Volume Calculation for Filling Up of Rubbish Using Stereo Camera and Uniform Mesh

http://dx.doi.org/10.7236/JIWIT.2012.12.3.15

JIWIT 2012-3-3

스테레오 카메라와 균일 매시를 이용한 매립지의 환경감시를 위한 체적 계산 알고리즘

Volume Calculation for Filling Up of Rubbish Using Stereo Camera and Uniform Mesh

이영대^*, 조성윤^*, 김경^*, 이동규^**

Young-Dae Lee, Sung-Youn Cho, Kyung Kim, Dong-Gyu Lee

요 약 안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 폐기물 매립 시설은 필요하며 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 쓰레기 매립장 환경 개선을 위해 매립된 쓰레기의 체 적을 스테레오 비전 카메라를 이용하여 계산하고 매립량을 계산하기 위한 알고리즘을 개발 하였다. 스테레오(stereo)) 카메라를 이용하여 왜곡 파라메타 교정을 한 후에 쓰레기 매립지의 대상 표면 점들의 클라우드를 얻게 되며 이를 체 적 알고리즘의 입력으로 하여 제시된 두 가지 방법의 체적계산 알고리즘을 통해 대상체의 체적을 계산하게 된다. 그 리고 이 부피 값과 비교하고자 하는 지난 시간의 체적 값을 감산하여 매립된 체적을 계산한다. 이를 통해 주간 매립 체적, 월간 매립 체적 및 년간 매립 체적을 계산하여 쓰레기 매립 제어를 위한 정량적인 통계값을 얻을 수 있게 된다.

Abstract For the construction of safe and clear urban environment, it is necessary that we identify the rubbish waste volume and we know the accuracy volume. In this paper, we developed the algorithm which computes the waste volume using the stereo camera for enhancing the environment of waste repository. Using the stereo vision camera, we first computed the distortion parameters of stereo camera and then we obtained the points cloud of the object surface by measuring the target object. Regarding the points cloud as the input of the volume calculation algorithm, we obtained the waste volume of the target object. For this purpose, we suggested two volume calculation algorithm based on the uniform meshing method. The difference between the measured volume such as today's one and yesterday's one gives the reposit of waste volume. Using this approach, we can get the change of the waste volume repository by reading the volume reports weekly, monthly and yearly, so we can get quantitative statistics report of waste volume.

Key Words : rubbish reposit, volume calculation, multi camera, calibration

*정회원, 안양대학교 디지털멀티미디어 학과

*정회원, 안양대학교 디지털멀티미디어 학과

*정회원, 안양대학교 환경공학과

**정회원, 한북대학교 컴퓨터정보학과

접수일자 2012년 5월17일, 수정완료 2012년6월3일 게재확정일자 2012년6월8일

Received: 17 May, 2012, Revised: 3 June, 2012, Accepted: 8 June, 2012

**Corresponding Author: [email protected] Dept. of Digital Media, Anyang University, Korea

Ⅰ. 서 론

안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 반드시

필요한 것이 폐기물 매립 시설이며, 또한 인간의 도시 활 동으로 발생되는 폐기물이 다시 무해한 토양으로 환원되 기 위해서 폐기물 매립지의 체계적인 관리가 필수적이다^[1].

2009년말 기준 전국 사용 중인 매립지는 217개소로 2009년 한 해에만 전국적으로 930,000㎥의 폐기물이 매 립되었다. 정부의 페기물 에너지화 정책에 따라 매년 생 활폐기물의 직접매립은 감소되고 있으나 폐기물의 최종 처리는 매립이 유일하기 때문에 향후에도 폐기물 매립지 관리가 지속적으로 요구되고 있다.

또한 신규매립지의 조성이 민원 등으로 매우 어렵기 때문에 사용 중인 매립지의 효율적인 운영과 국가적인 관리가 필요한 실정이다. 더욱이 폐기물 매립지에서의 체계적인 온실가스(메탄,이산화탄소 등)인벤토리구축을 위해서 매립폐기물의 양과 성상에 대한 객관적인 database 구축이 요구되고 있다^[2][3].

