DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Pattern Matching Algorithm of 3D Coordinates for Quality Control in Ship Blocks

선박블록의 정도관리를 위한 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘에 대한 연구

  • 이호철 (동명대학교 컴퓨터미디어공학과 모바일기술연구실) ;
  • 이동명 (동명대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2012.03.28
  • Accepted : 2012.10.09
  • Published : 2012.10.30

Abstract

In general, the three-dimensional(3D) coordinates of the manufactured ship blocks are measured using the laser measuring equipment by ship engineers. But, many deflections between the measured coordinates in manufactured step and the designed coordinates in the design step are occurred because of the measuring process of ship blocks manually. Thus, the ship engineer should conform the consistency between the measured coordinates and the designed coordinates step by step, and it largely causes the loss of manpower and time. In this paper, the automated pattern matching algorithm of 3D coordinates for quality control in ship blocks is suggested in order to solve this problem, and the performance of the algorithm is analyzed using the 3D coordinates simulation software developed by our research laboratory. The coordinates matching rate of the measured coordinates in the single/multi ship block(s) is about 90.2% under the tolerated distance error range is 20~25cm.

일반적으로 선박공정에서 작업자는 완성된 블록을 레이저 계측장비를 이용하여 제작된 선박블록의 3차원 좌표를 측정한다. 그런데 제작된 선박블록의 좌표측정은 수작업으로 이루어졌으므로 이에 의한 측정된 좌표는 설계단계에서 작성된 도면의 설계좌표와 편차가 발생한다. 이로 인해 작업자는 육안으로 직접 선박블록의 측정좌표와 설계좌표의 일치정도를 확인해야 하며, 이는 선박불록의 정도관리에 대한 인적 및 시간적 비용을 크게 증가시킨다. 본 논문에서는 선박공정의 선박블록의 정도관리에 있어서 이러한 단점을 해결할 수 있는 자동화된 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘을 제안하고, 제안한 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘의 성능은 자체적으로 개발한 3차원 좌표 시뮬레이션 프로그램에 의해 분석하였다. 단일 및 다수 선박블록의 측정좌표 데이터에 대한 좌표매칭율은 거리오차 허용범위가 20~25cm에서 약 90.2%가 됨을 확인하였다.

Keywords

References

  1. Sang-Tae. Nam, SHIPBUILDING YEAR BOOK(2011), Retrieved July, 19, 2011(http://www.koshipa.or.kr/)
  2. SAMIN, News letter No. 2, August, 2010 (http://www.saminis.com/)
  3. Chang Hyun Kim, "Adaption of Neural Network Algorithm for Pattern Recognition of Weld Flaws," The Korea Contents Association, Vol. 7, No. 1, pp. 65-72, Jan. 2007. https://doi.org/10.5392/JKCA.2007.7.1.065
  4. P. N. Suganthan, "Pattern Recognition by Graph Matching using the Potts MFT Neural Networks," Coordinates Recognition, vol. 28, Issue 7, pp. 997-1009, Jul. 1995.
  5. Jong Min Lee, "Computer-aided Maintenance Management System for Coating Condition of Steel Bridge using Pattern Recognition Techniques," Korean Society of Civil Engineers, vol. 27, no. 2A, pp. 209-215, Mar. 2007.
  6. Min Tae Kang, "Point Pattern Matching based Global Localization using Ceiling Vision," in Proc. KIEE Int. Conf. Commun. 2011, pp. 20-22, Korea, Jul. 2011.
  7. Ho Cheol Lee, Moo Kyung Jung, Dong Myung Lee, "The 3D Pattern Matching Algorithm for Quality Control of The Block Design Coordinates in Ship Construction Processes," in Proc. KICS Int. Conf. Commun. 2012, pp. 285-286, Yongpyong Resort, Korea, Feb. 2012.