컴퓨터 비젼에서의 여러 문제를 해결하는데 있어서 최소화 기법이 많이 사용되지만 구체적인 구현 방법이나 성능 평가에 대한 자료가 미흡하다. 본 논문에서는 다른 연구자들이 기법을 선택하는데 참고가 되도록 널리 사용되는 최소화 기법들의 방법, 구현, 성능 등에 관하여 기술한다.
실시간 로봇 위치 제어를 위해 비젼시스템을 사용할 때 이 모델에 포함된 매개변수를 추정하는데 있어 계산시간을 줄이는 것은 매우 중요하다. 불행히도 흔히 사용되고 있는 일괄 처리 기법은 반복적으로 계산이 수행되기 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하여 실시간 로봇 위치 제어를 어렵게 한다. 반면에 본 연구에서 사용하고자 하는 화장 칼만 필터링은 사용하기 편리하고, 또한 순환적 방법으로 계산되기 때문에 비젼시스템의 매개변수를 계산하는데 있어 시간을 줄이는 커다란 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 로봇 위치 제어를 위해 사용하는 비젼 제어 기법에 확장 칼만 필터링을 적용되었다 여기서 사용된 비젼시스템 모델은 카메라 내부 매개변수(방향, 초점거리 등) 및 외부 매개변수(카메라와 로봇 사이의 상대적 위치)를 설명하기 위해 6개 매개변수를 포함하고 있다. 이러한 매개변수를 추정하기 위해 확장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 또한 이렇게 추정된 6개 매개변수를 사용하여 로봇을 구동시키기 위해 필요한 로봇 회전각 추정에도 화장 칼만 필터링 기법이 적용되었다. 최종적으로 확장 칼만 필터링을 사용하여 개발된 비젼 제어 기법의 타당성을 로봇 위치 제어 실험을 수행하여 확인하였다.
본 논문은 로봇이 이동하는 동안 장애물이 출현하는 불확실한 환경에서 N-R방법을 이용하여 개발된 로봇 비젼제어 기법의 효율성을 알아보고자 한다. 본 연구에 사용되는 비젼 시스템 모델은 6개의 카메라 매개변수(C1~C6)를 포함한다. N-R방법의 일괄처리기법을 이용하여 사용한 각 카메라에 대한 6개의 카메라 매개변수의 추정을 개발하고, 각 카메라에 대한 6개의 매개변수를 사용한 로봇 관절각 기법을 개발하여 얇은 막대 배치 작업을 수행한다. 특히, 불확실한 환경에서 얇은 막대 배치 작업을 위해 장애물에 의한 불연속 궤적은 시작영역, 중간영역, 타겟 근처 영역 등 3개 영역으로 구분하였다. 제안된 로봇 비젼 제어기법을 사용하여 얇은 막대 배치 실험을 통해 각 장애물 영역에서 장애물의 개수 증가에 따른 영향을 조사하고자 한다.
본 논문에서는 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 단일개체에 대한 움직임 추적결과를 3차원 좌표로 생성, 보정하는 기법을 제안한다. 먼저, 직교로 구성된 두 대의 카메라로부터 실시간으로 영상을 획득한 후, 각 영상에 대하여 차영상 기법과 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 움직이는 개체를 추출한다. 다음으로 추출된 정면, 상면 영상의 좌표를 통해 3차원 좌표로 생성할 수 있으나, 원근감 문제 등으로 좌표가 정밀하지 못하다. 그래서 추출된 두 영상의 좌표를 직교식 스테레오 비젼을 이용하여 좌표보정을 한 후 3차원 좌표를 생성한다. 제안된 방법을 통해 단일개체의 움직임에 대한 추적 결과가 3차원 좌표로 정밀하게 추출 되는지 실험을 통하여 검증하였다.
전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.
본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
비젼시스템을 검사, 물체위치 결정 및 용접 작업등에 실시간 응용하고자할 때 CCD카메라에서 얻어진 많은 데이터를 처리해야 하기 때문에 전산처리 속도를 줄이는 것이 매우 중요하다. 또한, 비젼시스템 모델에 포함되어 있는 매개변수를 추정하는데 있어서 Newton-Raphson 방법 같은 반복적인 기법을 사용하면 많은 전산처리 시간을 필요하게 되어 실시간 응용을 어렵게 한다. 위의 문제점을 해결하기 위해 확장칼만필터링 같은 효율적인 방법이 필요하다. 확장칼만필터링 방법은 CCD카메라로부터 얻어지는 측정데이터의 불확실성을 고려할 뿐만 아니라, 순환적인 처리 기법을 사용하므로 전산처리 속도 향상을 가져온다. 이리하여 본 연구는 비젼시스템 모델에 포함된 카메라 내부 및 외부 매개변수를 설명하는 6개 매개변수 추정과 이를 이용한 물체 치수를 추정하는데 확장칼만필터링 방법을 적용하였다. 마지막으로 개발된 추정기법의 실시간 적용의 타당성을 실험을 통하여 보였다.
본 연구에서 제안하는 위치인식시스템은 전파의 위상 및 크기를 이용하여 거리를 구하고 여기서 구한 거리 정보를 보다 정확하게 측정하기 위해서 비젼에 의한 영상 히스토그램 기법을 이용하여 보완하는 기술이다. 제안하는 기술은 거리측정용 무선송수신기로부터 송수신된 900Mhz대 RF 신호로부터 중간주파수인 450Khz의 아날로그 데이터를 디지털신호처리를 통하여 얻어내며, 여기서 얻어진 거리 정보에다 비젼에 의해 얻어진 거리를 상호 보완하여 보다 정확한 거리 정보를 획득한다. 측정된 거리의 평가를 위해서 실제거리와 측정된 거리를 비교 분석하고, 또한 평균처리 및 진폭특성을 통한 측정오차 개선 방법과 기존의 RF 신호만 이용하는 경우와 비교 검토한다.
본 논문은 유비쿼터스 이동로봇의 자기위치인식에 적용되는 비젼시스템의 왜곡된 영상을 보정하기 위한 실용적인 방법을 제안하다. 이동로봇에서 자기위치인식은 필수적인 요소이며 카메라 비젼시스템을 이용하여 처리 가능하다. 자기위치인식에서 비젼시스템은 넓은 시야를 확보하기 위해 어안렌즈를 이용하는데, 이는 영상의 왜곡을 발생한다. 또한 이동로봇은 지속적인 움직임을 가지므로 빠른 시간 내에 영상을 처리하여 자기위치를 인식해야 한다. 따라서 이동로봇에 적용 가능한 실용적인 영상왜곡 보정기법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 검증한다.
This paper is concerned with the application of the vision control scheme for robot's point placement task in discontinuous trajectory caused by obstacle. The proposed vision control scheme consists of four models, which are the robot's kinematic model, vision system model, 6-parameters estimation model, and robot's joint angles estimation model. For this study, the discontinuous trajectory by obstacle is divided into two obstacle regions. Each obstacle region consists of 3 cases, according to the variation of number of cameras that can not acquire the vision data. Then, the effects of number of cameras on the proposed robot's vision control scheme are investigated in each obstacle region. Finally, the practicality of the proposed robot's vision control scheme is demonstrated experimentally by performing the robot's point placement task in discontinuous trajectory by obstacle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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