본 연구는 국가 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하기 위한 일환으로 현재 수질, 대 기, 토양의 관리는 잘 이루어지고 있으나 폐기물 매립과 관련된 체계적인 정보관리체계는 구축되지 못한 실정이 다^[4].

매일 반입되는 폐기물은 반입관리 정보에 의해 그 양 을 파악할 수 있으나 매립 위치, 매립고 등의 매립 진척 상황, 펼쳐 고르기⋅압축⋅다짐의 정도 등의 정보는 모 두 매립 작업 진행에 따르게 된다.

그림 1은 안산시 쓰레기 매립장 센터에 대한 것으로 외곽도로에 쌓인 곳이 쓰레기 매립장 예이다.

그림 1. 매립장 센터 예(안성 매립장) Fig. 1. Rubbish Processing Center (Anseong Center)

본 연구에서는 환경 감시를 위한 쓰레기 매립장에서 쓰레기 매립 량을 정량적으로 측정하여 쓰레기 매립의 통계를 행하고 매립 량을 계획하는 시스템에 대해 연구 한다.

삼차원 매립형상정보체계는 매립상황인식 통합플랫 폼을 구성하는 한 분야로서 크게 3차원 형상정보 취득과

3차원 매립형상정보 표출로 기술을 구분할 수 있다. 즉 3 차원 매립형상정보의 범주로는 표출되는 외형적인 형상 정보, 시점의 변화에 따른 차이에 대한 분석정보, 부피 (체적)에 대한 계측 정보 등이 포함된다^[5].

본 연구의 목적은 외형정보(매립형상정보) 내적정보 (시점의 변화에 따른 차이 분석 및 매립용량․체적 정보) 등을 생산하고 표출하기 위한 ‘3D 매립형상정보 표출 시 스템’을 구축하는 데 있다.

연구개발 목표를 달성하기 위한 세부 실행 내용은 다 음과 같다.

∙폐기물매립지 운영현황 및 측량작업 현황 조사 분석

∙폐기물매립지 업무에 최적화된 3D 계측정보 운영 방안 제안

∙[3D형상정보체계]3D 매립형상정보 표출 시스 템 구축

∙[3D형상정보체계]3차원 매립형상정보 정확도 분석 및 3차원 매립형상정보의 정확도 유지 방안 연구

∙[표준화]3D 매립형상정보 표출 시스템의 매립 상황인식 통합플랫폼 연동 기술 개발

이를 위해 쓰레기 매립을 측정하기 위한 스테레오 (stereo) 카메라 시스템을 제작하여 사용하였으며 먼저 카메라 캘리브레이션을 통해 왜곡된 측정값을 교정한 다 음 측정하고자 하는 쓰레기 매립장의 쓰레기 표면점들의 클라우드(cloud)를 얻게 된다. 다음에 이들 점들에 대해 기준좌표로의 변환을 행하며 변환한 좌표상에서 제시된 방법에 따라 체적 계산을 행하게 된다. 실제 체적을 계 산하기 전에 수학적인 체적 모델을 만들어 제시된 알고 리즘의 성능을 비교해본 경과 타당한 격자(mesh) 크기와 수에 대해 제시된 알고리즘이 거의 같은 계산값을 보였 으며 이는 제시된 방법의 타당성을 보여준다.

Ⅱ. 개 발 방 법

1. 알고리즘 전체 개요도

개발을 위해 OpenCV라는 개방형 컴퓨터 비전 라이브 러리를 이용하며 표면 재구축을 위해서 사용하였으며

품명 사이

트 기능 장점 단점

s h a p e metrics

3dsyste ms.co.k r

-3D 표 면 재구 축

- API 입수시 개발기간 단축 - 카메라 인터 페이스 - 스테레오 카 메라 보정 기능 - 스테레오 머 징기능

- 상용 고가 - OpenAPI 제공 안함 - DEM 생성 기능 없음

CGAL www.c gal.org

-3D 표 면 재구 축 -C++

-WinXP or Linux

- 방대한 라이 브러리와 메뉴 얼 - 3D 포인트 클 라우드 영상에 서 시작 - 오픈 소스 프 로그램

- 스테레오 머징 ,카메라 인터페이 스,스테레오 카메 라 보정 기능 없음 - DEM 생성기능 없음

p i x e l struct

http://d a.vidr.c c/projec ts/pixel struct/

- 3D 표 면 재구 축 - C++

- Linux

- 오픈 소스 프 로그램 - 포인트 클라 우드에서 시작 - 리눅스용 프 로그램( QT graphic)

