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대상 구조물의 손상 상태를 나타내는 디지털 외관조사망도 구축 시스템에 있어서,데이터 송수신 모듈;대상 구조물에 대한 디지털 외관조사망도를 구축하는 프로그램이 저장된 메모리;상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해, 비전 카메라가 상기 대상 구조물을 제 1 방향으로 스캐닝한 영상을 상기 데이터 송수신 모듈을 통해 수신하고, 상기 제 1 방향으로 스캐닝한 영상으로부터 상기 비전 카메라의 시야각(FOV)에 해당하는 복수의 단위 영상을 순차적으로 추출하고, 상기 복수의 단위 영상을 순차적으로 연결하는 이미지 스티칭을 수행하여 손상 탐지 대상이 되는 통합 영상을 생성하고, 학습된 손상 검출 모델을 통해 상기 통합 영상에서 손상을 검출하고, 상기 검출된 손상에 대해 정량화 프로세스를 수행하여 정량화된 손상 정보를 반영한 디지털 외관조사망도를 생성하되,상기 이미지 스티칭은 서로 인접한 단위 영상들 사이에서 서로 유사한 특징을 갖는 특징점들 간의 유사도에 기초하여 각 특징점을 서로 매칭하되, 유사도가 임계점을 넘는 경우인 특징점을 매칭하는 것이고,상기 정량화 프로세스는 상기 검출된 손상의 영상을 이진처리하고, 이진처리된 영상에서 유클리디언 거리 변환(Euclidean distance transform)을 사용하여 손상의 두께를 계산하고, 골격화(Skeletonization) 알고리즘을 이용하여 손상의 형상을 추출하고, 상기 손상의 형상에 실제 손상 크기를 계산하기 위한 스케일 팩터를 적용하여, 정량화된 손상 정보를 생성하는 것인 디지털 외관조사망도 구축 시스템
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제 1항에 있어서,상기 이미지 스티칭을 수행하기 전 대조(Contrast) 향상을 위한 이미지 프로세싱 알고리즘을 수행하고,상기 이미지 프로세싱 알고리즘은 대조평탄화(Contrast-limited adaptive histogram equalization) 또는 대조스트레칭(Contrast stretching)인 것인디지털 외관조사망도 구축 시스템
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제 1항에 있어서,상기 이미지 스티칭은 다음의 수학식 1에 따라 특징점을 매칭하는 것인 디지털 외관조사망도 구축 시스템
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제 1항에 있어서,상기 이미지 스티칭은 상기 비전 카메라의 스캐닝 경로를 제어 조건으로 하고, 하기 수학식 2에 따라 비전 카메라의 진동으로 인한 에러를 보정하여 하기 수학식 3에 따른 이미지 스티칭을 위한 매칭점을 계산하는 것인디지털 외관조사망도 구축 시스템[수학식 2][수학식3]는 제어 계수이고, 와 는 각각 x, y 방향의 의 히스토그램이다
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제 1항에 있어서,상기 손상 검출 모델은 인공지능 기반의 의미론적 이미지 세그멘테이션 컨볼루션 신경망(DeepLab V3+), CNN 또는 Faster RCNN을 사용하는 것인, 디지털 외관조사망도 구축 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 제 1 방향으로 스캐닝하고, 상기 제 1 방향과 수직한 제 2 방향을 따라 서로 균등하게 배치된 복수의 비전 카메라로부터 상기 제 1 방향으로 스캐닝한 복수의 스캐닝 영상을 수신하고, 상기 복수의 스캐닝 영상 각각에 대하여 상기 비전 카메라의 시야각(FOV)에 해당하는 복수의 단위 영상을 순차적으로 추출하고, 상기 복수의 스캐닝 영상에 대하여 각각 이미지 스티칭을 수행하여 손상 탐지 대상이 되는 통합 영상을 각각 생성하고, 상기 학습된 손상 검출 모델을 통해 상기 각 통합 영상에서 손상을 검출하고, 상기 검출된 손상에 대해 정량화 프로세스를 수행하여 정량화된 손상 정보를 반영한 디지털 외관조사망도를 생성하고, 생성된 각각의 디지털 외관조사망도를 상기 제 2 방향에 따라 연결하는 것인 디지털 외관조사망도 구축 시스템
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제 1항에 있어서,상기 손상은 균열, 박리박락, 부식 또는 누수를 포함하는 것인디지털 외관조사망도 구축 시스템
