KR20200037932A

KR20200037932A - 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법

Info

Publication number: KR20200037932A
Application number: KR1020180117292A
Authority: KR
Inventors: 권성근
Original assignee: 경일대학교산학협력단
Priority date: 2018-10-02
Filing date: 2018-10-02
Publication date: 2020-04-10
Anticipated expiration: 2038-10-02
Also published as: KR102147178B1

Abstract

용접 품질 평가를 위한 영상처리방법이 제공된다. 상기 영상처리방법은, C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성하는 단계와; 상기 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링하는 단계와; 업샘플링된 영상을 기설정된 표준편차에 따라 블러링 하는 단계와; 블러링된 영상을 모폴로지 기법을 이용하여 보간하는 단계와; 및 보간된 영상을 컬러 매핑하는 단계를 포함한다.

Description

용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법{IMAGE PROCESSING METHOD AND APPARATUS FOR SPOT WELDING QUALITY EVALUATION}

본 발명은 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법, 보다 상세하게는 C-스캔(C-Scan)된 영상을 처리하는 영상처리장치 및 용접 품질 평가를 위한 영상처리방법에 관한 것이다.

저항 점용접 (spot welding)은 전극을 판재들 양단에 접촉시켜 압력 및 전류를 인가하고, 이로 발생하는 저항열을 이용하여 겹쳐진 판재들의 면을 용융시키는 용접 방식이다. 이와 같은 저항 점용접은 타 방식에 비하여 작업 속도가 빠르고 작업 난이도가 용이하므로 판재 용접 부분에서 높은 생산성을 보이고 있어 자동차 생산 공정에서 많이 활용되고 있다.

저항 점용접 과정에서 인가되는 공정 요소로는 압력, 전류, 동작 주파수, 및 용접 시간 등을 들 수 있는데, 이들의 조합으로 인해 용접 품질이 좌우된다. 특히 자동차 생산 공정에서의 저항 점용접의 품질은 차량 운전자 및 탑승자의 생명과 직결하기 때문에 용접 품질은 매우 중요하다. 접합면의 일부가 녹아 바둑돌 모양의 단면으로 용접되는 부분을 너겟(nugget)이라고 일컫는데, 저항 점용접의 품질을 평가하기 위해 일반적으로 용접부 너겟의 형태를 측정하여 용접부의 품질을 판단하는 방식이 사용될 수 있다. 저항 점용접 과정에서 생성된 너겟은 판재들의 내부에 존재하므로 품질 평가를 위해서는 용접부를 절단하거나 분리하는 방법이 일반적으로 사용된다.

이와 같은 파괴 검사는 샘플링을 통해 검사가 진행되므로 전수 검사가 불가능하고, 검사를 받은 시편 혹은 완제품은 폐기해야 하는 단점이 있다. 따라서 용접 품질을 평가하기 위해 비파괴 검사(non-destructive test, NDT)가 일반적으로 사용되는데, NDT 분야에서는 초음파 (ultrasonic)을 이용하는 방식이 보편화되고 있다.

초음파를 이용한 NDT는 초음파 트랜스듀서에서 시편으로 방사된 초음파 신호가 반사되어 다시 트랜스듀서로 수집된 에코 파형을 분석하여 시편 내부의 상태를 예측하는 방식으로서 크게 A-스캔 및 C-스캔 방식으로 구분된다.

A-스캔 방식은 1차원 초음파 프로브를 이용하여 시간 축에 대하여 에코 신호의 파형을 표출하는 방식으로서, 휴대가 간편하고 장비의 가격이 상대적으로 저렴하여 산업 현장에서 많이 보급되어 있다. 하지만 초음파 신호의 파형을 분석할 수 있는 숙련된 비파괴 검사 요원이 필요하고 이들의 주관적인 판단에 의해 용접 품질이 판정되므로 신뢰성에도 문제가 있다.

A-스캔 방식의 단점을 보완하기 위해 C-스캔 방식이 도입되었는데, 이는 A-스캔 방식에서 사용되는 탐촉자를 가로 및 세로 배열 형태의 2차원으로 배치하여 용접 부위를 2차원 영상으로 표현하는 방식이다. C-스캔 방식의 NDT 장비는 고가이므로 생산 현장에서 보편화되지 않고 있는 실정이고, 용접부를 2차원 영상으로만 표현하는 수준에 그치고 있어 C-스캔 영상의 활용에 어려움이 존재한다.

