JOANNEUM Research - LabVIEW를 이용한 액체 속 공기방울 분석 시스템 개발

Author(s):
Ernst Wildling - JOANNEUM Research & Andritz

Industry:
Oil and Gas/ Refining/ Chemicals

Products:
LabVIEW

The Challenge:
산업 환경의 액체에 존재하는 공기 방울 분석을 개발하고 있다.

The Solution:
강력한 LabVIEW 어플리케이션 개발 환경을 사용하여 이미지 처리를 바탕으로 한 통계 분석 시스템을 구축합니다. 이 시스템은 방울 생성 장비와 원하는 방울 크기, 크기 분포 및 방울 양을 생성하기 위한 매개변수를 수치화하도록 지원합니다.

소개
산업 처리에서 액체 속 공기방울의 크기는 그 크기 분포의 측면에서 생산 공정의 효율성에 중요한 역할을 합니다. 매우 많은 수의 공기방울 생성 장비가 나와 있습니다. 이들 장비는 방울을 생성하고 이를 액체에 방출하는 방식에서 서로 다릅니다. 차이점으로는 방울 속도, 양 및 분포가 있습니다. 현재까지는 단일 방울을 수치화하여 통계적 관련성의 문제를 밝히는 분석 도구만 있었습니다. 엔지니어는 매우 많은 양의 단일 방울을 측정하는 시간 소모적이고 노동 집약적인 프로세스를 통해서만 이러한 관련성을 얻을 수 있었습니다.
당사의 개발 시스템은 통계적 무작위 표본 테스트를 바탕으로 하여 액체 어느 곳에 관찰하더라도 생성된 방울을 재현성 있게 수치화할 수 있습니다. 관찰 액체의 어느 위치에도 놓을 수 있는 견고한 이미징 센서, 이미지 처리 소프트웨어 및 어플리케이션 사용자 인터페이스를 개발했습니다.
방울 생성 장비를 통계적으로 수치화하기 위해 액체 속 어디서나 떠오르는 방울의 이미지를 수집할 수 있는 새로운 이미징 센서를 개발해야 했습니다. 방울 생성 장비에서 방울이 비교적 고속으로 나오기 때문에 이미지 수집 작업에 어려움이 있었습니다. 이 엄격한 이미지 처리 시스템의 실제 효과는 매질에서 방울의 높은 밀도에 의해 크게 영향을 받았으며 낮은 굴절률과 반사율까지 더해져 이를 더욱 어렵게 만들었습니다. Windows NT를 실행하는 산업 표준 PC와 이미지 센서를 기본으로 한 시스템을 구성했으며 여기에는 밝기를 조절할 수 있는 백 라이트 장치가 포함되었습니다.

이미징 센서의 개발
초기 이미지 수집 테스트는 조명(직사광 또는 백 라이트)의 형태에 따라 방울과 그 모양이 매우 다르게 나타난다는 사실을 보여주었습니다. 테스트에서는 고밀도의 방울도 보였는데 방울을 개별적으로 분별하기 어려웠습니다. 방울이 부분적으로 또는 전체적으로 겹쳐지는 것도 또 다른 문제였습니다. 이러한 사항들을 염두에 두고 새로운 이미징 센서를 개발했습니다. 이 센서는 보는 방향과 90도를 이룬 방수 스틸 하우징에 장착된 카메라로 이루어집니다. 이미지는 프리즘을 통과하면서 카메라를 향해 들어갑니다. 이러한 구성은 공간이 좁은 실험에서도 충분히 실험을 수행할 수 있는 컴팩트한 디자인입니다. 센서 윈도우와 관련하여 사용되는 LED 백 라이트를 자유롭게 조절하여 조명 장치와 이미징 센서 사이로 방울이 통과할 수 있는 작은 간격만을 남길 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 일정하지 않은 방울 밀도 문제를 극복하는 도움을 얻습니다. 백 라이트의 강도를 조절할 수 있어 완전히 투명하지 않은 유체에서 빛의 강도 문제를 극복할 수 있습니다.