- 스테레오 머징 - 스테레오 카메라 보정 기능 없음 - DEM 생성 기능 없음 - 소스코드 주석과 매뉴얼이 없음

OpenGl_

3D_1968 56128200 6

sourcef orge.net

- 3D 표 면 재구 축 - Visual C++언어

- 오픈 소스 프 로그램 - 포인트 클라 우드에서 시작 - 윈도우 XP/VC++

- 소스코드 주 석과 매뉴얼이 없음

- 소스코드 주석과 매뉴얼이 없음 - DEM 생성 기능 없음

surfer

http://w ww.soft pedia.co m

- 일반적 인 3D 프 로그램

- Contour Map 이나 Surface Plot - XYZ 데이터 파일 - 체적계산 기능

- 상용 소프트웨어 - Open API 제공안 함

- 메뉴얼 잘 정비 - Matlab의 3D 프 롯 기능을 확장 - DEM 생성 기능 없음

OpenCV opencv.

org

- 일반적 인 컴퓨 터 비전 소프트 웨어

- 스테레오 카 메라 캘리브레 이션 - Open API 제 공 - 메뉴얼 및 책

- 일반적인 컴퓨 터 비전 아리브러 리

- DEM 생성기능 없음 Visual C++에서 OpenCV와 MS사의 MFC를 이용하여

전체적인 알고리즘을 작성하였다. 본 제품에서는 일반적 으로 스테레오형 카메라를 구입 시 이미 캘리브레션된 삼차원 좌표점 들의 데이터로 나오므로 스테레오 카메라 캘리브레이션이 필요없지만 고가이고 원거리 측정에 필 요한 사양을 가지고 있지 않아서 스테레오 카메라를 직 접 제작하여 사용하기로 한다.

그림 2. 스테레오 카메라 거치 및 통신도 설계

Fig. 2. The Installment of Stereo Camera and the Design of Communication Diagram

두 대의 카메라를 이용한 스테레오 카메라 구성으로 두 대의 카메라를 폴(pole)에 고정하여 좌우 스테레오 영 상을 취득하는 방식으로 일반적으로 알려진 방법이다.

제시된 알고리즘의 전체 흐름도는 그림2와 같다.

그림 3. 폐기물 매립량 계산 알고립즘의 일반적인 절차도 Fig. 3. Flowchart of Computation for the Filling-Up of Rubbish.

2. 기존 방법 비교

API가 개방된 툴 또는 API를 제공하지 않는 프로그램 에 대해 조사한 결과는 표 1과 같다. 상용 수천만원 대 의 Shapematrix는 고가 유료 소프트웨어로 (1)~(5) 까지

기능을 보유하고 있으나 (6)(7)(8)기능의 개발이 필요하 며 이를 위해서는 Open API가 제공되어야 한다는 어려 움이 있다.

표 1. 삼차원 물체의 표면 재구축 및 체적 계산에 대한 관련 소프트웨어

Table 1. The Software for Surface Reconstruction and Volume Calculation

Kuraves -G2

http://

www.

kurabo .co.jp/

- 폐기 물 용량 계산에 적합한 소프트 웨어

- 폐기물 매립 삼차원 용량 계산 - API 제공안 함

- 고가의 응용 소프트웨어

Pixelstruct는 무료 소프트웨어이며 (3)(4)(5) 기능이 개발이 필요하며 소스 프로그램만 제공되어 해석기 어렵 고 (1)(2)(6)(7)(8)의 기능 개발이 필요한 어려움이 있다.

CGAL은 오픈 소프트웨어 삼차원 표면 재구축 라이브 러리로 그림 3의 (4)(5)에 해당하는 소스는 있으나 (1)(2)(3)(6)7)(8)의 기능이 개발되어야 한다.

OpenGl_3D는오픈 소스 3D 구축 프로그램으로 (4)(5) 의 기능을 보유하고 있으나 (1)(2)(3) (6)(7)(8)의 기능 개 발이 필요하다^[9].

