KR101467256B1 - 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 장치 - Google Patents

산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법은 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 단계, 배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에는, 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 단계, 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성하는 단계, 생성된 배경 정보를 전체 계조의 개수와 같거나 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱될 수 있는 이진화 레지스터에 저장하는 단계, 영상 이진화 수행 모드로 결정된 경우에, 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값으로써 어드레스를 생성하는 단계 및 계조에 상응하여 생성된 어드레스로 액세스된 이진화 레지스터에서 독출되는 이진 심볼에 따라, 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정하고, 픽셀 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR FAST IMAGE BINARIZATION FOR INDUSTRIAL ROBOTS}
본 발명은 영상 처리에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 영상 처리를 위한 고속 이진화에 관한 것이다.
물체 인식에 대한 영상 처리 기술은 자동차 번호판 인식, 사람의 홍채, 얼굴 인식 등에서부터 의료 및 산업용 로봇에 이르기까지 다양한 분야에서 적용되고 있다.
영상 이진화 기술은 영상의 모든 픽셀값들을 특정 문턱값을 기준으로 흑과 백, 두 가지 색으로 변환하는 기술로써, 영상 처리 시에 인식 기술의 신뢰도를 높이기 위한 전처리 과정으로 문자 인식, 의료 영상 등과 같이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 말하자면, 영상 이진화 기술은 이후 단계에서 서로 다른 수준 또는 방식의 영상 처리가 요구되는 배경 영상과 배경 영상이 아닌 전경 영상을 픽셀 별로 미리 구분하는 기술이다.
영상 이진화 기술에 의해 픽셀들을 이진값 1과 0으로 태깅하고, 예를 들어 이진값 1로 태깅된 픽셀들만 이후에 고도의 연산 자원을 필요로 하는 물체 인식 알고리즘에 적용한다면, 한정된 연산 자원을 가진 물체 인식 장치의 영상 처리 속도와 신뢰성을 크게 높일 수 있을 것이다.
통상적으로, 영상 이진화 기술은 전역 문턱값 방식과 적응적 문턱값 방식으로 나눌 수 있다. 전역 문턱값 방식은, 영상의 히스토그램이 쌍봉형이라고 가정하였을 때, 통계학적인 방법으로 계곡점을 찾아서 문턱값을 획득하는 Otsu 방식이 대표적이다. 적응적 문턱값 방식은 w2 크기 블록의 표준 편차에 평균을 가중치로 사용하여 블록 단위로 문턱값을 획득하는 Sauvola 방식이 대표적이다.
이러한 종래의 영상 이진화 기술들은 히스토그램이 대체로 쌍봉형으로 이루어진 문자 영상의 처리에 적합하며, 다소 무거운 통계학적 연산을 필요로 하기 때문에, 성능이 낮고 저렴한 하드웨어로 구현하기는 어렵다.
컨베이어 벨트 라인의 영상을 처리하는 산업용 로봇의 동작 환경은 고정된 배경 영역이 얻어진다는 점과, 히스토그램이 혼합형으로 나타난다는 점이 특징이다. 따라서, 배경 영역의 히스토그램 정보를 문턱값으로 정하여 영상을 이진화할 수 있다.
1. Nobuyuki Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-level Histograms," IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, pp. 62-66, Jan 1979 2. J. Sauvola and M. Pietikainen, "Adaptive document image binarization," Pattern Recognition, Vol. 33, No. 2, pp. 225-236, 2000 3. B. Gatos, I. Pratikakis, S.J. Preantonis, "Adaptive degraded document image binarization," Pattern Recognition, Vol. 39, pp. 317-327, 2006
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법은,
영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 단계;
배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에는, 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 단계;
상기 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 각각의 계조가 상기 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성하는 단계;
상기 생성된 배경 정보를 전체 계조의 개수와 같거나 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱될 수 있는 이진화 레지스터에 저장하는 단계;
영상 이진화 수행 모드로 결정된 경우에, 상기 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값으로써 어드레스를 생성하는 단계; 및
계조에 상응하여 생성된 어드레스로 액세스된 상기 이진화 레지스터에서 독출되는 이진 심볼에 따라, 상기 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정하고, 픽셀 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 단계는,
물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하는 단계; 및
만약 물체가 존재하지 않으면 배경 계조 범위 및 배경 정보를 설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하며, 물체가 존재하면 영상 이진화 수행 모드로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 단계는,
물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하여, 물체가 존재하지 않을 때의 입력 영상 전체를 배경 영역으로서 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 영역은 차영상 기법 또는 배경 모델링 기법 중 어느 하나에 의해 추출될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 계조 범위는 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 정보는 전체 계조의 개수와 동일한 개수의 이진 심볼들을 가지며, 상기 이진 심볼은 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하면 제1 이진값을 가지고, 그렇지 않으면 제2 이진값을 가질 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 이진화 영상은 배경 영역에 속하는 픽셀을 제1 픽셀 값의 픽셀로 표현하고, 배경 영역에 속하지 않는 픽셀을 상기 제1 픽셀 값과 다른 제2 픽셀 값의 픽셀로 표현한 영상이고,
