최근 열화상 카메라의 수요 증가와 함께 열화상 카메라를 활용한 연구 또한 관심이 높아지고 있다. 그 중, 기존의 드론에 열화상 카메라를 부착하여 촬영하는 등의 단순 촬영에서 나아가 열 영상 처리를 통한 디지털 트윈 구축, 영상화된 데이터를 통한 관리 시스템 구축 등 열 영상 처리 후 데이터를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라를 처리하는 과정에서 생성되는 화소값인 DN값(Digital Number)이 실제 표면 온도로 변환하기 위한 관계식 유도과정에서 방사율이 DN값에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구를 진행하였다. DN값은 열 영상의 스펙트럼 밴드 값을 나타내는 숫자로 열 영상 데이터를 구성하는 중요한 요소이다. 하지만 DN값은 실제 표면 온도를 표시하는 온도 값이 아닌 열이 높고 낮음을 밝기로 표시한 밝기 값으로 실제 표면 온도와 비 선형적인 관계이다. 그러므로 열화상 카메라로 획득한 영상 이미지의 DN값을 실제 표면 온도와 관계성을 보일 수 있다면 데이터를 처리하기 수월하며, 더 많은 활용성을 기대할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 우선, 실제 표면 온도와 열 영상의 DN값의 관계를 분석하고, 열화상 카메라와 같은 원리로 작용하는 비접촉 열화상 온도계가 실제 표면 온도에 근접한 참값으로 변환할 수 있도록 방사 조정을 진행하였다. 그 결과 실제 표면 온도 및 DN값의 관계 그래프와 방사 조정된 비접촉 열화상 온도계 및 DN값의 관계 그래프가 유사한 선형관계를 보였으며 방사율을 조정하기 전보다 조정한 후의 비접촉 온도가 실제 표면 온도에 더 근접한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 적외선 열화상 카메라와 열원 사이에 유리를 설치하여 측정기기의 보호 및 온도 보정을 통하여 고온의 용접부 온도를 실시간으로 측정하고자 하였다. 먼저 할로겐램프의 열에 대한 온도 차이를 실시간으로 촬영하고 온도를 측정한 결과, 카메라와 열원 사이의 거리별 온도는 거의 동일하게 측정되었음을 확인할 수 있었고, 유리 두께와 측정 거리의 상관관계를 통하여 온도 범위를 예측할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 용접열원에 대한 실험을 수행하여 열화상 카메라를 이용한 용접부의 온도 측정의 타당성을 제시하였다.
본 논문은 기존에 사람의 인력이나 열화상 카메라에 의존하고 있는 배전선 기자재 점검을 사람대신 로봇이 점검 작업을 하고 기존의 열화상 카메라만 사용하는 점검 방법에 CCD 카메라를 추가로 사용하여 열화상 이미지와 실영상을 같이 획득하도록 하여 배전선 점검 작업의 안전성 확보와 고장진단의 결과 값들의 객관성 있고 정확한 데이터를 획득을 할 수 있도록 하였다. 그리고 로봇이 가공지선을 자율주행하면서 발생하는 포스트 간 이동, 가공지선 회피, 가공지선 다 분기와 같은 문제가 발생하게 되는데 이러한 문제점들은 센서 융합 방법을 사용하여 로봇이 가공지선을 원활하게 자율주행을 할 수 있도록 하였다. 그리고 배전선 기자재들의 자연적 현상 때문에 발생하는 기자재의 부식과 열화로 변하게 되는 기자재들의 온도를 열화상 카메라로 분석하여 배전선 기자재들의 불량 기준 온도를 초과하게 되면 열화상 이미지와 CCD 카메라의 실영상 이미지가 자동으로 캡쳐 되고 저장 될 수 있게 하였다. 이러한 모든 동작들은 로봇이 자율주행을 하면서 이루어진다.