한국공개특허공보 제10-2013-0089353호(2013.08.12)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, C-스캔 방식으로 형성된 저해상도의 2차원 그레이 영상을 고해상도 컬러 C-스캔 영상으로 처리할 수 있는 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 업샘플링된 영상을 블러링하고 모폴로지를 이용하여 보간하는 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 용접 품질 평가를 위한 영상처리방법이 제공된다. 상기 영상처리방법은, C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성하는 단계와; 상기 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링하는 단계와; 업샘플링된 영상을 기설정된 표준편차에 따라 블러링 하는 단계와; 블러링된 영상을 모폴로지 기법을 이용하여 보간하는 단계와; 및 보간된 영상을 컬러 매핑하는 단계를 포함한다.

상기 블러링된 영상을 보간하는 단계는, 이진 영상에 팽창 연산 후 침식 연산을 연속적으로 수행하는 클로징 기법을 적용하여 보간하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 클로징 기법을 적용하여 보간하는 단계는, 소정 크기의 사각 행렬을 이용하여 보간될 영상의 가로 및 세로 방향에 대하여 클로징하는 단계와; 소정 크기의 다이아몬드 행렬을 이용하여 상기 클로징된 영상의 대각 방향에 대하여 클로징하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 사각 행렬 또는 상기 다이아몬드 행렬의 가로 및 세로는 상기 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정될 수 있다.

상기 표준편차는 상기 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정될 수 있다.

또한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치가 제공된다. 상기 영상처리장치는, C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성하는 그레이 영상 생성부와; 상기 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링하는 업샘플링부와; 업샘플링된 영상을 기설정된 표준편차에 따라 블러링 하는 필터부와; 블러링된 영상을 모폴로지 기법을 이용하여 보간하는 보간부와; 및 보간된 영상을 컬러 매핑하는 컬러 매핑부를 포함한다

상기 보간부는 소정 크기의 사각 행렬을 이용하여 보간될 영상의 가로 및 세로 방향에 대하여 클로징하고, 소정 크기의 다이아몬드 행렬을 이용하여 상기 클로징된 영상의 대각 방향에 대하여 클로징할 수 있다.

상기 클로징은 이진 영상에 팽창 연산 후 침식 연산을 연속적으로 수행할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, C-스캔 방식으로 형성된 저해상도의 2차원 그레이 영상을 고해상도 컬러 C-스캔 영상으로 처리할 수 있는 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법이 제공된다.

본 발명의 실시에 따르면, 업샘플링된 영상을 블러링하고 모폴로지를 이용하여 보간하는 용접 품질 평가를 위한 영상처리장치 및 영상처리방법이 제공된다.

도 1은 본 발명에 따른 C-스캔을 설명하기 위한 도면이고,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치의 제어 블록도이고,
도 3a은 본 발명의 일 실시예에 따른 그레이 영상 생성을 위하여 에코 신호를 그레이 매칭시키는 것을 도시한 도면이고,
도 3b은 도3a에 따라 생성된 그레이 영상의 휘도를 반전시킨 그레이 영상을 도시한 도면이고,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 그레이 영상을 업샘플링한 것을 도시한 도면이고,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 표준편차에 대응하는 가우시안 필터링 영상을 도시한 도면이고,
도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 행렬을 이용하여 사각 행렬로 클로징한 영상을 도시한 도면이고,
도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 행렬을 이용하여 다이아몬드 행렬로 클로징한 영상을 도시한 도면이고,
도 6c는 본 발명의 일 실시예에 따라 사각 행렬 및 다이아몬드 행렬로 클로징한 영상을 도시한 도면이고,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 컬러 매핑한 영상을 도시한 도면이고,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 용접 품질 평가를 위한 영상처리방법을 설명하기 위한 제어 흐름도이고,
도 9는 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.

또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.

또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.

또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 C-스캔을 설명하기 위한 도면이다.

