Abstract
Companies that want to improve their manufacturing processes have recently introduced the smart factory, which is particularly noticeable. The ultimate goal is to maximize the area of the smart factory that performs the process of the production facility completely with minimal manual control and to minimize errors of reasoning. This research is a part of a project for unmanned production, management, packaging, and delivery management and the detection of the start point of rebars to perform the automatic calibration of the rollers through the tracking of the automated facilities of unmanned production. It must meet the requirement to accurately track the position from the start point to the end point. In order to improve the tracking performance, it is important to set the accurate start point. However, the probability of tracking errors is high depending on environments such as illumination and dust through the conventional time-based detection method. In this paper, we propose a starting point detection method using the average brightness change of high speed IR camera to reduce the errors according to the environments, As a result, its performance is improved by more than 15%.
최근 제조 공정을 개선하려는 기업들은 스마트 팩토리를 도입, 이에 따른 도약이 특별히 눈에 띈다. 이는 최소한의 수동 제어를 통해 완벽하게 생산시설의 프로세스를 수행하는 스마트 팩토리의 영역을 최대화하고 추론의 오차를 최소화 하는 것이 최종 목적이다. 본 연구는 무인 생산, 관리, 포장, 배송 관리를 위한 프로젝트의 일부로써 무인생산의 자동화 설비의 철근 추적을 통해 롤러의 자동 교정을 수행하기 위해 철근 추적 시작점 검출에 대한 연구이며, 시작지점부터 끝점까지의 위치를 정확히 추적해야 하는 요구사항을 만족해야 한다. 추적성능을 높이기 위해서는 시작점 설정이 주요한데 기존의 시간 기반 검출방법을 통해서는 조도, 분진 등 환경에 따라 추적오류의 발생 확률이 높다. 본 논문에서는 환경에 따른 오차를 줄이기 위해 고속 IR카메라의 평균 밝기 변화를 이용한 시작점 검출 방법을 제안하며, 제안 사항을 통해 15%이상의 성능 향상을 확인하였다.