열화상 카메라와 대상물의 측정 위치에 따른 방사각도에 따라 방사율은 달라지게 된다. 이로 인해 열화상 시스템을 이용한 온도 측정시 나타나는 온도 분포는 절대적 온도로 볼 수 없다. 대상체의 실제 표면 온도가 일정하더라도 열화상 카메라로 측정된 온도는 방사율 값에 따라 오차를 가지게 된다. 본 논문에서는 동일 온도로 가열된 원통 형태를 가지는 대상체와 평면 형태를 가지는 대상체의 온도를 열화상 카메라를 이용하여 측정하였다. 측정된 표면 온도값을 통하여 화각에 의한 방사율 보정표와 방사각도의 영향에 의한 반사율 보정식을 구하였으며 이를 바탕으로 측정 온도의 오차보정을 수행하였다. 그리고 방사 각도와 화각에 따른 온도 영향을 원자력 배관의 결함 검출에 적용하여 더욱 신뢰성 있는 표면 온도값을 획득하였다.
인체의 피부온도는 쾌적성과 감성에 크게 영향을 미치며 의류의 개발이나 건축환경의 설계 등에 활용되고 있다. 단순히 몇몇 측정점에서의 피부온도 데이터가 아니라 인체표면에 걸친 온도분포를 파악함으로써 다양한 정보를 이용하여 보다 광범위한 응용분야에 활용될 수 있을 것이다. 현재 인체표면의 온도분포를 측정하기 위하여 대부분 적외선 열화상 카메라를 활용하고 있다 그러나 열화상 카메라는 서미스터 등을 이용한 피부온 센서에 비하여 온도분해능이 떨어지며 특히 의복내의 피부온을 측정하는 것이 불가능하고 노출된 인체표면에 대해서만 측정이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 피부온 센서를 이용한 인체표면 온도분포 측정시스템을 개발하기 위하여 각 센서의 위치와 간격, 그리고 인체 곡면을 따라서 보간법에 따라 온도분포 결과에 미치는 영향을 파악하고 적외선 화상 결과와 비교하고자 한다.
본 논문에서는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템을 제안한다. 제안하는 장비는 열화상 카메라를 이용하여 사용자의 진행 전 피부 온도와 진행 후 피부온도의 차이에 따라 냉기 배출량 및 시스템을 제어한다. 피부의 온도가 비정상적으로 낮아지면 냉기공급을 차단하여 안전사고 발생 가능성을 방지한다. 피부 온도 감지센서를 열화상 카메라 온도측정으로 대체하여 경제적이고, 열화상 이미지로 온도를 확인할 수 있으므로 시각화가 가능하다. 또한, 제안하는 장비는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 안전을 위해 레이저 포인터를 듀얼로 사용하여 초점 거리를 산출하여 피부와의 거리를 측정하는 센서의 감도를 개선시킨다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부공인 시험기관에서 실험하였다. 첫 번째로 측정된 온도 범위는 -100℃~-160℃로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 -150~-160℃(cryo generation/미국) 보다 넓은 온도 범위를 나타내었다. 또한 오차는 ±3.2%~±3.5%로 측정되어 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 두 번째로 측정된 거리 정확도는 ±4.0% 이하로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 세 번째로 질소 사용량은 최대 0.15 L/min 미만으로 확인되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 6 L/min(POLAR BEAR/미국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 본문에서 제안한 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 성능의 우수함이 판별되었다.
본 논문은 원격탐사 기법을 활용하여 제주도 주변 해역에서 발생하는 해저 용천수 분포 지역을 탐지하는 것이다. 연구지역인 김녕항을 대상으로 열화상카메라를 탑재한 무인비행선을 이용하여 해수면 온도 분포를 파악한 후, 해저 용천수 발생 온도 분포 범위와 비교하여 용천수 발생 위치를 탐지하였다. 일반적으로 해저 용천수의 온도 범위는 지하수 온도와 비슷하여 약 $15{\sim}17^{\circ}C$ 사이에 분포하고 있다. 열화상카메라로 감지된 김녕항의 해수면 온도 분포를 파악한 결과 연구 대상지역의 남서쪽 지역이 해저 용천수 발생 지역으로 탐지하였다.
코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.
대단위 태양광 발전소 또는 고층건물에 설치된 태양광 모듈의 결함을 분석하는데 있어 열화상 카메라를 통한 온도로써 태양광 모듈의 결함을 검출하는 방식이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라로 얻은 영상을 온도로 표현하는데 필요한 영상처리를 각각의 태양광 모듈들을 셀 단위로 분류하고 해당 셀을 기준으로 행 이미지를 ROI로 잡은 후 이미지 저장을 하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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