실제 산업현장에서 비젼 시스템을 적용하기에는 로봇 비젼 제어알고리즘의 기구학모델의 정확도, 로봇이 움직이는 동안 카메라 초점거리와 방위에 대한 보정, 3 차원 물리적 좌표에서 2 차원 카메라 좌표로의 매핑에 대한 이해 등 해결해야 할 많은 문제점들이 있다. 본 논문에 제안된 비젼 시스템 모델은 카메라와 로봇 사이의 상대적인 위치가 알려지지 않아도 제어가 가능하고, 카메라 보정 문제를 해결하기 위해 6 개의 카메라 매개변수를 가지는 비젼 시스템 모델을 제시하였으며, 이를 이용하여 로봇 비젼 제어알고리즘 개발에 N-R 방법과 EKF 방법을 적용하였다. 최종적으로 N-R 과 EKF 방법에 의하여 개발된 로봇 비젼 제어 알고리즘의 위치 정밀도와 데이터 처리 시간을 얇은 막대 배치작업을 수행하여 비교하였다.
레이저를 이용한 마킹(marking) 시스템은 미러(mirror)를 움직이는 XY Scanner안 모터의 Thermal drift로 인한 오차와 laser 오류에 의해 마킹의 불량을 초래하게 된다. 따라서, 이 마킹 불량을 검사하기 위해 마킹 시스템에는 비젼(Vision)을 이용한 검사 장비가 탑재된다. 현재 웨이퍼 마킹기나 다른 마킹기의 비젼시스템은 후검사(post vision) 시스템을 도입하고 있다. 하지만, 후검사 시스템의 경우 마킹이 잘못되었을 때, 바로 마킹을 중지하지 못하고 적어도 한 단위 마킹(tray, 웨이퍼, Strip, PCB 등등)을 망치게 되고, 만일 마킹 대상물이 고가인 경우 상당한 금액의 손실을 가져오는 단점을 가지고 있다. 이러한 단절을 보완하기 위해 본 논문에서는 CPVS(Concurrent Processing Vision System)라는 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 마킹과 마킹 품질검사를 동시에 병행함으로써 마킹이 잘못되었을 때 마킹을 중단하게 되어 더 이상의 손실이 나지 않게 하고 후처리 검사 시스템으로의 이송과정을 생략함으로써 processing time을 줄이고, 생산성을 높인다는 장점을 가지게 된다. 이 시스템의 구현은 Visual C++의 MFC 라이브러리를 사용한 MDI구조로 구현하였다.
본 논문에서 구현한 시스템은 비젼(vision)시스템을 이용하여 자율 이동로봇의 경로를 탐색하고 추출된 정보로부터 자율 이동로봇의 위치제어 성능을 제시하고자 한다. 일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 기타 다른 시스템의 정보를 이용하여 미로를 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그리고, 본 연구에서 제시한 시스템은 자율이동로봇의 행동 환경을 호스트 PC인 비젼시스템이 로봇의 현재 위치, 로봇이 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 둥둥을 분석한다. 분석된 결과값을 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하면 로봇은 그 데이터를 받아서 동작하게 되며 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 만들거나 장애물을 회피 할 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 A* 알고리즘을 사용하였으며, 본 알고리즘은 매우 단순하면서도 실시간 처리에 적용가능하며, 자율 이동로봇의 충돌회피, 최단 경로 생성에 대한 성능을 실험을 통하여 제시한다.
입체영상 디스플레이는 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 데이터는 변위 벡터, 움직임 벡터와 참조영상과의 오차영상을 전송하게 되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 입체영상 디스플레이를 하게 된다. 이를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼시스템에 있다. 본 논문에서는 효율적인 스테레오 정합을 위한 고효율 비젼시스템을 설계하고 실험결과 제안한 입체영상 디스플레이 시스템의 효용성을 검증한다.
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.
본 논문은 스테레오 시차정보를 이용하여 스테레오 비젼 시스템에서 표적물체의 영역 및 위치를 구하고, 표적물체를 제외한 배경을 분리함으로써 표적물체 영역을 효과적으로 추출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 즉, 제안한 알고리즘은 스테레오 비젼 시스템에서 얻어지는 양안시차 정보와 각 픽셀의 유사도를 이용하여 1차적으로 배경을 분리한 후 그 결과에 히스토그램을 적용하여 최종적으로 표적물체 영역을 추출하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 표적 물체영역을 추출할 수 있었고, 이의 구현으로 스테레오 원격작업 시스템이나 적응적인 스테레오 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
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.
