이 논문은 에나멜 전선의 제조공정의 자동화에 있어서 핵심역할을 하는 보빈의 자동인식을 위한 머신 비젼 시스템에 관한 것이다. 이 시스템의 역할은 컨베이어 라인의 팔레트 위에 놓인 보빈들의 영상을 CCD 카메라로 취득, 분석하여 보빈 형태, 색상, 제조공정번호 등의 다양한 정보를 추출하여, 전체 생산공정을 제어하는 주 컴퓨터로 보내는 일을 수행한다. 이 비젼 시스템은 개발된 후 에나멜 전선 생산공장에 설치되어 일정 시험기간을 거쳐 현재 성공적으로 운영되고 있다.
본 논문은 DSP를 이용한 스테레오 비젼 로봇의 설계에 관한 연구이다. 스테레오 비젼 로봇은 제어 시스템, 비젼 시스템, 그리고 호스트 컴퓨터로 구성된다. 비젼 시스템은 32비트 DSP 프로세서를 기반으로 구현하였고, 스테레오 영상 처리는 상관계수법을 적용하였다. 실험 결과, 영상인식에 의해 로봇의 제어가 원활하게 되었으며, 영상인식률은 약 95%를 얻었다.
산업용 칼라 액정 패널 비젼 시스템은 공장 자동화 시스템 및 고속도로 등의 모니터링을 위해 필요한 시스템이다. 본 논문에서는 산업용 액정 패널 비젼에서 입력신호인 NTSC, SECAM, PAL 및 컴퓨터의 RGB 신호를 받아 이를 그래픽 처리하여 LCD 패널에 디스플레이 하여 대형 스크린에 투사하기 위한 LCD 드라이버 인터페이스를 카드를 개발하였다. 개발된 인터페이스 카드는 XGA(1024X768)급의 성능을 가진다. 카드의 성능을 테스트하기 위해 적합성 시험을 하였으며, 테스트 결과 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 인터넷 기반에 대한 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비젼시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 제어가 가능하도록 하였다. 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 현재 이동로봇 제어를 할 때 많이 사용되는 방법은 IEEE 802.11b를 기반으로 한 wireless LAN Socket, TCP/IP, RF, 블루투스 통신등이 있다. 이러한 방식중 본 논문에서는 Internet 방식 중에 TCP/IP 프로토콜을 사용하였다. 전체 시스템은 이동로봇과 서버 그리고 클라이언트로 구성되며 이동 로봇은 인터넷을 통해서 로봇을 제어하거나 필요에 따라서는 로봇이 직접 제어권을 가지고 자율주행이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 실험을 통한 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
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.
자동차 부품생산 시 발생할 수 있는 다양한 결함을 생산 공정 중에 결함을 발견하는 것은 사후 비용절감 부분에서 매우 중요하다. 특히 플라스틱과 같은 사출성형(injection molding) 경우 흠집(scratch) 및 미성형이 빈번하게 발생되어 납기지연에 주 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 LabView 기반의 비젼시스템(vision system)을 활용하여 플라스틱 제품에 발생할 수 있는 다양한 결함을 검출할 수 있는 검출시스템을 개발하고자 한다. 또한 발생된 결함을 DB 화하여 결함 원인을 분석할 수 있는 데이터를 확보하고, 불량률을 줄여 생산 공정을 개선하고자 한다.
비젼 검사시스템에서 기판에 존재하는 납 형상의 패턴을 분류함으로써 사전에 불량을 줄일 수 있다. 이러한 경우 대부분의 불량은 부정확한 납의 위치 및 두께로 인해 발생하게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 주어진 경계 내에 불분명하게 형성된 납의 형태 및 두께를 정상과 불량으로 분류하기 위해 무게중심점에 기초한 정합과 XOR연산을 이용한 비젼 검사시스템을 제안하였다. 제안한 비젼 검사시스템을 인쇄회로기판상의 납땜형상 패턴에 적용하여 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
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.
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.
This paper presents the development of estimation model and control method based on the new computer vision. This proposed control method is accomplished using a sequential estimation scheme that permits placement of the rigid body in each of the two-dimensional image planes of monitoring cameras. Estimation model with six parameters is developed based on a model that generalizes known 4-axis scara robot kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation, etc. Based on the estimated parameters,depending on each camers the joint angle of robot is estimated by the iteration method. The method is tested experimentally in two ways, the estimation model test and a three-dimensional rigid body placement task. Three results show that control scheme used is precise and robust. This feature can open the door to a range of application of multi-axis robot such as assembly and welding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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