Analog Gauge Reading with Image Patch-based Convolutional Neural Network

이미지 패치 기반 합성곱 신경망을 통한 아날로그 게이지 인식

아날로그 게이지는 여전히 많은 산업 시설에서 사용되고 있지만, 게이지 값을 사람이 수동으로 읽기 때문에 정확히 측정하기 위해 많은 시간이 소모가 되는 문제점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 합성곱 신경망을 사용하여 아날로그 게이지 값을 자동으로 인식하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 선행연구들은 게이지가 촬영된 영상을 그대로 입력으로 사용하고 있으며, 이러한 방법은 사람이 게이지를 읽는 과정을 고려하였을 때 불필요한 부분이 많다. 본 논문에서는 게이지 전체 이미지를 학습에 사용하지 않고, 게이지의 특정 이미지 패치 기반으로 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게이지의 중심, 눈금의 최소, 최대, 지침의 좌표를 기반으로 이미지 패치를 생성하고 채널 축으로 병합하여 학습을 진행하였으며, 최종적으로게이지의 각도를 계산한다. 이는 게이지의 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 게이지 값을 인식하는데 우수한 성능이 보였으며, 게이지 이미지에 장애물이 있는 경우에도 게이지 값을 인식할 수 있음을 확인하였다.