KR20210113543A

KR20210113543A - 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치

Info

Publication number: KR20210113543A
Application number: KR1020200028716A
Authority: KR
Inventors: 김철균
Original assignee: 김철균
Priority date: 2020-03-08
Filing date: 2020-03-08
Publication date: 2021-09-16
Also published as: KR102475911B1

Abstract

본 발명은 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치에 관한 것으로서, 검출수단에 의해 객체로부터 취득한 진폭, 주기, 위상을 포함하는 물리적 특성을 가진 전기 신호인 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 변환기(110)와; 상기 A/D 변환기(110)에서 출력되는 디지털 신호를 2차원 그래프 형태의 이미지(패턴)로 변환하는 이미지 생성기(120)와; 상기 이미지 생성기(120)에서 출력되는 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 진폭, 주기, 위상 등을 포함하는 물리적 특성을 추출하는 딥러닝부(130)를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 금속체 등의 객체로부터 전기 신호를 취득하고 전기 신호를 2차원 그래프 형태의 이미지로 변환한 후 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 물리적 특성을 추출하여 학습에 의해 객체를 정확하게 인식할 수 있다.

Description

딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치{Electrical signal processing apparatus using Deep learning image processing technology}

본 발명은 전기신호 처리장치에 관한 것으로서, 특히 객체로부터 취득한 전기 신호를 이미지로 변환한 후 이미지로부터 객체의 물리적 특성을 추출하여 객체를 인식할 수 있는 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치에 관한 것이다.

객체 인식 기술은 영상에서 획득한 데이터를 기초로 영상에서 객체와 관련된 정보를 추출한다. 예를 들어, 객체 인식 기술은 영상에 포함된 객체가 무엇인지, 객체가 어느 위치에 있는지, 또는 객체가 어느 방향을 향하고 있는지 등의 정보를 추출할 수 있다.

종래 관련 분야 특허 기술로서, 자차의 위치 정보를 획득하는 단계; 상기 자차의 위치 정보에 기초하여 객체를 검출하기 위한 검출 로직을 활성화시키는 단계; 카메라에 의해 촬영된 영상에서 상기 객체를 검출하기 위한 관심 영역을 결정하는 단계; 상기 결정된 관심 영역 상에서 검출기를 이용하여 상기 객체를 검출하는 단계 및 미리 학습된 인식기를 통해 상기 검출된 객체가 참-양성(true positive) 및 거짓-양성(false positive) 중 어느 것인지 여부를 판단하여 인식 결과를 생성하는 단계를 포함하는 객체 인식 방법이 제안되어 있다(특허문헌 1 참조).

또한, 피사체 움직임을 감지하는 감지부; 피사체를 중심으로 카메라에 대칭하게 놓이고 피사체로 적외선을 출력하는 적외선 출력부; 피사체 움직임에 따라 피사체와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부를 제어하여 피사체로 적외선 각도를 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 각도 조절부; 피사체 움직임에 따라 피사체와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부를 제어하여 피사체로 적외선 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 시간 조절부; 피사체를 촬영하는 피사체 카메라; 및 피사체 카메라로 촬영된 영상을 분석하여 적외선 조사 각도 조절부, 적외선 조사 시간 조절부 및 피사체 카메라 각도를 제어하는 제어부를 포함하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템이 제안되어 있다(특허문헌 2 참조).

국내공개특허 10-2018-0067199 국내등록특허 10-1968101

본 발명은 금속체 등의 객체로부터 취득한 전기 신호를 이미지로 변환한 후 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 물리적 특성을 추출함으로써 객체를 인식할 수 있는 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치는, 검출수단에 의해 객체로부터 취득한 진폭, 주기, 위상을 포함하는 물리적 특성을 가진 전기 신호인 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 변환기와; 상기 A/D 변환기에서 출력되는 디지털 신호를 2차원 그래프 형태의 이미지(패턴)로 변환하는 이미지 생성기(Image Generator)와; 상기 이미지 생성기에서 출력되는 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 진폭, 주기, 위상을 포함하는 물리적 특성을 추출하는 딥러닝부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기에서, 상기 객체는 금속체이고, 상기 검출수단은 전자기장이 형성되도록 마련된 송신코일과 금속체에 의한 전자기장의 변화를 감지하여 금속체를 판별하도록 상기 송신코일을 사이에 두고 양측으로 마련되는 2개의 수신코일을 포함하는 검출헤드일 수 있다.

또한, 상기 금속체는 철(Fe) 또는 스테인리스(Sus)로서, 상기 이미지 생성기는 상기 검출헤드의 2개의 수신코일에서 감지되어 수신되는 2채널의 전기신호를 이미지로 변환하고, 상기 딥러닝부는 변환된 이미지를 연산 처리하여 도출된 결과값으로부터 금속체의 위상과 진폭의 값을 추출하고, 추출된 위상과 진폭의 값에 따라 철(Fe) 또는 스텐인리스(Sus)를 구별할 수 있다.

본 발명에 따르면, 금속체의 객체로부터 전기 신호를 취득하고 전기 신호를 2차원 그래프 형태의 이미지로 변환한 후 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 물리적 특성을 추출하여 학습에 의해 객체를 정확하게 인식할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치의 개념도.
도 2는 본 발명에 따른 검출 헤드의 개념도.
도 3은 본 발명에 따른 딥러닝 개념도.
도 4는 종래 전기신호 처리장치의 개념도.
도 5는 본 발명에 따른 금속검출기 제어기의 개념도.
도 6은 본 발명에 따른 금속검출기 기구의 개념도.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명에 따른 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치는 금속체 등의 객체로부터 취득한 전기 신호를 이미지로 변환한 후 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 물리적 특성을 추출함으로써 객체를 인식할 수 있도록 구성된 것을 중요한 기술적 특징으로 한다.

