본 연구에서는 적외선 열화상 카메라를 통하여 베어링의 온도변화를 분석하고, FEM 수치해석을 통하여 모델러에 대한 정상상태에서의 시뮬레이션을 통해 베어링의 열적분포를 해석하였다. 전산 열해석을 위한 유한요소 해석과 열화상 실험을 서로 비교분석하였고 유한요소 전산해석을 통하여 열화상 실험의 정확도를 확인하였다. 본 연구를 통하여 적외선 열화상 실험은 실시간으로 베어링의 상태를 감시할 수 있어 다른 진단방식보다 많은 장점을 가지고 있다. 또한 작업 현장에서 베어링 파손 상태 유무 확인과 파손 방지를 위해서 현장 작업조건을 적용한 유한요소 해석 결과를 비롯하여, 하중조건 회전속도조건, 볼 손상조건, 내외륜 손상조건 등에 따라, 열화상 카메라로 실시간으로 베어링을 감시하면 베어링의 파손을 진단 검출할 수 있다.
적외선 열화상 방식을 사용하여 초음속 풍동모델 표면온도를 측정하였다. 표면온도를 정량적으로 파악하기 위해 적외선 카메라 감지신호의 흑체 보정, 카메라와 렌즈의 불완전한 평형 등으로 야기되는 왜곡 보정, 그리고 모델표면 시야각에 따른 방사율 보정을 수행하였다. 본 연구를 통해 적외선 카메라를 이용한 표면온도측정의 왜곡보정 기술을 확보하였으며, 공력특성 실험을 통해 통상적으로 사용되는 이차원 시험모델 사용시 정성적일 뿐만 아니라 정량적인 계측을 위해서는 왜곡보정이 고려되어야 함을 입증하였다.
위상잠금 적외선 열화상장치를 제어하기 위한 랩뷰(LabVlEW) 프로그램을 기본적인 적외선 열화상 하드웨어와 함께 개발하였다. 개발된 열화상 제어 프로그램은 열화상 카메라와 할로겐램프를 임의의 주기함수로 동기화 시키면서 사이리스터 회로를 기반으로 랩뷰 소프트웨어에 의해 제어가 가능하도록 설계하였다. 개발된 프로그램은 스크린 메뉴 방식으로 구성되어 컴퓨터 화면에서 열원의 주기와 에너지, 적외선 카메라의 동작과 이미지 취득을 사용자가 자유롭게 변경하고 그 결과를 화변에서 확인할 수 있도록 제작되었다. 개발된 열화상 제어 프로그램과 장치를 이용하여 판재 내부의 원형인공결함의 이미지를 검사하여 광학 이미지와 비교하였다.
양피지로 만들어진 고문서에 필사된 후 오랜 시간동안 부식되고 자연 훼손되어 해독하기 어려운 거란문자를 문서를 손상시키지 않으면서 비접촉방식으로 가시화하기 위해 능동형 적외선 열화상 기술을 개발하였다. 문서 표면에 할로겐 램프를 이용하여 광대역 적외선을 정현파 형태로 변조/입사시키면서 서체 부분과 기록용지 표면으로부터 차별적으로 방사되는 적외선을 영상화함으로서 훼손되어 잘 보이지 않는 고대 글자를 가시화 하였다. 능동형 적외선 영상으로부터 거란 문자로 추정되는 문자들을 기존의 광학영상이나 적외선 영상보다 명확하게 판독할 수 있었으며 그 결과로서 영어 알파벳의 'd' 음가를 가지는 거란문자인 ' '나 'ri' 발음의 거란문자인 ' '를 포함하여 다양한 거란문자를 확인할 수 있었다. 이로서 본 연구를 통해 개발된 능동형 적외선 기술이 향후 고문서 자료의 디지털 복원과 보존에 능동형 적외선 열화상기술이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
신종플루의 전 세계적 유행과 함께 적외선 광학계는 일반인에게 익숙한 기술이 되었다. 스웨덴에서 최초로 개발된 적외선 카메라는 현재 군수용뿐만 아니라 보안, 의료, 차량, 재난구조 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 이런 민간분야 시장 성장에는 핵심부품인 적외선 렌즈와 IR Detecter의 가격 인하가 가장 큰 역할을 하고 있다. 특히 차량용 적외선 카메라의 채용은 관련시장을 폭발적으로 성장시킬 가능성을 인정받고 있으며 이런 흐름은 다시 관련 분야의 가격 인하요인으로 강력히 작용하고 있다. 아래표의 적외선 광학계의 수요 산업군 메가 트렌드(<적외선 수요 산업군> 표)는 자동차, 플랜트, 보안, 소방방재, 방위산업 등 다양한 분야의 적외선 광학관련 수요를 포함하고 있어 향후 주요 산업군으로 부각될 것으로 예상된다. 특히 저가양산이 가능해 다양하게 주목받고 있는 성형방식 적외선 광학렌즈 관련 주요 해외 선진업체의 기술수준은 적외선 원천소재를 제외하고는 국내에도 이미 세계수준의 기술을 보유하고 있으며, IR Detector 관련 기술 역시 냉각식 및 비냉각식 분야에서 세계최고 수준의 원천기술을 보유 중이어서 국내 업체의 양산화 기술이 완성되면 관련 세계 시장 선점이 가능하며 향후 5년이 이를 결정짓는 중요한 시점이 될 것이다.