상용 소프트웨어인 Kuraves-G2는 수천만원 대로 폐 기물 매립양 계산에서 적합한 완성된 프로그램으로 (1)~(8)의 전과정을 지원하나 고가의 소프트웨어이고 Open API를 제공하지 않아 이를 활용한 개발이 어렵다

[10].

이상에서 살펴본 바와 같이 대부분의 프로그램이 스 테레오 카메라를 이용한 체적 계산을 위한 기능이 결여 된 점과 오픈 소스가 아니라는 단점을 가지고 있음을 알 수 있다.

따라서 본 연구에서는 기능이 부족한 상용의 소프트 웨어를 배제하고 오픈 API를 제공하는 소프트웨어로 오 픈 영상 처리 소프트웨어 라이브러리인OpenCV를 채용 하여 폐기물 매립량을 계산하는 프로그램을 개발하였다

[^11][12]. 이 경우에 (1)(2)(3)은 프로그램 소스가 제공되며

(4)(5)(6)(7)(8)에 대한 개발을 수행하게 된다.

3. 캘리브레이션 카메라 인터페이스

그림 3. 캘리브레이션을 위한 스테레오 카메라와 체스보드 타겟 Fig. 3. Stereo Camera and Chessboard Target

for Calibration

스테레오 카메라 캘리브레이션을 위해 그림 3과 같이 하드웨어를 제작하였으며 그림 4와 같이 제작된 캘리브 레이션 소프트웨어 GUI로 캘리브레이션을 행한 결과 그 림 5과 같은 만족스러운 캘리브레이션 재투영오차를 얻 을 수 있어 성공적인 켈리브레이션 파라메타를 추출할 수 있었다^[13].

그림 4. 스테레오 카메라 사용자 인터페이스 Fig. 4. The Stereo Camera User Interface

-6 -4 -2 0 2 4

-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

R e p ro je c tio n e rro r (in p ix e l)

x

y

그림 5. 캘리브레이션 후 이미지 재투영 오차

Fig. 5. The Image reprojection error in calibration

Ⅲ. 제시된 체적 계산 알고리즘

[알고리즘 절차]

단계1: 카메라 인터페이스 : 카메라 제공업체에서 주 는 디바이스 드라이브 소프트웨어 번들을 사용 한다. USB 시리얼 인터페이스나 네트웍 디바 이스 드라이버가 사용된다

단계2: 스테레오 캘리브레이션 : 카메라를 모델링하고 파라메타를 보정하며 왜곡제거를 행하고 전체 보정을 한다. 투영인 경우 어파인 변환과 투시 변환 및 3D 포즈를 측정하고 스테레오 영상을 획득한다.

단계3: 스테레오 이미지 입력: 캘리브레이션으로 교정 된 삼차원 표면의 점들이 이미지로 평면에 나 타나게 되면 캡처 명령으로 이미지를 획득하여 저장하게 된다

단계4: 삼차원 체적을 구하기 위한 매싱(mashing)을 아래 중에서 선택한다

A. 균일한 크기의 사각형 격자를 이용하는 법 B. 균일한 크기의 삼각형 격자를 이용하는 법

0 5

10 15

20 25

30

0 5 10 15 20 25 30

0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0

0 1 0 2 0 3 0 - 1 0 - 5 0 5 1 0

그림 6. 균일 사각형 격자(가)와 목적함수 예

Fig. 6. The Uniform Rectangular Mesh and Tan Objetive Function Example

0 5 1 0 1 5

0 5 1 0 1 5 - 1 0

- 5 0 5 1 0

0 5

1 0 1 5

0

5

1 0

1 5

그림 7. 균일 삼각형 격자(나)와 목적함수 예

Fig. 7. The Uniform Triangluar Mesh and an Objective Function Example

단계 5: 단계 4의 A 또는 B의 방법에 따라 부피계산을 행한다

(a) 계산 방법은 절토면이나 그 하단 평면으로 기준으 로 설정한다.