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대상 구조물의 손상 상태를 나타내는 디지털 외관조사망도 구축 시스템을 이용한 디지털 외관조사망도 구축 방법에 있어서,(a) 비전 카메라가 상기 대상 구조물을 제 1 방향으로 스캐닝한 영상을 데이터 송수신 모듈을 통해 수신하고, 상기 제 1 방향으로 스캐닝한 영상으로부터 상기 비전 카메라의 시야각(FOV)에 해당하는 복수의 단위 영상을 순차적으로 추출하는 단계, (b) 상기 복수의 단위 영상을 순차적으로 연결하는 이미지 스티칭을 수행하여 손상 탐지 대상이 되는 통합 영상을 생성하는 단계, (c) 학습된 손상 검출 모델을 통해 상기 통합 영상에서 손상을 검출하는 단계, (d) 상기 검출된 손상에 대해 정량화 프로세스를 수행하는 단계 및(e) 정량화된 손상 정보를 반영한 디지털 외관조사망도를 생성하는 단계를 포함하고상기 이미지 스티칭은 서로 인접한 단위 영상들 사이에서 서로 유사한 특징을 갖는 특징점들 간의 유사도에 기초하여 각 특징점을 서로 매칭하되, 유사도가 임계점을 넘는 경우인 특징점을 매칭하는 것이고,상기 정량화 프로세스는 상기 검출된 손상의 영상을 이진처리하고, 이진처리된 영상에서 유클리디언 거리 변환(Euclidean distance transform)을 사용하여 손상의 두께를 계산하고, 골격화(Skeletonization) 알고리즘을 이용하여 손상의 형상을 추출하고, 상기 손상의 형상에 실제 손상 크기를 계산하기 위한 스케일 팩터를 적용하여, 정량화된 손상 정보를 생성하는 것인 디지털 외관조사망도 구축 방법
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제 9항에 있어서,상기 (b)단계의 이미지 스티칭을 수행하기 전 대조(Contrast) 향상을 위한 이미지 프로세싱 알고리즘을 수행하고,상기 이미지 프로세싱 알고리즘은 대조평탄화(Contrast-limited adaptive histogram equalization) 또는 대조스트레칭(Contrast stretching)인 것인디지털 외관조사망도 구축 방법
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제 9항에 있어서,상기 (b)단계의 이미지 스티칭은 다음의 수학식 1에 따라 특징점을 매칭하는 것인 디지털 외관조사망도 구축 방법
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제 9항에 있어서,상기 (b)단계의 이미지 스티칭은 상기 비전 카메라의 스캐닝 경로를 제어 조건으로 하고, 수학식 2에 따라 비전 카메라의 진동으로 인한 에러를 보정하여 수학식 3에 따른 이미지 스티칭을 위한 매칭점을 계산하는 디지털 외관조사망도 구축 방법
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제 9항에 있어서,상기 (c)단계의 손상 검출 모델은 인공지능 기반의 의미론적 이미지 세그멘테이션 컨볼루션 신경망(DeepLab V3+), CNN 또는 Faster RCNN을 사용하는 것인, 디지털 외관조사망도 구축 방법
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제 9 항에 있어서,상기 디지털 외관조사망도 구축 시스템은 상기 제 1 방향으로 스캐닝하고, 상기 제 1 방향과 수직한 제 2 방향을 따라 서로 균등하게 배치된 복수의 비전 카메라로부터 상기 제 1 방향으로 스캐닝한 복수의 스캐닝 영상을 수신하고, 상기 복수의 스캐닝 영상 각각에 대하여 상기 비전 카메라의 시야각(FOV)에 해당하는 복수의 단위 영상을 순차적으로 추출하고, 상기 복수의 스캐닝 영상에 대하여 각각 이미지 스티칭을 수행하여 손상 탐지 대상이 되는 통합 영상을 각각 생성하고, 상기 학습된 손상 검출 모델을 통해 상기 각 통합 영상에서 손상을 검출하고, 상기 검출된 손상에 대해 정량화 프로세스를 수행하여 정량화된 손상 정보를 반영한 디지털 외관조사망도를 생성하고, 생성된 각각의 디지털 외관조사망도를 상기 제 2 방향에 따라 연결하는 것인 디지털 외관조사망도 구축 방법
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제 9항에 있어서,상기 손상은 균열, 박리박락, 부식 또는 누수를 포함하는 것인디지털 외관조사망도 구축 방법
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