도시된 바와 같이, 본 실시예는 점용접의 상태를 평가하기 위하여 초음파를 사용한 비파괴 검사를 수행하며, A-스캔 방식을 개선한 C-스캔 방식이 적용된다. A-스캔 방식은 휴대 사용이 간편하여 일선 산업 현장에는 많이 보급되어 있지만, 초음파 신호의 파형을 분석할 수 있는 전문 교육을 숙련된 비파괴 검사 전문가가 필요하고 이들의 주관에 의해 용접 품질이 판정되므로 용접 품질의 신뢰성의 문제가 발생할 수 있다.

A-스캔 비파괴 검사의 단점을 보완한 C-스캔 방식의 비파괴 검사에서는 A- 스캔 장비에 사용되는 탐촉자, 즉 초음파 트랜스듀서(transducer)를 가로 및 세로 배열 형태로 배치하여 각각의 1차원 파형을 조합하여 용접 부위를 2차원 영상으로 표현할 수 있다. 이러한 2차원 트랜스듀서는 도 1과 같이 점용접이 되어 있는 판재(A) 상을 스캔하면서 점용접이 되어 있는 부분에 초음파 신호를 파동 형태로 전파하고, 전파된 초음파 신호는 판재(A) 내부에서 전파된다.

판재(A) 내부로 전파된 신호는 내부의 크랙(crack)과 같은 결함 부위에서 반사되어 다시 트랜스듀서에서 측정될 수 있다. 트랜스듀서에서 측정된 초음파 에코 신호의 검출 시간을 분석하면 물체 내에 존재하는 결함의 깊이 및 물체의 두께 정보를 예측할 수 있다. 즉, 초음파 신호가 전파된 시점과 반사되어 트랜스듀서에서 측정된 시점을 측정한다면 물체 내에서 초음파 신호의 진행 경로를 물체 내에서 초음파 신호의 진행 경로가 계산될 수 있다. 일반적으로 이러한 단파장의 초음파 신호는 물체 내의 작은 크기의 결합을 측정하는데 효과적이다.

다시 말해, 초음파 에코 신호들의 파형을 분석함으로써 물체 내에 존재하는 결함의 위치를 예측할 수 있으므로 용접부의 위치도 동일한 방법에 의하여 파악할 수 있다. 용접부 주위에서 측정된 에코 신호에서 결함 파형이 측정된다면 서로 용융되지 않은 두 판재의 접합면에서 초음파 신호가 반사되었으므로 해당 부위에서 제대로 용접이 되지 않았다고 판단할 수 있다. 반대로 결함 파형이 측정되지 않았다면 용접 과정에 의해 두 판재가 완전히 용융되었다는 것을 알 수 있다. 따라서 초기 펄스 파형과 뒷면 에코 파형 사이에 존재하는 결함 파형을 분석함으로써 용접부의 위치를 정확하게 예측할 수 있다.

이와 같이 용접부의 위치는 초음파 에코 신호의 시간적인 파형 분석을 통해 예측할 수 있지만 이와는 별도로 초음파 비파괴 검사를 위해서는 용접 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 용접 과정 이후의 용접 품질은 용접이 전혀 되지 않은 무용접(no welding) 상태부터 두 판재가 완전히 용융된(burnt) 상태까지 다양하게 존재한다. 이와 같은 용접 품질은 결함 에코 신호의 크기 성분을 분석함에 의해서 예측될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치의 제어 블록도이다.

상술된 용접의 품질을 평가하기 위한 영상처리장치는 도시된 바와 같이 그레이 영상 생성부(210), 업샘플링부(220), 필터부(230), 보간부(240) 및 컬러 매핑부(250)를 포함할 수 있다.

그레이 영상 생성부(210)는 C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성한다. 본 실시예에 따를 경우, 초음파 트랜스듀서는 8*8의 2차원 배열을 통하여 초음파 신호를 송출하고 에코 신호를 수신하며, 하나의 점용접 부분은 8*8 초음파 트랜스듀서에 의하여 커버될 수 있다.

두 판재 간 용접이 잘 되었다면 일반적으로 두 판재의 용접부가 적절히 용융되어 원형의 너겟(nugget)이 생성되므로 해당 부위에서는 매우 작은 크기의 에코 신호가 반사되게 된다. 반대로 용접이 제대로 수행되지 않았을 경우에는 용접 포인트에서 용융이 발생하지 않아 해당 부위에서 반사되는 에코 신호의 크기가 상대적으로 매우 커지게 된다.

