KR100744713B1

KR100744713B1 - Noise reduction method of measurement data

Info

Publication number: KR100744713B1
Application number: KR1020050129908A
Authority: KR
Inventors: 홍종희; 이기범; 김광일; 목임수
Original assignee: 재단법인 포항산업과학연구원; 모텍 주식회사
Priority date: 2005-12-26
Filing date: 2005-12-26
Publication date: 2007-08-01
Also published as: KR20070068137A

Abstract

본 발명은, 측정데이터의 노이즈 제거방법에 관한 것으로서, 보다 상세히는, 센서로부터 입력되는 여러 가지 측정데이터에 포함되어 있는 임펄스성 고주파 노이즈 성분을 제거하고 보상함으로써, 측정의 정밀도를 높이는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for removing noise from measurement data, and more particularly, to a method of improving accuracy of measurement by removing and compensating impulsive high frequency noise components included in various measurement data input from a sensor. .

본 발명의 측정데이터의 노이즈 제거방법은, 센서에 의하여 측정되어 입력되는 데이터에 포함된 고주파 노이즈를 제거하는 방법에 있어서, 센서로부터 입력되는 측정데이터를 샘플링하는 제1 단계와; 상기 샘플링된 데이터를 메디안필터에 입력하는 제2 단계;로 이루어짐을 특징으로 한다.A method for removing noise of measurement data according to the present invention includes: a method of removing high frequency noise included in data measured and input by a sensor, the method comprising: a first step of sampling measurement data input from a sensor; And a second step of inputting the sampled data into the median filter.

노이즈, 고주파, 임펄스, 메디안, 필터, 로우패스필터 Noise, high frequency, impulse, median, filter, low pass filter

Description

Noise removing method of measured data

도 1은, 종래의 로우패스필터(LPF)를 이용한 노이즈 제거방법을 설명하기 위한 블럭도이다.1 is a block diagram for explaining a noise removing method using a conventional low pass filter (LPF).

도 2는, 본 발명의 메디안필터를 이용한 노이즈 제거방법을 설명하기 위한 블럭도이다.2 is a block diagram for explaining a noise removing method using the median filter of the present invention.

도 3은, 측정데이터에 파형의 예시로서, 고주파성분이 포함된 것을 나타내는 파형도이다.3 is a waveform diagram showing that a high frequency component is included as an example of a waveform in measurement data.

도 4는, 도 3의 파형에 본 발명의 메디안필터를 적용한 후의 파형을 나타내는 파형도이다.4 is a waveform diagram showing a waveform after applying the median filter of the present invention to the waveform of FIG. 3.

도 5는, 종래의 로우패스필터에 필요한 전처리 시스템의 블럭도의 예시도이다.5 is an exemplary diagram of a block diagram of a preprocessing system required for a conventional low pass filter.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

1 : 센서1: sensor

2 : 로우패스필터(LPF)2: Low Pass Filter (LPF)

3 : 모니터링장치3: Monitoring device

4 : 제어장치4: controller

5 : 메디안(median)필터5: median filter

6 : 보정수단6: correction means

일반적으로, 측정 시스템, 예컨대 치수 측정 시스템은, 그 측정을 담당하는 센서의 종류에 따라서 크게 비접촉식 및 접촉식으로 구분되며, 이들 센서로부터 값을 입력 받아, 그 값을 후단의 모니터링장치나 제어장치 등에 전달한다. 상기 모니터링장치나 제어장치는, 이 값을 이용하여 제어 및 모니터링하게 된다.In general, measurement systems, such as dimensional measurement systems, are largely classified into non-contact and contact types according to the type of sensor responsible for the measurement, and receive values from these sensors, and transmit the value to a later monitoring device or control device. To pass. The monitoring device or control device controls and monitors this value.

최근의 모니터링장치 또는 제어장치에 있어서, 입력되는 측정데이터의 정밀도가 수 마이크로미터 급까지 요구되는 것이 일반적인 현상이다. 그러므로 요구되는 수 마이크로미터 급 측정 시스템을 구축하기 위해서는, 시스템 내부의 모든 블럭들의 정밀도 또한 수 마이크로미터 급을 만족해야 하며, 센서로부터의 측정데이터의 정밀도에 있어서도, 그 만큼의 정밀도가 확보되어야 함은 당연하다.In a recent monitoring device or control device, it is a common phenomenon that the accuracy of the inputted measurement data is required up to several micrometers. Therefore, in order to build the required micrometer-level measurement system, the precision of all the blocks in the system must also satisfy the micrometer-level, and the precision of the measured data from the sensor must be secured as much as that. Of course.

