남보공방

ACS712 전류센서는  Hall Effect(전류가 흐르는 도체에 자기장이 가해지면 전위차가 발생하는 현상)를 활용하여 전류의 세기를 측정하는 센서로서 교류/직류에 관계없이 측정가능하며 순방향 또는 역방향 양쪽으로 측정 가능하다. 그리고 모듈은 측정 범위에 따라  5A용, 20A,30A용 세가지 종류가 있다.

ACS712 전류센서 구조 및 사양  

ACS712 전류센서는 측정된 전류값을 전압값으로 출력하는데 전류가 흐르지 않는 제로상태에는 VCC기준전압의 중간값이 OUT단자에 출력되지만 전류량이 증가하면 다음과 같은 민감도에 따라 OUT단자의 전압이 변한다.

즉 30A용 모듈이고 VCC 기준 전압이 5V일 경우 전류가 흐르지 않는 제로상태에는 2.5V이지만 순방향 전류량이 증가하여 30A가 되면 OUT단자의 전압이 4.48V( 2.5V + ( 66 mV/A * 30A) ) 까지 올라가고 역방향 전류량이 증가하여 -30A이면 0.52V까지 감소한다. 즉 30A용 모듈일 경우 다음과 같은 모양의 그래프가 된다.     

그리고 출력 전압값은 온도에 따라 약간의 변화가 있다. 여기에서 주의 해야 할 점은 OUT출력 전압은 VCC 기준전압에 따라 변하는 것이므로 측정 전류값이 일정하다 해도 만약 VCC기준전압이 5V로 일정하지 않고 불안정하게 4.8V ~ 5.2V로 움직이게 되면  OUT출력값도 불안정하게 계속 변화된다는 것이다.    

아두이노와의 연결

위와 같이 전류 측정단자에 측정하고자 하는 지점의 케이블을 연결하고

VCC-GND에 5V를 공급하면서 OUT단자의 출력 전압을 아두이노 아날로그 입력핀(여기에서는 A0)으로 읽으면 된다.

샘플프로그램

const int analogIn = A0; //아날로그 입력 PIN int mVperAmp = 66; // 아날로그 입력 mV당 전류 값 // 5A 짜리는 185 // 20A 짜리는 100 // 30A 짜리는 66 int RawValue= 0; // 아날로그 값 저장 변수 int ACSoffset = 2500; // 기준 값 0A일때 아날로그 값은 2500mV 이다. double Voltage = 0; // 계산된 아날로그 값 double Amps = 0; // 실제 측정된 전류 값 void setup(){ Serial.begin(9600); } void loop(){ RawValue = analogRead(analogIn); Voltage = (RawValue / 1024.0) * 5000; Amps = ((Voltage - ACSoffset) / mVperAmp); Serial.print(Voltage/1000); Serial.print("\t"); Serial.println(Amps); delay(100); }

위 샘플프로그램으로 측정된 전류 값을 아두이노 IDE 시리얼플로터로 표시해 보면 다음과 같다. 즉 측정된 값을 그대로 사용하기에는 너무 변동이 심한 값이 나온다.

수정된 샘플프로그램

const int analogIn = A0; //아날로그 입력 PIN int mVperAmp = 66; // 아날로그 입력 mV당 전류 값 // 5A 짜리는 185 // 20A 짜리는 100 // 30A 짜리는 66 int RawValue= 0; // 아날로그 값 저장 변수 int ACSoffset = 2500; // 기준 값 0A일때 아날로그 값은 2500mV 이다. double Voltage = 0; // 계산된 아날로그 값 double Amps = 0; // 실제 측정된 전류 값 int cnt = 0; double smoothAmps = 0; void setup(){ Serial.begin(9600); } void loop(){ RawValue = analogRead(analogIn); Voltage = (RawValue / 1024.0) * 5000; Amps = ((Voltage - ACSoffset) / mVperAmp); smoothAmps = Amps * 0.01 + smoothAmps * 0.99; if ( cnt++ > 100 ) { Serial.print(Voltage/1000); Serial.print("\t"); Serial.println(smoothAmps); cnt = 0; } delay(1); }

100 mSec마다 한번 측정하는 대신 1mSec마다측정하여 이에 대한 이동평균값을 구하고 이를 100 mSec마다 표시하는 방법으로 측정값을 구하면 다음과 같이 좀더 안정적인 값을 구할 수 있다.