도 3a은 본 발명의 일 실시예에 따른 그레이 영상 생성을 위하여 에코 신호를 그레이 매칭시키는 것을 도시한 도면이다. 도시된 바와 같이, 용접 부위에서 반사되는 에코 신호는 크기에 따라 소정 개수의 회색 준위(그레이 레벨)로 분류될 수 있다.

본 실시예에서 에코 신호는 크기에 따라 5 단계 그레이 레벨로 분류되고, 신호가 크기가 크면 흰색에 가까운 그레이에 매칭될 수 있고 신호의 크기가 작으면 검은색에 가까운 그레이에 매칭될 수 있다.

그레이 영상 생성부(210)는 이렇게 분류된 2차원의 그레이 영상의 휘도를 반전시켜 도 3b와 같은 그레이 영상을 생성한다. 도 3b은 도3a에 따라 생성된 그레이 영상의 휘도를 반전시킨 8*8 그레이 영상을 도시한 도면이다. 휘도의 반전은 용접 부분을 쉽게 인식하기 위한 것이다.

업샘플링부(220)는 도 3b의 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링할 수 있다.

도 3b의 그레이 영상은 8*8의 공간 해상도 및 5 단계의 밝기 해상도를 갖는 저해상도 영상이므로, 업샘플링부(220)는 용접된 부위와 그렇지 않은 부위의 밝기를 최대한 대비시키기 위해서 밝기 다이내믹 레인지(dynamic range)를 최대로 설정하여 밝기 해상도를 향상시킨다. 예를 들어, 업샘플링부(220)는 도 3b의 그레이 영상을 히스토그램 스트레칭(histogram stretching)을 통해 5 단계의 그레이 레벨값을 0~255 레벨로 재배열할 수 있다.

또한, 업샘플링부(220)는 그레이 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해서 그레이 영상을 가로 및 세로 방향으로 8배 업샘플링(up-sampling)하여 64*64 공간 해상도를 갖는 도 4와 같은 영상을 생성한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 업샘플링된 그레이 영상을 도시한 것이다.

정리하면, 5 단계의 그레이 레벨을 가졌던 8*8 해상도의 그레이 영상은 그레이 영상 생성부(210)에 의하여 그레이 레벨은 256개로 세분화되고, 해상도는 64*64로 증가되었다.

필터부(230)는 업샘플링된 영상을 기설정된 표준편차에 따라 블러링, 즉 필터링 할 수 있다.

도 4와 같이 공간 해상도가 증가된 영상에는 고주파 성분들이 매우 많이 존재할 수 있으므로, 용접부를 자연스럽게 표현하기에 어려움이 있다. 따라서 필터부(230)는 가우시안(Gaussian) 필터를 통해 도 5와 같은 부드러운 영상을 생성할 수 있다.

영상 처리에서 가우시안 필터란 2차원 가우시안 함수값을 이용하여 마스크를 생성하고, 입력 영상과 마스크 연산을 수행하는 것을 의미한다. 원래 가우시안 함수는 연속 함수이지만, 이산형의 마스크를 만들기 위해서 x와 y 값이 정수인 위치에서만 가우시안 함수 값을 추출하여 마스크를 생성한다. 평균이 0이고 표준편차가 σ인 가우시안 함수는 그 값의 분포가 대부분 -4σ ≤ x, y ≤ 4에서 존재하기 때문에 가우시안 필터 마스크의 크기는 (8σ+1) 형태로 결정할 수 있다.

이러한 가우시안 필터를 사용하면 중앙에 위치한 픽셀과 먼 거리에 있는 이웃 픽셀값들을 가중치로 감소시켜, 가중한 이웃의 평균값으로 대치하기 때문에 정규 분포 또는 확률 분포에 의해 생성된 잡음이 제거될 수 있다.

블러링 정도를 조절하는 가우시안 분포 마스크의 폭은 표준편차 σ가 파라메터로 작동하며, 표준편차 σ가 클수록 더 큰 스무딩 효과를 가질 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 표준편차에 대응하는 가우시안 필터링 영상을 도시한 도면이다.

