라로 촬영된 토사의 사진에 대하여 가로 x 세로 크기의 이미지 취득 라인과/기하 보정 라인에 따라 상기 시료 도포판 위에 놓인 자갈, 모래, 실트의 형상특성을 분석하는 ; 및 이미지 기반 형상분석 모듈에 의해 상기 토사 입자들의 1) 이미지 취득, 2) 이미지 기하보정, 3) 이미지 보정 및 4) 토사(자갈, 모래, 실트)의 형상 특성을 제공하는 단계; 를 포함하는 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 비점착성 혼합 토사는 자갈, 모래, 또는 실트를 포함하는, 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 방법
|
| 10 |
10
제8항에 있어서, 상기 이미지 기반 형상분석 모듈은 이미지 취득과정에서 원근변환(perspective transform)을 적용하여 카메라 렌즈 굴곡, 원근에 의해 발생된 왜곡을 보정하고 이미지를 실스케일로 변환하는 이미지 기하보정 모듈; 토사 입자들(모래)의 형상 특성 추출을 위하여 토사 입자의 형상을 명확하게 하기 위한 과정으로 이미지 이진화(이미지 내의 물체와 배경을 0과 1 또는 그 반대로 두 값만으로 픽셀값을 재설정) -003e# 노이즈 제거(모폴로지 연산을 통한 이미지 열기, 닫기를 적용) -003e# watershed 변환 알고리즘 순으로 적용되는 이미지 보정 모듈; 및 외곽선 추출 및 라벨링 과정을 위해 이진화 이미지를 사용하여 외곽 윤곽선 검출을 위해 OpenCV 기반의 findContours함수와 각 입자별 라벨링을 위해 connectedComponentsWithStats 함수가 적용된 경계면 추출 및 라벨링 적용 결과를 제공하고, 라벨링 입자별로 기본 특성(모래 입자의 장축과 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 자동 산정하여 형상 특성을 추출하는 형상 인자 추출 모듈을 포함하는 이미지 분석 기반 토사 입자의 형상 특성 분석 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서, 상기 이미지 기반 형상분석 모듈은 OpenCV 기반의 영상분석 프로그램을 사용하며, 토사 시료 도포시 입자의 근접 및 중첩은 측정 결과에 오차를 줄이기 위하여 Watershed Transformation Algorithm을 사용하여 다음과 같이 (a) Sure BG 결과, (b) Distance 결과, (c) Sure FG 결과, (d) Unknown 결과, (e) Markers 결과, (f) Result 결과를 제공하며, Sure BG(sure background area)는 객체와 배경을 구분하는 과정으로 이미지 팽창을 적용하여 객체 경계를 확장하여 서로 연결되지 않은 부분을 배경으로 지정하고, Distance는 이미지 닫기의 결과에 거리변환 함수를 적용하여 객체를 추정하는 과정으로 중심으로부터 떨어진 거리를 계산하며, 거리 변환은 중심에서부터 가장 가까운 흑색 픽셀까지의 거리를 의미하고, 거리 계산은 식을 사용하며, Sure FG(sure foreground area)은 임계값을 적용하여 확실한 객체 지정하고
|
| 12 |
12
제8항에 있어서, 해안 하천이나 연안 지역의 토사 입자의 형상 특성은 모래의 입경, 모래 입자의 장축과 단축의 길이, 모래 입자의 면적, 모래의 둘레 길이, 평균 공칭 입경
|
