• 제목/요약/키워드: Engine room vision

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전이 학습을 이용한 선박 기관실 기기의 분류에 관한 연구 (Machine Classification in Ship Engine Rooms Using Transfer Learning)

  • 박경민
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.363-368
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    • 2021
  • 선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

선박의 기관실에서의 연기 검출을 위한 LBP-GLCM 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Smoke Detection using LBP and GLCM in Engine Room)

  • 박경민
    • 해양환경안전학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.111-116
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    • 2019
  • 선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.

고속 이동 판재의 자동 외관 검사를 위한 영상처리 (Image Processing Technique for an Automatic Inspection of the Surface Outlook of High Speed Moving Plate.)

  • 부광석;임성현;조현춘
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.219-219
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    • 2000
  • A Plate type pipe is used for heat exchange in radiator of a vehicle. The pipe has several rooms through which water flows and heat is dissipated into outside . In the case that there are small holes, cracks or some scratches on the plate, the radiators lost their functions due to Leakage. This may result in overheating of engine in a car. Thus, we need to perform the entire inspection of the plate type pipe in advance before assembling the radiator. In manufacturing process of the plate type pipe, the productive speed is very high and that may be performed continuously. So, there is no room to perform the outlook inspection by typical image processing techniques. This paper proposes a new method to inspect the outlook surface of the plate type pipe automatically with high speed. Especially, the sequential processing technique of an algorithm which detects defects on the surfaces of the plate type pipe is proposed for line scan camera which captures line image. To evaluate the inspection performance, a series of experiments is performed.

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