도시된 바와 같이, 도 5에는 σ가 2, 즉 표준편차가 업샘플링 배율의 1/4인 가우시안 필터를 사용한 경우, σ가 4, 즉 표준편차가 업샘플링 배율의 1/2인 가우시안 필터를 사용한 경우, σ가 8, 즉 표준편차가 업샘플링 배율인 가우시안 필터를 사용한 경우, σ가 16, 즉 표준편차가 업샘플링 배율의 2배인 가우시안 필터를 사용한 경우에 대한 영상 처리 결과가 도시되어 있다.

영상에 존재하는 고주파 성분, 즉 블록화 현상은 업샘플링된 사이즈만큼 존재하기 때문에 가우시안 필터의 표준편차는 업샘플링 배율로 설정되는 것이 바람직하다. 가우시안 필터의 표준편차가 작은 경우(σ=2, σ=4)에는 블록화 현상이 많이 남아 있고, 가우시안 필터의 표준편차가 큰 경우(σ=16)에는 존재하지 않는 외곽 영역까지 픽셀값이 확산되는 것을 확인할 수 있다.

다시 말해, 가우시안 필터의 표준편차는 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정될 수 있고, 가장 적절한 고주파 제거를 위하여 업샘플링 배율값으로 설정되는 것이 바람직하다.

보간부(240)는 블러링된 영상을 모폴로지(morphology) 기법을 이용하여 보간할 수 있다.

필터링을 거친 그레이 영상은 밝은 영역에서 어둡게 표시된 돌출 부위를 포함하고 있어 용접부의 너겟을 부드럽게 표현하지 못할 수 있다. 따라서, 이러한 돌출 부위를 제거하기 위해 보간부(240)는 모폴로지 기법의 닫힘(closing) 연산을 수행하여 노이즈 즉 돌출 부위가 제거된 부드러운 영상을 획득할 수 있다.

모폴로지 연산은 영상을 형태학적인 측면에서 다루는 기법으로 다양한 영상 처리 시스템에서 전처리(pre-processing) 또는 후처리(post-processing)에 널리 사용되고 있다.

모폴로지 기법 중 침식 연산(erosion)은 이진 영상에서 물체를 작게 하거나 가늘게 만들어, 특정 구성 요소보다 작은 객체들을 제거하는 목적으로 사용되고, 팽창 연산(dilation)은 이진 영상에서 물체들을 커지게 하거나 두껍게 만들어 영상에서 객체의 수를 세려고 할 때 물체 내부의 빈틈을 채울 때 사용된다.

열기 연산(opening), 즉 오프닝은 침식 연산 후 팽창 연산 연속 수행하여 실제로는 분리된 인접한 물체이지만, 잡음 등의 영향으로 물체끼리 가는 다리로 연결된 경우 이를 분리하고, 윤곽선을 부드럽게 하고, 좁은 다리를 끊고, 가느다란 돌출부를 제거하는데 사용된다. 오프닝은 검은색 바탕 영역에 있는 흰색 잡음 제거하는 효과적이다.

오프닝과 반대인 담힘 연산(closing), 즉 클로징은 팽창 연산 후 침식 연산 연속 수행하는 것으로, 영상을 부드럽게 하고, 좁은 끊김과 길고 깊게 갈라진 틈을 메우며, 작은 빈 구멍을 채우는 역할을 한다. 클로징은 흰색 영역에 있는 검은색 잡음 제거하는데 효과적이다.

본 실시예에 따른 보간부(240)는 소정 크기의 사각 행렬 또는 소정 크기의 다이아몬드 행렬을 이용하여 스무딩된 그레이 영상에 클로징 연산을 수행한다.

도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 행렬을 이용하여 사각 행렬 또는 다이아몬드 행렬로 클로징한 영상을 도시한 도면이다.

도 6a에는 4*4 사각 행렬로 클로징 연산된 영상, 8*8 사각 행렬로 클로징 연산된 영상 및 16*16 사각 행렬로 클로징 연산된 영상이 도시되어 있다. 사각 행렬로 클로징 연산을 수행하면 영상의 가로 및 세로 방향의 돌출 부위, 즉 노이즈가 제거될 수 있다.

