볼의 마모 영역 이미지를 획득하는 단계;상기 볼의 마모 영역 이미지의 딥러닝 세그멘테이션(Segmentation)을 수행하는 단계;딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지를 이용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계; 및상기 마모흔의 크기를 통한 마모량을 계산하는 단계;를 포함하고,상기 딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지를 이용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계는,상기 볼의 마모 영역 이미지의 각 픽셀의 밝기를 통해서 이루어지는 것을 특징으로 하는 볼의 마모량 측정 방법.

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제1 항에 있어서,상기 딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지를 이용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계는,상기 볼의 마모 영역과 비마모 영역의 경계선을 이루는 폐곡선을 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 볼의 마모량 측정 방법.

제3 항에 있어서,상기 딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지를 이용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계는,상기 폐곡선 내부의 픽셀이, 비마모 영역의 휘도를 갖는 경우에도 마모 영역으로 변환시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼의 마모량 측정 방법.

제1 항 또는 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지를 이용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계는,상기 딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지에 딥러닝 주성분 분석(PCA) 기법을 적용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 볼의 마모량 측정 방법.

제5 항에 있어서,상기 딥러닝 세그멘테이션된 볼의 마모 영역 이미지를 이용하여 마모흔의 크기를 획득하는 단계는,딥러닝 주성분 분석(PCA) 기법을 통해서 획득된 장축과 단축을 각각 타원의 장축과 단축으로 취급하고, 동일한 면적을 갖는 원으로 변환시키는 단계; 및상기 원의 반지름을 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 볼의 마모량 측정 방법.

제6 항에 있어서,상기 마모흔의 크기를 통한 마모량을 계산하는 단계는,상기 원의 반지름을 이용하여 마모량을 계산하는 것을 특징으로 하는 볼의 마모량 측정 방법.