그림 1. 시스템 개요

이미지를 처리하는 두 가지 방법
이미지 사전 처리와 방울 구분을 위해 형태학적 구배, 형태학적 공극 채움 및 형태학적 개구와 같은 몇 가지 형태학적 이미지 처리 단계가 필요합니다. 방울 감지에서 잘못된 경보 발생을 최소화하기 위해 분리된 방울에 두 가지 방법으로 예비 분석을 수행할 수 있습니다. 부분적으로 겹친 여러 개의 작은 방울이 하나의 큰 방울로 감지되어 잘못된 통계 데이터로 처리되는 문제를 방지하는 한 방법은 발견적 분석(heuristics)의 사용에 있습니다. 발견적 분석은 단일 방울 인식의 확실성을 높입니다. 밝은 중앙 지점과 다소 균일하지만 어두운 경계 영역이 단일 방울의 이미지를 특징 지웁니다. 이 정보를 사용하여 모호한 방울을 제외시킬 수 있습니다.
두 번째 방법은 Heywood 순환 인자, Waddel 디스크 직경, 무게 중심, 타원 방위와 같은 특징적 매개변수와 방울 모양을 상호 점검하기 위해 주어진 일단의 매개변수 범위를 사용하는 것입니다.
사용자 인터페이스에서 두 방법 모두 선택할 수 있습니다. 발생하는 방울의 성질에 따라 사용할 방법이 결정됩니다. 앞서 언급한 처리 단계를 그림 2에 나타내었습니다.

기능적 사용자 인터페이스
사용자 인터페이스는 다음 기능 부분으로 구성됩니다.
· 이미지 수집(이미지 소스와 이미지 처리 매개변수 포함)
· 이미지 디스플레이(소스 이미지, 이미지 처리의 여러 단계)
· 히스토그램 모드
· 히스토그램 디스플레이(평균, 표준 편차 및 방울 개수를 수치 출력으로 포함)
· 통합 모드(단일 이미지, 이미지 시퀀스)
· 직렬 포트에서 히스토그램 데이터와 통계 출력

센서로부터 이미지를 개별적으로 또는 연속적 이미지로 수집할 수 있습니다. 이전 세션에 저장된 이미지를 하드 디스크로부터 로드하여 통계를 다시 계산할 수도 있습니다. 몇 가지 서로 다른 작동 모드가 프로그램의 통계적 출력을 결정하는데 각 이미지를 처리한 후에 또는 연속 이미지 마지막에 이를 수행할 수 있습니다. 디스크에 히스토그램 데이터를 저장할 수도 있습니다. 이미지 처리 매개변수를 조절하여 주어진 방울 속도, 액체 투명도 및 방울 크기의 조건에서 처리 결과를 최적화할 수 있습니다.
다음과 같은 히스토그램 옵션에서 원하는 것을 선택할 수 있습니다.

· 방울 직경의 절대 양 출현 밀도
· 방울 직경의 상대 양 출현 밀도
· 상대 표면 출현 밀도
· 양의 누적 출현
· 표면의 누적 출현

그림 2. 처리 단계

사용자 인터페이스의 신속한 구현과 개발 시간의 단축
이 어플리케이션은 생성된 방울 양, 방울 크기 및 크기 분포와 관련하여 개별 방울 생성 장비의 품질을 측정합니다.
새로 개발된 혁신적 이미징 센서는 액체 어디서나 통계적 분석을 제공합니다. 이 시스템은 최대 속도 1.0m/s, 공간 분해능 0.2mm까지 방울을 측정할 수 있습니다. 새로운 센서를 통해 방울을 생성하는 장비 바로 위에서 그리고 액체 표면을 향해 떠오를 때의 방울을 측정할 수 있습니다.
NI LabVIEW를 사용하여 기능적인 그리고 명확히 구조화된 사용자 인터페이스를 구현했으며 유사 프로젝트와 비교했을 때 개발 주기를 크게 단축할 수 있었습니다.

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Ernst Wildling
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