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기술명

데이터 분석 시스템 및 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
권리구분 특허
출원인 세종대 산학협력단
대표발명자 이름 소속학과 연구실
안윤규 건축공학전공
대표연구분야 스마트구조 및 인공지능, 구조물 건전도 모니터링, 비파괴 검사, 구조 동역학
출원번호 10-2019-0131505 등록번호 10-2258578
출원일 2019-10-22 등록일 2021-05-25
특허원문 본 발명은 데이터 분석 시스템 및 이를 이용한 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법에 관한 것으로서, 대상물의 변형을 해석하기 위한 데이터 분석 시스템에 의해 수행되는 디지털 이미지 상관 해석 방법은, a) 스페클 패턴(speckle pattern)이 형성된 대상물의 표면에서 기설정된 시간 간격으로 하나 이상의 기준 이미지를 획득하고, 상기 기준 이미지들을 이용하여 중복없이 2장의 이미지를 선택하는 경우의 수를 산출하고, 상기 2장의 이미지 중 어느 하나의 기준 이미지 상에 설정된 관심 영역에 기설정된 간격으로 씨드 포인트(Seed point)를 설정하고, 각 씨드 포인트를 중심으로 기설정된 크기의 기준 서브셋(Subset)을 설정하는 단계; b) 대상 이미지의 관심 영역을 상기 기준 서브셋에 대응되는 대상 서브셋으로 분할하고, 상기 대상 서브셋과 상기 기준 서브셋과의 서브셋 매칭 알고리즘을 수행하여 매칭된 서브셋과 기준 서브셋 간의 매칭 거리를 계산하고, 상기 매칭 거리가 수렴하는 시점의 컨버징 사이즈를 각 씨드 포인트별로 반복적으로 결정하여 컨버전스 맵(Convergence map)을 생성하는 단계; c) 상기 산출된 경우의 수에 따라 다수의 컨버전스 맵을 산출하고, 상기 산출된 컨버전스 맵에 대해 각 씨드 포인트 별 컨버징 사이즈의 평균에 표준 편차를 더하여 적응적 서브셋 크기를 결정하는 단계; 및 d) 상기 적응적 서브셋 크기를 이용하여 상기 기준 이미지와 대상 이미지간의 디지털 이미지 상관(Digital Image Correlation, DIC) 해석을 수행하여 대상물의 변형으로 인해 발생한 서브셋의 변위를 추적하는 단계를 포함하되, 상기 서브셋 매칭 알고리즘은, 상기 기준 서브셋의 크기를 단계적으로 증가시키면서 상기 기준 서브셋과 대상 이미지 간의 상호 상관성을 계산하여 상관 계수로 표현하고, 최대 상관 계수를 가지는 픽셀의 위치가 상기 기준 서브셋과 매칭되는 대상 서브셋의 위치로 판단하는 것이다.
상세기술정보 1 기술명 기술요약
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기술분류(대) 건설·교통 기술분야 건설·교통
적용분야 구조물 디지털 영상 처리
기술명

데이터 분석 시스템 및 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법
권리구분 출원인
특허 세종대 산학협력단
대표발명자
이름 소속학과
안윤규 건축공학전공
대표연구분야
스마트구조 및 인공지능, 구조물 건전도 모니터링, 비파괴 검사, 구조 동역학
출원번호 등록번호
10-2019-0131505 10-2258578
출원일 등록일
2019-10-22 2021-05-25
특허원문
본 발명은 데이터 분석 시스템 및 이를 이용한 적응적 서브셋 크기를 이용한 디지털 이미지 상관 해석 방법에 관한 것으로서, 대상물의 변형을 해석하기 위한 데이터 분석 시스템에 의해 수행되는 디지털 이미지 상관 해석 방법은, a) 스페클 패턴(speckle pattern)이 형성된 대상물의 표면에서 기설정된 시간 간격으로 하나 이상의 기준 이미지를 획득하고, 상기 기준 이미지들을 이용하여 중복없이 2장의 이미지를 선택하는 경우의 수를 산출하고, 상기 2장의 이미지 중 어느 하나의 기준 이미지 상에 설정된 관심 영역에 기설정된 간격으로 씨드 포인트(Seed point)를 설정하고, 각 씨드 포인트를 중심으로 기설정된 크기의 기준 서브셋(Subset)을 설정하는 단계; b) 대상 이미지의 관심 영역을 상기 기준 서브셋에 대응되는 대상 서브셋으로 분할하고, 상기 대상 서브셋과 상기 기준 서브셋과의 서브셋 매칭 알고리즘을 수행하여 매칭된 서브셋과 기준 서브셋 간의 매칭 거리를 계산하고, 상기 매칭 거리가 수렴하는 시점의 컨버징 사이즈를 각 씨드 포인트별로 반복적으로 결정하여 컨버전스 맵(Convergence map)을 생성하는 단계; c) 상기 산출된 경우의 수에 따라 다수의 컨버전스 맵을 산출하고, 상기 산출된 컨버전스 맵에 대해 각 씨드 포인트 별 컨버징 사이즈의 평균에 표준 편차를 더하여 적응적 서브셋 크기를 결정하는 단계; 및 d) 상기 적응적 서브셋 크기를 이용하여 상기 기준 이미지와 대상 이미지간의 디지털 이미지 상관(Digital Image Correlation, DIC) 해석을 수행하여 대상물의 변형으로 인해 발생한 서브셋의 변위를 추적하는 단계를 포함하되, 상기 서브셋 매칭 알고리즘은, 상기 기준 서브셋의 크기를 단계적으로 증가시키면서 상기 기준 서브셋과 대상 이미지 간의 상호 상관성을 계산하여 상관 계수로 표현하고, 최대 상관 계수를 가지는 픽셀의 위치가 상기 기준 서브셋과 매칭되는 대상 서브셋의 위치로 판단하는 것이다.
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기술명 기술요약
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기술분야 적용분야
건설·교통 구조물 디지털 영상 처리
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