야간에 자동차를 운행할 때 검정색 차량 같은 어두운 색상의 자동차는 운전자가 인지를 못하는 경우가 많고 안개가 짙게 낀 상황도 운전자의 시야가 좁아져 교통사고율이 급격하게 증가한다. 도로교통공단의 자료에 의하면 최근 5년(2009~2013) 동안 가해자의 안전거리 미확보로 인한 교통사고는 매년 감소하는 것으로 나타나지만, 안전운전 의무 불이행 다음으로 두 번째로 높은 사고 건수를 기록하고 있다. 이는 아직도 운전자의 시인성 저하에 대한 방안이 부족하기 때문이다. 시인성 저하를 위한 대책으로 BMW, AUDI, Benz 회사에서 적외선 카메라를 이용한 나이트 비젼이 있으나 거리감지기능이 없어 디스플레이를 계속 주시하면서 운행하여야 하므로 시야가 좁아져 다른 위험이 발생할 수 있다. 현재 시중에 제공되고 있는 적외선 나이트 비젼 카메라를 이용하였을 때 일반 시야보다 약 4배 정도의 거리를 인식할 수 있었고, 이러한 나이트 비젼의 장점을 활용하여 전면 차량과의 안전거리를 확보하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 제시하는 시스템은 시인성이 떨어지는 환경을 가정하여 설계하였고 나이트 비젼 카메라를 이용해 디스플레이로 출력하여 육안으로 구분할 수 없는 물체도 인지할 수 있어 헤드라이트를 켜고 운행할 때보다 안전한 운행을 할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 디스플레이를 지속적으로 주시하며 운행할 경우 거리 감각이 떨어져 근접해 오는 물체와의 충돌 사고를 막기 힘들 것으로 보인다. 따라서 이러한 단점을 보안하기 위해 영상 데이터를 활용하여 앞 차량의 유무를 파악하고 차량이 있을 때 안전거리를 디스플레이에 표시함으로 앞 차량과의 거리를 유지하여 사고를 예방하여 안전 운행이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 인간의 시각을 가장 유사하게 구현한 스테레오 시스템을 이용하여 목표물의 크기를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 하였으며, 기존의 스테레오 시스템에서 발전한 방법으로 물체의 실체 크기에 가깝게 얻을 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이에 따라 기존의 교차식 스테레오 시스템에서 변형된 직각 스테레오 비젼 시스템을 제시하였으며, 제시한 시스템의 결과로서 실제 측정하고자 하는 목표물의 크기를 93[%]에서 103[%] 정도로 측정하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 제시한 직각 스테레오 비젼 시스템은 기존의 로봇 시스템 등의 선비 시스템 분야에서 산업 전반에 걸친 영상 처리의 응용 기법으로서 그 다양성이 매우 많음이 기대된다.
본 논문에서는, LSI 적층 기술을 이용한 실시간 처리 마이크로 비젼의 개발을 소개하고 있다. 새롭게 개발된 LSI 적층기술을 이용하여, 영상신호의 증폭, 변환, 연산처리등의 기본기능을 가지는 다수의 LSI 웨이퍼를 적층한다. 각 층간의 고밀도 수직배선을 통하여 대량의 영상정보를 동시에 전달하므로써, 대규모 동시 병렬처리를 가능하게 하며, 다수의 층에 걸쳐 파이프 라인 처리가 이루어진다. VLSI 설계시스템을 이용하여, 윤곽 검출기능을 가지는 테스트 칩을 설계(2 .mu.m CMOS design rule)하고, 시뮬레이션을 통하여 양호한 동작(처리시간 10 .mu.s)을 확인하고 있다. 시험제작을 위해서는, 새롭게 개발된 LSI 적층기술이 이용된다. 영상처리의 기본회로가 실려있는 웨이퍼의 기반을 30 .mu.m 의 두께까지 연마하고, 개발된 웨이퍼 aligner를 이용하여 수직배선이 형성된 상하 두 개의 웨이퍼를 미세조정하면서 접착한다. 이상의 제작과정을 반복하여 두께 1mm이하의 인공망막과 같은 마이크로 비젼을 제작한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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