휴머노이드 로봇이 인간처럼 그림을 그리기 위해서는 순서를 가지는 드로잉 좌표 집합이 필요하다. 하지만 기존 영상 처리를 통한 윤곽선에서의 좌표 집합은 순서가 없고 로봇 암을 들어 올리는 좌표가 없다. 또한 불필요한 좌표가 다수 포함되어 있어서 효율적인 드로잉을 하기가 어려워 드로잉하는데 시간이 많이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 3축으로 구성된 휴머노이드 로봇 암이 드로잉하기 위한 좌표 집합을 추출하는 알고리즘을 개발한다. 이를 구현하기 위해서는 로봇이 드로잉하기 위한 윤곽선 추출 알고리즘과 추출한 드로잉 좌표 집합에서 드로잉 순서와 로봇 암을 들어 올리는 점을 전체 좌표 리스트에 포함해야 한다. 제안하는 알고리즘이 추출하는 좌표 집합은 캠 영상으로부터 입력되는 컬러 이미지에서 이미지 프로세싱을 거친 윤곽선을 입력으로 하며, 추출한 좌표들의 순서와 로봇 암의 드로잉 시작점을 삽입함으로서 빠르고 효율적인 로봇 드로잉 좌표 집합 추출 알고리즘을 구현한다. 또한 제안하는 추출 알고리즘을 휴머노이드 로봇에 적용하여 실험하였으며, 좌표 추출 알고리즘의 정확성과 효율성을 비교하였다.
휴머노이드 로봇 중 초상화를 그리는 로봇이 있지만 다양한 영상을 입력받아 명암 및 그림자까지 그림을 그리는 로봇은 흔하지 않다. 기존의 화가로봇들은 사용자의 얼굴을 영상으로 입력받아 윤곽선만 추출하여 그리는 방식으로, 입력된 영상으로부터 로봇 암을 제어하는 과정에서 제대로 동기화가 이뤄지지 못해 드로잉 속도가 느리고 원본 영상과 비교 시 차이가 많이 난다. 본 연구에서는 입력된 영상으로부터 명암과 그림자를 인식하여 표현해 줌으로써 입체감 있는 그림의 드로잉이 가능하다. 또한, 로봇 암의 미세한 컨트롤을 통해 드로잉 선 두께를 제어함으로써 자연스러운 그림을 그리고, 드로잉 속도가 향상되어 정확도를 높일 수 있게 하는 휴리스틱 암 제어 기술을 제안한다. 이를 구현하기 위해서는 영상으로부터 명암, 그림자의 농도에 따라 레벨을 결정하고, 레벨을 바탕으로 주변 명암 픽셀들을 평활화 하여 좌표 집합을 추출한다. 좌표 값들로 부터 유효 궤적을 분석하여 로봇 암이 이동할 경로를 추출하고, 효율적인 드로잉 기법을 통해 명암을 표현하여 드로잉하려 한다.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
4차 산업 혁명을 통해 산업 현장에서 수많은 작업들이 로봇을 이용한 자동화로 대체되고 있는 가운데, 물류 산업에서는 아직도 물건이나 화물을 피킹하고, 분류하는 과정에서 많은 인력이 동원된다. 이러한 것을 극복하기 위해 해외의 다양한 회사들이 피킹/분류 작업의 자동화를 위해 많은 연구를 하고 있다. 피킹/분류 시스템은 인력을 사용하는 과정에서 많은 인건비가 발생하고, 무거운 물건을 옮기다가 허리를 다치거나 중장비 운행 중 사고로 인해 인명 피해가 발생하기도 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 목적지 까지 라인 트레이서를 통해 이동하며, 원하는 물건을 적재 하도록 로봇 암을 적용한 '자동물류분류 시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며, 자동으로 지정된 검은 라인을 따라 이동하고, 어플리케이션을 통해 선택된 물건을 찾아가 적재하는 시스템이며, 원격으로 수동 조작 또한 가능하다.
다빈치 로봇수술은 현재 다양한 외과영역에서 시행되고 있으나 폐, 식도 외과영역에서는 아직까지 널리 이용되지 않고 있다. 본원에서는 74세 남자환자가 딸꾹질과 연하곤란을 주소로 내원하여 시행한 검사에서 식도암으로 진단되어 da Vinci 로봇을 이용하여 식도절제술을 시행한 후, 복강경으로 위장튜브를 만들어 흉골하 통로를 통해 경부에서 위장-식도 단단 문합을 시행하였다. 환자는 수술 후 특별한 합병증 없이 완쾌 퇴원하였다. 향후 다빈치로봇을 이용한 최소 침습수술이 식도암을 비롯한 폐, 식도외과 영역에의 활용에 있어서 좋은 결과가 기대되므로 보고하는 바이다.
본 논문에서는 평판 디스플레이용 유리의 평탄 도와 두께를 측정하기 위한 검사시스템을 구성한다. 유리 계측에 필요한 레이저센서와 로봇 암의 성능을 분석 및 해석한다. 3가지 레이저 센서를 사용하여 비교 분석하였고, 로봇암은 볼 스크루 타입을 사용하여 유리 계측 방법을 논하고, 문제점을 찾아내어 해결책을 제시한다. 유리의 평탄도와 두께 측정에 있어 스테이지와 로봇암에 의한 오차를 최소화하기 위해서 기구적 오차를 고려한 계측을 통해 성능을 개선한다.
본 연구는 휴머노이드 로봇 중에서 사람과 같은 방법으로 초상화를 그리는 로봇 암의 이동 궤적 최적화에 대해 기술한다. 이전에도 이러한 사람의 얼굴을 초상화로 그리는 로봇이 존재하였지만 대부분 인간과 유사한 움직임을 보이지 못하고 딱딱하고 단조로운 움직임을 보였다. 이런 단점을 보완하기 위해 가장 짧은 궤적을 찾는 알고리즘을 사용하여 보다 유연한 움직임을 구현하고, 초상화를 그리는 일련의 과정 중에서 입력된 영상을 가공하여 인간과 같이 그릴 수 있는 좌표를 효과적으로 정렬하고, 추출된 좌표를 바탕으로 로봇 암의 가장 빠르고 효율적인 이동궤적을 구한다.
본 연구에서는 다관절 로봇 암을 활용한 열 성형 공정을 통해 열가소성 복합재 부품을 개발하였다. 유한요소해석을 기반으로 로봇 암이 적용된 고속 열 성형 공정의 최적 공정 변수를 도출하였고, 이를 기반으로 실제 제작 공정을 통해 공정 변수를 구체화하였다. 제작된 부품과 유한요소해석 간의 두께 균일성, 주름 분포를 비교하였고, 이를 통해 유한요소해석의 타당성을 입증하였다. 또한, 제작된 복합재 부품의 성형성을 평가하기 위해 결정화도와 기공률을 측정하였고, 그 결과 우수한 성형성을 보인 것으로 평가하였다. 이에 따라 본 연구는 로봇 암기반의 고속 열 성형 공정을 통한 공정 확립과 이를 통한 복합재 구조의 제작 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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