AGV는 최근 생산라인에서 활용이 증대되고 있으며, 저렴하고 속도가 빠른 자기 테이프 유도 방식의 AGV가 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식의 AGV 운행 시스템은 고가의 설치비와 운행경로 변경의 유연성 저하 등으로 인해 다품종 소량 생산 시스템이나 협업 기반 생산 시스템에 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 설치 및 변경이 매우 용이한 색 테이프 또는 페인트 기반의 유도선을 카메라 비전을 이용하여 검출하고 해석하는 기술을 제시한다. AGV 운행경로의 자유로운 설정 및 변경이 가능하도록 분기 지점이나 합류 지점과 같은 복잡한 구조의 유도선 부분도 자동으로 분석하는 방법을 제시하며, 또한 안정적인 AGV 운행이 가능하도록 적합한 유도선 추적방향을 결정하는 방법도 제시한다. 제시한 기술을 구현 적용한 실제 산업용 AGV의 실시간 운행 실험을 통해, 제시한 기술이 산업현장에서 실제로 안정적으로 적용 가능함을 확인하였다.
휴머노이드 로봇에서 스스로 환경을 인식하는 기술은 필수적으로 필요하다. 그러나 정확하게 환경을 인식하기 위해서는 휴머노이드 움직임을 추정하여 보정해야 한다. 따라서 본 논문에서는 type-2 퍼지셋을 이용하여 휴머노이드 로봇의 움직임을 스테레오 비전기반으로 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 우선 스테레오 비전으로 얻은 Disparity Map을 Type-2 퍼지셋을 이용하여 추적할 대상을 추출한다. 추출된 대상은 보다 정확한 계산을 위하여 Wavelet Transform을 이용하여 정보량을 확장하였으며, 그 결과로 얻어진 결과영상들은 다시 Least suqare approximation과 Type-2 퍼지셋을 이용하여 하나의 결과값으로 나타내어진다. 연속된 두 이미지의 움직임을 추정함으로써 로봇의 움직임을 추정하게 된다. 제안된 방법은 실험을 통하여 그 추정 정확도나 연산속도 면에서 효율적임을 알 수 있었다.
드론이라고도 불리는 소형 무인기는 비전 시스템을 대부분 갖추고 있어 비전을 응용한 기술이 적합한 플랫폼이며 특히 랜드 마크 기반 위치 추적 방법은 드론과 지상 로봇과 같은 다른 플랫폼 간의 협업을 위한 효율적인 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 드론과 지상 로봇의 협업 시스템을 위하여 기준 마커를 검출하는 연구에 대하여 서술한다. 기준 마커 중 하나인 ArUco는 바코드보다 간단한 내부 코드를 가지고 있다. 기준 마커의 카메라 캘리브레이션을 통하여 카메라와 마커의 자세 추정이 가능하다. 성능 평가 실험을 통하여 형태가 간단한 마커, AprilTags, ArUco 간 성능 비교를 하였고 92%의 정확도를 얻어내었으며 ArUco의 적합한 이진화 알고리즘을 제시하였다.
최근 고도의 산업 발전이 진행되면서 생산현장의 IT 기술을 접목한 자동화시스템이 대두되고 있다. 특히 설계 도면과 생산된 부품의 정합여부를 검사하여 제품의 생산 품질을 관리하는 도면정합검사는 기존의 수작업을 대체하고, 신뢰성을 보장할 수 있는 자동화 시스템의 도입이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 비전 시스템을 기반으로 생산된 부품의 이미지를 인식/추출하고, 이를 이미지화된 도면과 매칭하여 정합 검사하는 도면정합검사시스템을 설계하였다. 따라서 기존의 수작업을 대체하여 생산의 효율을 높이고, 보다 정확한 검사기록을 관리하여 생산의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 머쉰비전기반 자동검사를 위한 대상 이미지영상 검출에 관한 연구결과로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 요구되는 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다.
최근 증강현실(augmented reality) 기술이 큰 주목을 받고 있다. 스마트폰, HMD 등과 같은 모바일 기기의 성능 향상 및 위치 기반 서비스의 보편화로 인해 증강현실 기술의 유용성을 입증하는 다양한 응용 분야들이 소개되고 있다. 증강현실은 기본적으로 현실세계에 가상의 디지털 콘텐츠를 자연스럽게 병치하여 인간의 감각과 인식을 확장시키는 실감미디어 기술이다. 증강현실을 구현하기 위해서는 사용자나 현실세계의 상황을 파악하고 인지하기 위한 컴퓨터 비전 기술, 가상의 디지털 콘텐츠를 생성하고 렌더링하기 위한 컴퓨터 그래픽스 기술, 증강현실 콘텐츠와 상호작용하기 위한 상호작용 기술, 사용자 중심의 증강현실 프로그램 개발을 지원하기 위한 저작 기술 등 다양한 요소 기술들을 필요로 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 기술 중의 하나로 객체의 3차원 움직임(포즈 변화)을 추적하기 위한 방법들의 최신 동향을 간략하게 분석하고, 향후 발전 방향에 대해 전망해 본다.
최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
인터넷은 글로벌 네트워크 인프라로서 그 영역을 사물인터넷까지 빠르게 확장해가고 있다. 사물인터넷 시대는 인터넷 초기와는 완전히 차별화된 네트워크 환경이 예상되며 이러한 차별화된 환경에 효율적으로 대응할 수 있는 새로운 네트워킹 기술 개발에 대한 필요성이 최근 대두되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷이 추구하는 기술적 비전을 실현하기 위해 현 네트워킹 기술의 한계를 극복할 수 있는 차세대 네트워킹 기술을 기반으로 사물인터넷을 구축하고자 세계적으로 진행되고 있는 관련 연구동향 및 표준화 동향을 분석한다.
자동차 분야에서 운전자의 안전 및 안전한 운전을 위해 비전 시스템에 기반한 Advanced Driver Assistant System(ADAS)을 개발하고 있고 비전 시스템을 이용한 물체인식 기술을 이용해서 차선인식, 보행자인식, 차량인식 등 통해 차량위치 및 추돌위험 등을 감지하기 위해 자동차 수준에서 필요로 하는 물체인식 기술 요구조건은 날로 증가하고 있다. 이를 지원하기 위한 Vehicle Vision Processor 또한 발전을 해오고 있고 초기에 50GOPS의 연산능력에서 약 400GOPS에 가까운 연산능력으로 720p 이미지 크기에 대해서 30fps Frame Rate로 처리할 수 있는 등 지금까지의 vehicle vision system을 위한 vision 연산기능이 강화된 vision processor 동향에 대해서 살펴보겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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