도 6b에는 5*5 다이아몬드 행렬로 클로징 연산된 영상, 9*9 다이아몬드 행렬로 클로징 연산된 영상, 17*17 다이아몬드 행렬로 클로징 연산된 영상이 도시되어 있다. 다이아몬드 행렬로 클로징 연산을 수행하면 영상의 대각선 방향의 돌출 부위, 즉 노이즈가 제거될 수 있다.

도시된 바와 같이, 행렬의 크기가 증가할수록 영상의 보간 정도, 즉 영상을 부드럽게 하고 잡음이 제거되는 효과가 증가한다. 다만, 지나치게 행렬의 크기가 증가되면 원래 영상의 윤곽선까지 흐릿해질 수 있다.

따라서, 본 실시예에 따른 보간부(240)는 영상 보간 효과를 높이기 위하여 사각 행렬을 이용하여 그레이 영상의 가로 및 세로 방향에 대하여 클로징 연산하고, 후속적으로 다이아몬드 행렬을 이용하여 클로징된 영상의 대각 방향에 대하여 클로징 연산을 수행한다.

이 때, 사각 행렬 또는 상기 다이아몬드 행렬의 가로 및 세로는 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정되는 것이 바람직하고, 예를 들어, 보간부(240)는 8*8 사각 행렬 클로징 수행 후, 9*9 다이아몬드 행렬로 클로징할 수 있다.

도 6c는 본 발명의 일 실시예에 따라 사각 행렬 및 다이아몬드 행렬로 클로징한 영상을 도시한 도면으로, 8*8 사각행렬 클로징 수행 후, 9*9 다이아몬드 행렬로 클로징된 영상이다.

컬러 매핑부(250)는 보간된 영상을 컬러 매핑하여 최종적인 컬러 영상을 생성할 수 있다.

컬러 매핑부(250)는 지금까지 일련의 과정을 통해 처리된 그레이 레벨을 컬러 영상으로 표현하기 위해 그레이 레벨값에 가시광 영역의 색을 매핑하여 도 7과 같은 컬러 영상을 생성한다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 컬러 매핑한 영상을 도시한 도면이다.

이 때, 그레이 영상은 리사이즈 매트랩 함수(resize matlab function)을 이용하여 사이즈가 변경될 수 있고, 리사이즈된 영상에 컬러 매핑이 이루어질 수 있다.

도 7에 도시된 바와 같이, 사용자는 컬러 매핑된 영상을 통하여 점용접 상태를 시각적으로 쉽고 빠르게 인식할 수 있고, 용접 정도가 그레이 레벨에 따라 컬러화됨으로써 용접의 품질 검사에도 효율적이다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 용접 품질 평가를 위한 영상처리방법을 설명하기 위한 제어 흐름도이다. 도 8을 참조하여 용접 품질 평가를 위한 영상처리방법을 정리하면 다음과 같다.

우선, 그레이 영상 생성부(210)는 2차원 초음파 트랜스듀서를 통한 C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성할 수 있다(810).

이렇게 생성된 그레이 영상은 휘도가 반전될 수 있다.

일 예에 따르면, 생성된 2차원의 그레이 영상은 5 단계의 그레이 레벨로 표현되며 초음파 트랜스듀서의 개수에 대응하여 8*8의 해상도을 가질 수 있다.

업샘플링부(220)는 이러한 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링할 수 있다(820).

8*8 그레이 영상은 히스토그램 스트레칭 (histogram stretching)을 통해 5 개의 그레이 레벨값 0~255 레벨로 재배열될 수 있고, 가로 및 세로 방향으로 8배 업샘플링 되어 64*64 공간 해상도를 갖게 된다.

공간 해상도가 업셈플링된 그레이 영상은 필터부(230)에 의하여 기설정된 표준편차에 따라 블러링되는 필터링 과정을 거치게 된다(830).

본 실시예에 따를 경우, 가우시안 필터를 이용한 블러링이 수행될 수 있고, 가우시안의 표준편차는 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값, 보다 구체적으로는 업샘플링 배율과 같은 값으로 설정되는 것이 바람직하다.

그 후, 보간부(240)는 블러링된 영상을 모폴로지 기법을 이용하여 보간할 수 있다(840).