그러나, 현실적으로 센서로부터 측정 시스템에 입력되는 측정데이터에는, 여러 가지 주변 환경적인 요인으로 인하여 노이즈가 포함되어 있다. 예컨대, 레이저 변위센서를 이용한 시료의 치수 측정에 있어서의 실측정 데이터는, 도 3에 도시된 바와 같이, 고주파 성분을 포함하고 있다. 따라서 이렇게 고주파 성분을 포함하는 측정데이터를 사용하게 되면, 모니터링장치나 제어장치 등은 불필요한 오차 성분을 가지는 결과를 산출하게 된다. 그래서 이러한 고주파 성분을 제거할 수 있는 필터가 모니터링장치나 제어장치의 전단에 요구된다.However, in reality, measurement data input from the sensor to the measurement system contains noise due to various environmental factors. For example, the actual measurement data in the dimension measurement of the sample using the laser displacement sensor contains a high frequency component as shown in FIG. Therefore, when the measurement data including the high frequency component is used, the monitoring device or the control device calculates a result having unnecessary error components. Thus, a filter capable of removing such high frequency components is required in front of a monitoring device or a control device.

종래의 측정 시스템에서는, 별다른 측정데이터 필터링이 수행되지 않는 경우가 대부분이고, 설령 필터링이 사용되더라도 단순한 로우패스필터(LPF) 정도가 사용되고 있는 실정이다. In the conventional measurement system, most measurement data filtering is not performed. Even if filtering is used, a simple low pass filter (LPF) degree is used.

종래의 노이즈 제거방법은, 센서(1)로부터의 최초 입력인 측정데이터에 대하여, 로우패스필터(2)를 통과시켜서, 그 결과치를 후단의 모니터링장치(3)나 제어장치(4)의 입력으로 사용하도록 하는 것이다.In the conventional noise removing method, the low pass filter 2 is passed through the measurement data, which is the first input from the sensor 1, and the result is input to the input of the monitoring device 3 or the control device 4 at the rear end. To use it.

그러나 상기와 같은 단순한 로우패스필터(2)만으로는, 문제가 되는 임펄스성 노이즈나 고주파 노이즈가 제거되지 않는 경우가 많았다는 문제점이 있었다. 따라서, 이럴 경우에, 불필요한 고주파나 임펄스성 노이즈에 의하여, 후단의 모니터링장치(3)나 제어장치(4)에서 의도하지 않은 결과나 제어가 발생할 수 있게 된다는 문제점이 있었다.However, there was a problem that in many cases, the simple low pass filter 2 as described above did not remove the impulsive noise or the high frequency noise in question. Therefore, in this case, there is a problem that undesired results or control may occur in the monitoring device 3 or the control device 4 at the rear end due to unnecessary high frequency or impulsive noise.

그리고, 상기 임펄스성 노이즈나 고주파 노이즈가 제거된다고 하더라도, 필터링 후의 결과값이 후단의 모니터링장치(3)나 제어장치(4) 등의 시스템 특성과 맞지 않아서, 시스템 구현에 많은 문제를 야기하고 있는 실정이다. 즉, 로우패스필터 (2)의 컷오프(cut-off) 주파수와 모니터링장치(3)나 제어장치(4) 등의 시스템 동작 주파수와의 상관관계를 매칭해야 하는데, 현실적으로 이는 매우 복잡하고 난해한 문제가 되는 경우가 많아서 매칭되지 않은 채 작동되고 있는 경우가 많으므로, 상기 로우패스필터(2)는 완전한 필터 특성을 가지기 어렵다는 문제점이 있었다. Even if the impulsive noise or the high frequency noise is removed, the result value after filtering does not match the system characteristics of the monitoring device 3, the control device 4, etc. of the latter stage, which causes many problems in the system implementation. to be. That is, it is necessary to match the correlation between the cut-off frequency of the low pass filter 2 and the system operating frequency of the monitoring device 3 or the control device 4, which is a complicated and difficult problem. In many cases, the low pass filter 2 has a problem that it is difficult to have a complete filter characteristic because it is often operated without matching.

따라서, 필터로서의 완전한 특성을 구현하기 위해서는, 후단의 시스템(3, 4)의 특성 및 전단의 센서(1)의 대상인 시료의 특성에 따라서, 로우패스필터(2)의 컷오프 주파수를 달리 하여야 한다는 문제점이 있었다.Therefore, in order to realize the complete characteristics as a filter, the cutoff frequency of the low pass filter 2 should be different according to the characteristics of the system 3 and 4 at the rear stage and the characteristic of the sample to be the sensor 1 at the front stage. There was this.