도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치는 A/D 변환기(110), 이미지 생성기(120) 및 딥러닝부(130)를 포함하여 이루어진다.

상기 A/D 변환기(110)는 검출수단에 의해 금속체 등의 객체로부터 취득한 진폭, 주기, 위상 등을 포함하는 물리적 특성을 가진 전기 신호인 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다. 이때, 상기 검출수단은, 도 2에 도시한 바와 같이, 전자기장이 형성되도록 마련된 송신코일과 금속체에 의한 전자기장의 변화를 감지하여 금속체를 판별할 수 있도록 상기 송신코일을 사이에 두고 양측으로 마련되는 2개의 수신코일을 포함하는 검출헤드 일 수 있다.

상기 이미지 생성기(120)는 상기 A/D 변환기(110)에서 출력되는 디지털 신호를 영상 즉, 2차원 그래프 형태의 이미지(패턴)로 변환한다. 즉, 상기 딥러닝부(130)에서 이미지로 인식하여 학습할 수 있도록 디지털 신호를 이미지로 만드는 것이다.

상기 딥러닝부(130)는 상기 이미지 생성기(120)에서 출력되는 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 진폭, 주기, 위상등을 포함하는 물리적 특성을 추출하여 객체를 인식한다.

참고적으로, 딥러닝은 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는데 사용하는 기술이다. 예를 들어 컴퓨터는 사진만으로 개와 고양이를 구분하지 못한다. 하지만 사람은 아주 쉽게 구분할 수 있다. 이를 위해 ‘기계학습(Machine Learning)’이라는 방법이 고안되었다. 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 저장된 개 사진과 비슷한 사진이 입력되면, 이를 개 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 한 것이다.

한편, 상기 금속체는 철(Fe) 또는 스테인리스(Sus) 일 수 있다. 이때, 상기 이미지 생성기(120)는 상기 검출헤드의 2개의 수신코일에서 감지되어 수신되는 2채널의 전기신호를 이미지로 변환하고, 상기 딥러닝부(130)는 변환된 이미지를 연산 처리하여 도출된 결과값으로부터 금속체의 위상과 진폭의 값을 추출하고, 추출된 위상과 진폭의 값에 따라 철(Fe) 또는 스텐인리스(Sus)를 구별할 수 있다.

본 발명에 따른 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치를, 검출헤드를 구비하여 교류자계를 피검사품인 대상물에 대고 금속에 의한 자계의 미세한 변동을 검출하여 이물질 금속의 혼입을 판정하는 금속 검출기에 적용하게 되면 비전문가인 일반 사용자가 소프트웨어 수정 없이도 원하는 결과값의 이미지를 검출기에 학습시켜서 처리 방법을 변경할 수 있다.

참고적으로, 종래에는 도 4에 도시한 바와 같이 A/D 변환기(10)에서 객체로부터 취득한 전기 신호인 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 중앙처리장치인 CPU(20)에서 디지털 신호를 분석하여 사전 프로그램된 처리 방법에 따라 결과가 도출된다. 이때, 고속의 DSP를 사용하여 FFT 변환 등을 사용하여 신호를 분석하는 것이 일반적이다. 처리 방법을 변경하고자 하는 경우 전문 프로그래머에 의해 소트프웨어를 수정해야 한다.

한편, 본 발명에 따른 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치를 한정된 실시예에 따라 설명하였지만, 본 발명의 범위는 특정 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명과 관련하여 통상의 지식을 가진자에게 자명한 범위내에서 여러 가지의 대안, 수정 및 변경하여 실시할 수 있다.

따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

110 : A/D 변환기
12O : 이미지 생성기 (Image generator)
130 : 딥러닝부

Claims

검출수단에 의해 객체로부터 취득한 진폭, 주기, 위상을 포함하는 물리적 특성을 가진 전기 신호인 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 변환기(110)와;
상기 A/D 변환기(110)에서 출력되는 디지털 신호를 2차원 그래프 형태의 이미지(패턴)로 변환하는 이미지 생성기(120)와;
상기 이미지 생성기(120)에서 출력되는 이미지를 인식하고 학습하여 객체의 진폭, 주기, 위상을 포함하는 물리적 특성을 추출하는 딥러닝부(130)를 포함하는 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치.
청구항 1에 있어서,
상기 객체는 금속체이고,
상기 검출수단은 전자기장이 형성되도록 마련된 송신코일과 금속체에 의한 전자기장의 변화를 감지하여 금속체를 판별하도록 상기 송신코일을 사이에 두고 양측으로 마련되는 2개의 수신코일을 포함하는 검출헤드인 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치.
청구항 2에 있어서,
상기 금속체는 철(Fe) 또는 스테인리스(Sus)로서,
상기 이미지 생성기(120)는 상기 검출헤드의 2개의 수신코일에서 감지되어 수신되는 2채널의 전기신호를 이미지로 변환하고,
상기 딥러닝부(130)는 변환된 이미지를 연산 처리하여 도출된 결과값으로부터 금속체의 위상과 진폭의 값을 추출하고, 추출된 위상과 진폭의 값에 따라 철(Fe) 또는 스텐인리스(Sus)를 구별하는 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치.
청구항 2에 있어서,
상기 딥러닝부(130)는 인식된 이미지를 연산 처리하여 도출된 결과값이 기 학습된 값이 아닐 경우에는, 카메라로 검출헤드 터널 내부 이미지를 확인하여 이미지내에 금속체가 없는 경우 도출된 결합값을 노이즈로 처리하는 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 전기신호 처리장치.