흉상 3D 촬영시스템 프로토타입2호기가 제작되었으나 원래 이를 필요로 했던 프로젝트가 취소되고 다른 일에 바쁘다 보니 사무실에 그대로 설치되어 있기만 한다. 가끔 시간 날때마다 조금씩 기능을 개선하거나 변경작업을 하다 보니 정상가동 되는 상태 보다 작업 도중에 작동 되지 않는 상태로 방치되는 상태가 많다.  

가끔 운좋게 정상가동될 때 사무실에 방문하는 사람이 있어 무었에 쓰는 물건이냐고 물으면 사무실 방문기념으로 촬영하여 동상을 하나씩 제작해 주곤 한다.

품질이 좋지 않은 자작 3D 프린터로 출력하면 위와 같이 가로줄 무늬가 선명하게 나온다.

크기를 높이 15cm정도로 출력하고 표면을 다듬고 ( 퍼티를 칠한 후에 사포질 ) 난 후

표면코팅(구리분말에 에폭시)하면 가로줄이 모양이 상당히 제거되고 흉상 모양이 된다.  

프로토타입1호기를 제작해 보고난 후  다음 사항을 수정하여 2호기를 제작해 보았다.

1. 조명의 변경

-1호기에서는 카메라 촬영시 촬영하고자 부분에 조명이 훤하게 비추면 좋을 것 같아 카메라 바로 옆에 설치 했었다, 즉 회전하는 Arm과 함께 회전하면서 촬영 시점에 LED조명이 켜지도록 구성했었다. 그런데 자료를 찾아 보니 조명 즉 광원은 이동하면 안되고 고정된 곳에서 일정하게 비춰져야 한다고 한다. 따라서 2호기에서는 조명은 카메라를 따라 이동하지 않고 한 지점에서 비춰지도록 했다. 

2. 프로세서와 카메라의 교체

-1호기에 서 사용되었던 라즈베리파이 2를 라즈베리파이 3로 전부 교체하고 카메라도 버전 2로 전부 교체 했다.

-파이 카메라 버전 2의 해상도는 3280 x 2464 (8백만화소) 로서 버전 1의 2592 x 1944 (5백만화소) 보다 높아지고  시야각도 62도로 버전1의 53.5도 보다 넓어 졌기 때문에 하나의 Arm에 부착되는 카메라 모듈의 갯수를 7개에서 6개로 줄였다.

3. 카메라모듈 무선화 

-각각의 카메라 모듈을 유선으로 연결하다 보니 총 14가닥의 이더넷케이블이 회전 장치와 함께 움직여야 하고 이 케이블 뭉치때문에 회전이 부드럽게 되지 않고 가끔씩 버벅거린다. 각각의 케메라 모듈에 WiFi 둥글이를 부착하여 케이블을 줄이니  처리 속도가 유선에 비해 처리 속도가 늦기는 하지만 회전은 조금 부드럽게 된다. 

4. 3D 모델링TOOL 변경

-3D 모델링TOOL로 Recap 360 클라우드서비스를 이용했었는데 사진만 UPLOAD하면 되는 편리함은 있었으나 작업 옵션 변경 등에 제약사항이 많고 계속해서 이용하려면 사용료를 계속내야 하기 때문에 PhotoScan 이라는 3D 모델링 소프트웨어를 구매하여 사용해 보았다.   