한편, 로우패스필터(2)의 설정 차수(order)에 따라서는, 시간 지연이 일어나게 된다는 문제점도 있었다.On the other hand, there is also a problem that a time delay occurs depending on the set order of the low pass filter 2.

또한, 초기 상태에서 로우패스필터(2)의 변환에 있어서는, 소정의 전처리가 필요하게 된다는 사용상의 불편함이 있었다. 도 5는, 상기 로우패스필터(2)에 필요한 전처리 시스템을 나타낸다. 즉, 센서(1)로주터의 측정으로 얻어진 데이터를 반복하여 합한 후에, 이에 대해 로우패스필터(2)를 적용하고, 중간 부분의 데이터를 얻도록 하는 전처리 시스템이 필요하게 되므로, 시스템 구성 및 운영이 복잡해지고, 구축비용이 과다해진다는 문제점이 있었다.In addition, in the conversion of the low pass filter 2 in the initial state, there is inconvenience in use that a predetermined preprocessing is required. 5 shows a preprocessing system required for the low pass filter 2. That is, since the data obtained by the measurement of the jute by the sensor 1 is repeatedly summed up, a pre-processing system is required to apply the low pass filter 2 to the data and obtain the data of the intermediate part. This is complicated and there is a problem that the construction cost is excessive.

본 발명은, 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해소하기 위하여 안출된 것으로서, 임펄스성 노이즈나 고주파 노이즈를 확실히 제거할 수 있는 기술을 제공하고자 하는 것이다.The present invention has been made to solve the above problems of the prior art, and is intended to provide a technique capable of reliably removing impulsive noise and high frequency noise.

또한, 측정 시스템의 내부 및 외부 환경적 특성에 독립적이어서, 후단의 시 스템 특성과 상관관계를 맞추거나 매칭시킬 필요가 없는 노이즈 제거기술을 제공하고자 하는 것이다.It also seeks to provide a noise reduction technology that is independent of the internal and external environmental characteristics of the measurement system, eliminating the need to correlate or match the system characteristics at the later stage.

또한, 시간지연을 발생시키지 않는 노이즈 제거기술을 제공하고자 하는 것이다.It is also an object of the present invention to provide a noise removing technique that does not cause time delay.

또한, 전처리 없이도 노이즈를 제거할 수 있는 기술을 제공하고자 하는 것이다.It is also an object of the present invention to remove noise without preprocessing.

상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 측정데이터의 노이즈 제거방법은, 센서에 의하여 측정되어 입력되는 데이터에 포함된 고주파 노이즈를 제거하는 방법에 있어서, 센서로부터 입력되는 측정데이터를 샘플링하는 제1 단계와; 상기 샘플링된 데이터를 메디안필터에 입력하는 제2 단계;로 이루어짐을 특징으로 한다.In order to achieve the above technical problem, the noise removing method of the measurement data of the present invention, in the method for removing high-frequency noise contained in the data measured and input by the sensor, sampling the measurement data input from the sensor A first step; And a second step of inputting the sampled data into the median filter.

여기서, 상기 제1 단계의 후에, 샘플링된 데이터에 신호특성에 맞는 레벨을 부여하는 제3 단계를 더욱 구비하고, 상기 제2 단계의 후에, 상기 제3 단계에서 부여된 레벨에 의하여 발생한 차이를 보상하는 제4 단계를 더욱 구비함이 바람직하다.Here, after the first step, further comprising a third step of giving a level matching the signal characteristics to the sampled data, and after the second step, to compensate for the difference caused by the level provided in the third step It is preferable to further provide a fourth step.

[실시예]EXAMPLE

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 구성에 대하여 보다 상세히 설명한다. 여기서, 동일한 기능을 하는 구성요소에 대하여는, 비록 다른 도면이라 할지 라도 동일한 부호를 붙여서, 그 상세한 설명을 생락한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, it will be described in more detail with respect to the configuration of the present invention. Here, the components having the same function are denoted by the same reference numerals even though different drawings, and detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 측정데이터의 노이즈 제거방법은, 센서(1)에 의하여 측정되어 입력되는 데이터에 포함된 고주파 노이즈를 제거하는 방법이다. 상기 고주파 노이즈라 함은, 임펄스성 노이즈도 포함하는 개념이다.The noise removal method of the measurement data of this invention is a method of removing the high frequency noise contained in the data measured and input by the sensor 1. The high frequency noise is also a concept including impulsive noise.