(b) 다음에 선택한 격자들을 기준면상에 표시한다. 이 를 위해 균일한 사각형이나 삼각형 격자인 경우에

대상체의 격자들을 기준면에서 표시하면 균일 사 각형 격자나 균일 삼각형 격자가 된다.

(c) 기준면을 중심으로 한 전체 체적을 계산한다.

∘격자의 면적을 계산하고 격자 사각형이나 격자 삼각형의 무게 중심에 격자내에 있는 점들의 평 균 투영 높이를 투영면 무게 중심으로 계산한다.

(d) 전체 체적은 전체 격자수에 대해 투영된 매시들의 넓이와 그 점에 평균 투영 높이를 계산하여 모두 더함으로서 총 체적이 행해진다.

단계 6: 현재 매립된 쓰레기 체적에서 이전에 매립된 체적을-예를 들어, 금일 총체적과 전일 총체 적-을 감산함으로서 하루 동안 매립된 쓰레기 체적이 구해진다. 주간 매립 체적과 월간 매립 체적도 이와 같은 방법으로 계산한다.

단계 7: 단계 3으로 이행한다.

IV. 모의 실험 및 검토

1. 지표형상과 격자 모양에 따른 체적 계산 알 고리즘 성능비교

매립지 지표형상을 수학적으로 가정하여 제시된 두 종류의 메시-균일 직사각형과 균일 직각 삼각형-기법에 따라 체적 계산을 행하였다.

(A) 균일 직각 사각형 격자 (B) 균일 직각 삼각형 격자

지표형상을 다음과 같이 가정한 목적함수로 하였다.

∙완만한 경사면: _  

∙오목한 경사면: _ ^ ^

∙굴곡이 심한 경사면:

_    ^{      }

     

2. 격자수가 적고 격자 크기가 클 때\

먼저 표2와 같이 격자 수가 많고 격자가 작을 때에 대 한 체적 계산을 행하였다. 두 개의 매싱 기법에 의한 오 차가 없이 세 개의 목적형상에 대하여 같은 값을 얻을 수 있었다.

표 2. 격자수가 많고 격자가 작을 때 체적 계산

Table 2. The Volume Calculation in the Case that The Big Number of Meshes and The Small Size of Mesh

방법\

유형 _^ _^ _^ A 2.7000 5.4900 9.0007 B 2.7000 5.4900 9.0007 정답 2.7000 Unknown 9.0000

가로길이 = 30m, 세로길이 30m, 가로방향 길이증분=

1m, 세로방향 증분길이= 1m, 가로격자수 = 30, 세로 격 자수 = 30, 불규칙 삼각격자수=900

0 10

20 30

0 10 20 300 10 20 30 40 50 60

0 10

20 30

0 10 20 300 10 20 30 40 50 60

그림 8. F1에 대한 표면 형상 그림: 좌(A), 우(B)

Fig. 8. The Surface Shape of the Function F1:

Left(A), Right(B)

0 10

20 30

0 10 20 300 500 1000 1500 2000

0 10

20 30

0 10 20 300 500 1000 1500 2000

그림 9. F2에 대한 표면 형상 그림: 좌(A),우(B)

Fig. 9. The Surface Shape of the Function F2:

Left(A), Right(B)

0 10

20 30

0 10 20 309 9.5 10 10.5 11

0 10

20 30

0 10 20 309 9.5 10 10.5 11

그림 10. 표면 F3에 대한 표면 형상 그림: 좌(A), 우(B) Fig. 10. The Surface Shape of the Function F3:

Left(A), Right(B)

3. 격자수가 많고 격자 크기가 작을 때 표2와 표3을 비교하면 격자수가 많고 격자 크기가 작 을 때에는 앞에서와 동일하게 세 개의 목적함수 형상에 대하여 두 개의 메싱 기법이 차이가 없이 같은 체적값에 도달하는 것을 알 수 있다. 따라서 비교적 중규모의 수 천개의 메시에 대해 제시된 알고리즘이 잘 동작하는 것 을 파악할 수 있었다.