5. 촬영구조물 개선

-각각의 촬영모듈을 연결하는 구조물을 3D 프린트해서 사용하다 보니 강도가 약해서 회전시 흔들거린다. 따라서 카메라모듈을 부착하는 Arm부분을 알루미늄 프로파일 골격으로 교체하고 여기에 볼트를 이용하여 장착하는 형태로 조금 더 튼튼하게 제작했다.  

작업결과물

8백만화소로 촬영된 290여장의 사진을 한 폴더에 모아 놓고 PotoScan 프로그램을 기동시킨다.   

  PotoScan 프로그램에서 해당 폴더를 지정하고  Align Photos 작업을 시키면

다음과 같이 각각의 사진이 자동으로 분석되어 촬영된 위치에 정렬된다. 

Build Dense Cloud작업을 실행시키면 다음과 같이 Dense Cloud가 제작된다.

불필요한 부분을 삭제하고

Build mesh 작업을 실행시키면 다음과 같이 3D 모델이 작성된다. 

작성된 3D모델을 Solid형태로 보면 다음과 같다. 

High quility로 Build Mesh하면 2,000,000 faces 정도로 Build할 수 있는데 

Wireframe view로 확대해서 보면 다음과 같다. 

여기에서 Build Texture 작업하여 텍스쳐까지 완료해서 보면

다음과 같이 상당히 선명한 3D 모델을 제작할 수 있다.

이상과 같이 작업하는데에는 상당한 시간과 컴퓨터자원이 소요된다.

작업하는 Quality와 사용하는 PC의 성능에 따라 달라지겠지만 인텔 i7 3.6Ghz, 32GB RAM 인 Windows10 PC에서 위와 같은 Quality로 작업하는데 총 15시간 정도의 시간이 소요되었다. 

운영시스템

위와 같은 간단한 웹페이지를 작성하여 사용자의 작업지시에 따라 작업되도록 운영시스템을 구성하였다.

- 헤드를 지정하는 만큼 회전시켜 보거나 LED조명장치를 바꿔가면서 그리고 각각의 카메라를 지정하여 촬영 여부를 선택하면서 테스트용 촬영작업을 하고, 그 결과에 따라 각각의 케메라의 상하 각도를 조정하면서 최적의 각도를 산출한다. 이 결과는 저장해 놓고 다음 번 기동시에 디폴트값으로 사용되도록 한다.

-테스트작업이 작업되면 연속촬영 모드로 촬영작업을 시작한다. 이때에 헤드의 시작각도와 종료각도, 매번 촬영시 마다 이동할 각도를 지정한다. 그리고 헤드 회전후 대기시간, 촬영 명령 후 다음 회전시 까지 대기할 시간 등을 지정한다.

-촬영작업이 완료되면 전체 사진 데이터를 마스터 콘트롤러로 전송토록 하고 이를 전부 모아 하나의 압축파일로 구성하여 사용자PC로 다운로드 받을 수 있도록 한다.           

작업FLOW

1.촬영이 완료되어 수합된 250장의 사진을 Reacp 360 클라우드 서비스에 업로드하여 3D 모델링작업을 의뢰한다.  

2. Reacp 360 클라우드 작업이 완료되면 완성된 3D 모델링제이터를 .obj 파일로 다운로드 받는다.

3. 다운로드 받은 파일을 Meshmixer 프로그램으로 열어 보면 다음과 같이 3D 모델을 확인할 수 있다.  

Meshmixer 프로그램 기능으로 원하는 부분만을 잘라 내어

 잘못된 부분을 보정작업하거나, 거칠게 모뎅링 된 부분을 부드럽게 손질하여

다음과 같이 원하는 3D 모델로 저장한다.

Shades 조정하여 컬러 텟스처를 제거하면 다음과 같은 모양이 되는데

이 모양이  3D 프린팅하면  출력되는 결과물의 모습이다.

4. 보정작업이 완료된 3D 모델을 stl 파일형태로 Export하여 파일로 저장하면 이 파일이 3D 프린터로 출력할 수 있는 파일이 된다.