본 발명의 노이즈 제거방법은, 센서(1)로부터 입력되는 측정데이터를 샘플링하는 제1 단계와; 상기 샘플링된 데이터를 메디안필터(5)에 입력하는 제2 단계로 이루어진다.
여기서, 레벨이라 함은, 윈도우 사이즈를 의미한다. 또한, 신호특성에 맞는 레벨을 부여한다는 것은, 예컨대, 측정 시료의 종류, 샘플링된 신호의 종류 또는 품질기준 등에 대응하는 레벨을 부여함을 의미한다. The noise removing method of the present invention includes a first step of sampling measurement data input from the sensor (1); A second step of inputting the sampled data into the median filter 5 is performed.
Here, the level means the window size. In addition, to provide a level suitable for the signal characteristics, for example, to give a level corresponding to the type of the measurement sample, the type of the sampled signal, or the quality standards.

한편, 본 발명의 노이즈 제거방법은, 상기 제1 단계의 후에, 샘플링된 데이터에 신호특성에 맞는 레벨을 부여하는 제3 단계를 더욱 구비함이 바람직하다. 이 경우에는, 상기 제2 단계의 후에, 상기 제3 단계에서 부여된 레벨에 의하여 발생한 차이를 보상하는 제4 단계를 더욱 구비하여야 한다.On the other hand, it is preferable that the noise removing method of the present invention further includes a third step of providing a level suitable for signal characteristics to the sampled data after the first step. In this case, after the second step, a fourth step of compensating for the difference caused by the level given in the third step should be further provided.

즉, 본 발명에서는, 도 2에 도시된 바와 같이, 종래의 로우패스필터(2) 대신에 메디안필터(5)를 사용하여, 신호 특성에 맞는 레벨을 부여하여, 기대하지 않는 임펄스성 고주파 노이즈를 제거하고 있다. 또한, 상기 레벨을 부여함으로써 발생한 차이를 보상하기 위한 적정한 보상회로(6)를 상기 메디안필터(5) 후단에 추가하여, 정밀하고 신뢰성 있는 데이터를 산출하도록 하고 있다. 상기 출력된 정밀하고 신뢰 성 있는 데이터는, 후단의 모니터링장치(3)나 제어장치(4)에 입력되어, 모니터링이나 제어에 사용됨으로써, 시스템의 이상 동작을 방지하게 된다.That is, in the present invention, as shown in FIG. 2, instead of the conventional low pass filter 2, the median filter 5 is used to provide a level suitable for signal characteristics, thereby preventing impulsive high frequency noise. It is being removed. In addition, an appropriate compensation circuit 6 for compensating for the difference caused by applying the above level is added to the rear end of the median filter 5 so as to calculate accurate and reliable data. The precise and reliable data outputted above is input to the monitoring device 3 or the control device 4 at the rear end and used for monitoring or control, thereby preventing abnormal operation of the system.

도 4는, 상기 도 3에 도시된 바와 같이 고주파 성분을 가지는 측정데이터에 대하여, 본 발명의 방법을 적용한 결과를 나타낸 것이다. 여기서 알 수 있는 바와 같이, 메디안필터(5)를 적용한 결과, 측정데이터의 고주파 성분을 훌륭히 필터링하고 있음을 알 수 있다.FIG. 4 shows the results of applying the method of the present invention to measurement data having a high frequency component as shown in FIG. 3. As can be seen here, the result of applying the median filter 5 shows that the high frequency component of the measured data is excellently filtered.

상기와 같은 구성을 가지는 본 발명에 의하면, 임펄스성 노이즈나 고주파 노이즈를 확실히 제거할 수 있는 기술이 제공된다.According to the present invention having the above configuration, a technique capable of reliably removing impulsive noise and high frequency noise is provided.

또한, 측정 시스템의 내부 및 외부 환경적 특성에 독립적이어서, 후단의 시스템 특성과 상관관계를 맞추거나 매칭시킬 필요가 없는 노이즈 제거기술이 제공된다.In addition, noise cancellation techniques are provided that are independent of the internal and external environmental characteristics of the measurement system, eliminating the need to correlate or match subsequent system characteristics.

또한, 시간지연을 발생시키지 않는 노이즈 제거기술이 제공된다.In addition, a noise canceling technique is provided that does not cause time delay.

또한, 전처리 없이도 노이즈를 제거할 수 있는 기술이 제공된다.In addition, a technique is provided that can remove noise without pretreatment.

Claims

In the method for removing high frequency noise included in data measured and input by a sensor,

Sampling the measurement data input from the sensor;

Inputting the sampled data into a median filter;

After the first step, further comprising a third step of giving a level corresponding to the signal characteristic to the sampled data,

And after said second step, further comprising a fourth step of compensating for the difference caused by the level imparted in said third step .

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