표 3. 격자수가 많고 격자가 작을 때 체적 계산

Table 3. The Volume Calculation in the Case that the Small Number and Big Size of Meshes

방법\

유형 _^ _^ _^ A 2.7000 5.4225 9.0005 B 2.7000 5.4225 9.0005 정답 2.7000 unknown 9.0005

가로길이 = 30m, 세로길이 30m, 가로방향 길이증분=

0.2m, 세로방향 증분길이= 0.3m, 가로격자수 = 100, 세로 격자수 = 150, 불규칙 삼각격자수=1500

ⅤI. 결 론

본 연구에서는 친환경적인 쓰레기 매립장 시스템의 표준화를 위한 일환으로 매립된 쓰레기 매립량의 주기적 인 측정을 위해 스테레오 카메라와 균일 매시 방법을 이 용한 방법을 제시하였다.

본 연구에서는 널리 사용되는 공장자동화용의 이차원 적인 검사나 GIS 기반 측량 시스템과는 달리 삼차원 공 간상인 매립장 쓰레기 매립에 적합한 스테레오 비전 검 사 기반 매립 체적 계산 방법을 개발하였다.[15][16][17][18][19][20]

이를 위해 먼저 다른 연구들과 비교 검토를 행해 개발 을 위한 OpenCV를 프로그램 제작 도구로 선정하였다.

스테레오 카메라를 캘리브레이션 한 후에 측정 대상 체의 표면에 있는 점들을 구하고 이를 체적 측정 알고리 즘의 입력으로 취하였다. 체적 측정을 위해 균일한 격자 기법에 기반한 두 가지 방법을 제시하였으며 시뮬레이션 과 실제 시험을 통해 그 타당성을 검증하였다. 제시된 알 고리즘은 쓰레기 매립량 측정 외에 약간의 수정을 거치 면 체적 계산을 요하는 삼차원 대상체 부피를 측정하는 데 이용될 수 있다.

※ 본 논문은 환경부 환경산업기술원의 차세대 EI 사업 연구비 지원-매립지 실시간 계측 및 계량분석-에 의해 수행되었음

저자 소개

이 영 대(종신회원)

∙1985.2 서울대학교 (공학사)

∙1987.2 서울대학교 대학원 (공학석사)

∙1998.2 서울대학교 대학원 (공학박사)

∙1999.4~2009.3 세명대학교 정보통신학 과 교수

∙2012~현재 안양대학교 교수

조 성 윤(정회원)

∙1987.2 한양대학교 (공학사)

∙1989.2 한양대학교 (공학석사)

∙1995.2 Univ. of Wales Cardiff(공학박 사)

∙2001~현재 안양대학교 교수

참 고 문 헌

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[2] Research and field measurement of greenhouse gas emission from landfills, Korea Environment Corporation, 2008

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[4] Waste landfill technologies-based research, SUDOKWON Landfill Site Management Corporation, 2005

[5] A study on roadmap construction of maintenance project for sustainable landfill, Korea Environment Corporation (Korea Environment & Resources Corporation), 2009

[6] http://www.3dsystems.co.kr [7] http://da.vidr.cc/projects/pixelstruct/

[8] http://www.cgal.org [9] http://www.sorceforge.net [10] http://www.kurabo.co.jp [11] http://www.opencv.org

[12] "Learninig OpenCV : Computer Vision with OPenCV Library", Gary Bradski and Adrian Kaehler, O'Reilly

[13] http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/

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[19] Dong-Wha Kim. “Advanced Learning of Fuzzy Neural Network Using Bacteria Foraging Optimization”, J. of Korean Institute of Information Technology, Vol4. No.1, pp.35-pp.48, 2006 [20] Hyun-Sang Par, “Memory-efficient Data

Arrangement Hardware for Continuous Output of Resized Image Data”, Vol.9, No.7,pp.1-pp.6 2009

이 동 규(정회원)

∙1991년 한양대학교 전자공학과(공학 사)

∙1993년 한양대학교 전자공학과(공학 석사)

∙2003년 한양대학교 전자공학과(공학 박사)

∙2004년~현재 한북대학교 컴퓨터정보 학과 조교수

∙관심분야 : 멀티미디어, 영상처리, ITS

김 경(정회원)

∙1997.2 서울과학기술대학교(공학사)

∙1999.2 건국대학교(공학석사)

∙2011.2 광운대학교(공학박사)

∙2011.9∼현재 안양대학교 교수