블러링된 영상을 보간하는 과정에는 이진 영상에 팽창 연산 후 침식 연산을 연속적으로 수행하는 클로징 기법이 사용된다.

또한, 보간부(240)는 클로징을 수행할 때 소정 크기의 사각 행렬을 이용하여 보간될 영상의 가로 및 세로 방향에 대하여 클로징 하고, 후속적으로 소정 크기의 다이아몬드 행렬을 이용하여 상기 클로징된 영상의 대각 방향에 대하여 클로징 할 수 있다.

클로징에 사용되는 사각 행렬 또는 다이아몬드 행렬의 가로 및 세로는 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정될 수 있다. 본 실시예에에 따르면 사각 행렬의 경우 업샘플링 배율과 동일한 값인 8*8 행렬로 설정될 수 있고, 다이아몬드 행렬은 9*9 행렬로 설정될 수 있다.

필터링과 보간이 완료된 그레이 영상은 컬러 매핑부(250)에 의하여 컬러 매핑될 수 있다(850).

이때 그레이 영상은 리사이즈될 수 있고, 255 레벨의 그레이 레벨은 해당 레벨에 대응하는 가시광선 영역의 컬러로 매핑될 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따르면, 초음파 신호의 에코 신호로부터 획득한 8*8 공간 해상도의 5 단계 밝기 레벨의 그레이 영상을 히스토그램 스트레칭, 가우시안 블러링 필터, 클로징 연산을 이용한 영상 보간을 통하여 용접부의 고해상도 영상을 획득하고 그레이 레벨에 맞는 컬러 테이블을 매핑하여 컬러 영상을 획득할 수 있다. 이는 이진화 및 윤곽선 검출을 통해 용접부를 추출하고 이에 대한 형상을 분석하여 용접 품질을 판단하는데 사용될 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 9의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 장치(예, 영상처리장치 등) 일 수 있다.

도 9의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.

프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.

메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.

송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims

용접 품질 평가를 위한 영상처리방법은,
C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성하는 단계와;
상기 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링하는 단계와;
업샘플링된 영상을 기설정된 표준편차에 따라 블러링 하는 단계와;
블러링된 영상을 모폴로지 기법을 이용하여 보간하는 단계와;
보간된 영상을 컬러 매핑하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리방법.
제1항에 있어서,
상기 블러링된 영상을 보간하는 단계는,
이진 영상에 팽창 연산 후 침식 연산을 연속적으로 수행하는 클로징 기법을 적용하여 보간하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리방법.
제2항에 있어서,
상기 클로징 기법을 적용하여 보간하는 단계는,
소정 크기의 사각 행렬을 이용하여 보간될 영상의 가로 및 세로 방향에 대하여 클로징하는 단계와;
소정 크기의 다이아몬드 행렬을 이용하여 상기 클로징된 영상의 대각 방향에 대하여 클로징하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리방법.
제3항에 있어서,
상기 사각 행렬 또는 상기 다이아몬드 행렬의 가로 및 세로는 상기 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상처리방법.
제1항에 있어서,
상기 표준편차는 상기 업샘플링 배율을 포함하는 소정 범위 내의 값으로 설정되는 것을 특징으로 하는 영상처리방법.
용접 품질 평가를 위한 영상처리장치는,
C-스캔을 통하여 점용접 부위에서 반사된 에코 신호를 특정 레벨의 그레이 신호로 변환하여 2차원의 그레이 영상을 생성하는 그레이 영상 생성부와;
상기 그레이 영상을 기설정된 업샘플링 배율로 업샘플링하는 업샘플링부와;
업샘플링된 영상을 기설정된 표준편차에 따라 블러링 하는 필터부와;
블러링된 영상을 모폴로지 기법을 이용하여 보간하는 보간부와;
보간된 영상을 컬러 매핑하는 컬러 매핑부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치.
제6항에 있어서,
상기 보간부는 소정 크기의 사각 행렬을 이용하여 보간될 영상의 가로 및 세로 방향에 대하여 클로징하고, 소정 크기의 다이아몬드 행렬을 이용하여 상기 클로징된 영상의 대각 방향에 대하여 클로징하며,
상기 클로징은 이진 영상에 팽창 연산 후 침식 연산을 연속적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 영상처리장치.