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 따라서 기존 방식인 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈은 민수 시장의 다양한 요구사항과 환경을 반영하기에는 힘들 실정이다. 그에 따라 FPGA 기반 시스템의 단점을 보완하고 추가적인 요구사항을 만족하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서 기반 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 처리 방식이 아닌 상용 이미지 프로세서 기반 구조 설계로 함으로써 다양한 영상 입·출력 인터페이스 수신 및 표준 영상 출력 포멧을 지원한다. 따라서 상용 프로세서 기반 열상 처리 모듈을 통한 시스템 개발 시 뛰어난 접근성으로 시스템 구축이 용이하고 다양한 요구사항 적용이 가능함에 따라 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용에 사용이 가능할 것으로 예상한다.
지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.
박리, 박락 및 들뜸현상과 같은 결함으로 노후화된 숏크리트 자체가 통행차량이나 시설물에 위험요소로 존재함으로써 이에 대한 피해예방이 요구되는 실정이다. 그러나 급격한 경사와 고소작업 등으로 인해 접근이 곤란하며, 외관상으로는 숏크리트 내부 상황 파악이 힘들다는 한계가 지적되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 한계를 극복하고자 적외선 열화상을 이용하여 숏크리트면의 미소한 열이동을 측정해 표면에서 관찰할 수 없는 내부의 결함을 조사하고자 하였다. 현장조사, 측정자료 분석과 내시경 카메라를 이용한 현장조사 작업을 통해 검증을 실시한 결과 숏크리트의 과도한 피복으로 인해 습윤부의 정확한 판정은 불가하였으나 내부의 공동부위를 비파괴 비접촉 방식에 의해 효과적으로 추출할 수 있었다.
일반적으로 적외선 열화상 영상은 가시광선 영상보다 약한 선명도를 가지며, 디테일 정보도 거의 없다. 그래서 종래 영상확대 알고리즘 방법으로 적외선 영상을 확대할 경우 가시광 영상에 비해 효과적이지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 입력 적외선 영상을 ADRC 기반 초고해상도 기법으로 일차적으로 확대하고, 대응하는 가시광선 영상과 융합하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 확대 과정과 융합 과정으로 나뉜다. 먼저 입력된 적외선 영상을 ADRC 기반의 초고해상도 알고리즘으로 확대한다. 사전의 학습과정에서 고해상도 영상들에 소위 pre-emphasis를 적용한 후 학습을 함으로써 선명도 향상을 꾀했다. 융합 과정에서는 먼저 입력 IR영상과 대응하는 가시광선 영상에서 고주파 정보를 추출하고, IR영상의 복잡도에 따라 적응적으로 상기 추출된 고주파 정보를 합성하는 방식으로 최종적인 확대 적외선 영상이 얻어진다. 모의 실험 결과 제안 알고리즘은 최신 SR기법 중 하나인 A+기법보다 JNB수치가 평균 0.2184만큼 높은 우수한 정량적 결과를 보인다. 뿐만 아니라 주관적 화질에서도 상당한 우위를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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