상기 이진화 영상의 픽셀의 픽셀 값은 상기 이진화 레지스터에서 출력되는 이진 심볼에 상기 제2 픽셀값을 승산하여 산출될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 계조는 8 비트로 표현되고, 상기 제1 이진값은 0, 상기 제2 이진값은 1, 상기 제1 픽셀 값은 0x00, 상기 제2 픽셀 값은 0xff일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 생성된 이진화 영상에 대해, 노이즈 제거 필터링 기법이나 폐쇄 및 확대 동작을 포함하는 모핑 기법을 각각 또는 함께 적용하여 보정 이진화 영상을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 기록 매체는 컴퓨터에서 어느 한 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법을 구현하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 독출될 수 있는 기록 매체일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치는,
영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 동작 제어부;
배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에, 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출부;
배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에, 상기 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 각각의 계조가 상기 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성하는 배경 정보 생성부;
상기 생성된 배경 정보를 저장하며, 전체 계조의 개수와 같거나 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱되어 이진 심볼을 독출할 수 있는 이진화 레지스터;
영상 이진화 수행 모드로 결정된 경우에, 상기 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값으로써 어드레스를 생성하는 어드레스 생성부; 및
계조에 상응하여 생성된 어드레스로 액세스된 상기 이진화 레지스터에서 독출되는 이진 심볼에 따라, 상기 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정하고, 픽셀 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성하는 이진화 영상 생성부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 동작 제어부는,
컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하고, 만약 물체가 존재하지 않으면 배경 계조 범위 및 배경 정보를 설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하며, 물체가 존재하면 영상 이진화 수행 모드로 결정하도록 동작할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 영역 추출부는,
컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 물리적으로 검출하는 물체 센서를 더 포함하고,
상기 물체 센서에 의해 물체가 검출되지 않을 때의 입력 영상 전체를 배경 영역으로서 추출하도록 동작할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 영역은 차영상 기법 또는 배경 모델링 기법 중 어느 하나에 의해 추출될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 계조 범위는 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위로 결정될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배경 정보는 전체 계조의 개수와 동일한 개수의 이진 심볼들을 가지며, 상기 이진 심볼은 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하면 제1 이진값을 가지고, 그렇지 않으면 제2 이진값을 가질 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 이진화 영상은 배경 영역에 속하는 픽셀을 제1 픽셀 값의 픽셀로 표현하고, 배경 영역에 속하지 않는 픽셀을 상기 제1 픽셀 값과 다른 제2 픽셀 값의 픽셀로 표현한 영상이고,
상기 이진화 영상의 픽셀의 픽셀 값은 상기 이진화 레지스터에서 출력되는 이진 심볼에 상기 제2 픽셀값을 승산하여 산출될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 계조는 8 비트로 표현되고, 상기 제1 이진값은 0, 상기 제2 이진값은 1, 상기 제1 픽셀 값은 0x00, 상기 제2 픽셀 값은 0xff일 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치는
상기 생성된 이진화 영상에 대해, 노이즈 제거 필터링 기법이나 폐쇄 및 확대 동작을 포함하는 모핑 기법을 각각 또는 함께 적용하여 보정 이진화 영상을 생성하는 픽셀 보정부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 기록 매체는 컴퓨터를 어느 한 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치로서 구현하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 독출될 수 있는 기록 매체이다.
본 발명의 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 장치에 따르면, 산업용 로봇의 동작 환경에 최적화되어, 연산이 최소화되어 실시간에 가깝게 빠르면서도 높은 신뢰성과 충분한 성능을 보일 수 있다.
본 발명의 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 장치에 따르면, 고속 영상 이진화에 걸리는 시간이 매우 짧고 연산 자원을 매우 적게 차지하므로, 이후의 실제 영상 처리 단계에 영향을 주지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법에서, 산업용 로봇의 동작 환경에서 영상 촬상 장치를 가지는 산업용 로봇이 획득하는 영상과 그레이 히스토그램을 예시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법에서, 비어 있는 컨베이어 벨트에 의한 배경 영역, 배경 히스토그램 및 배경 정보를 예시한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법을 예시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치를 예시한 블록도이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법에서, 산업용 로봇의 동작 환경에서 영상 촬상 장치를 가지는 산업용 로봇이 획득하는 영상과 계조 히스토그램을 예시한 개념도이다.
예를 들어 컨베이어 벨트 라인을 따라 운송되는 부품들을 조립하는 산업용 로봇은 특정 위치에서 컨베이어 벨트를 촬영하도록 고정된 촬상 장치를 통해 컨베이어 벨트와 부품이 촬상되는 영상을 획득한다.
도 1을 참조하면, 우측의 영상은 컨베이어 벨트 상에 운송되는 두 개의 작은 부품들이 찍힌 영상이고, 좌측의 그래프는 해당 영상의 계조 히스토그램이다.
예를 들어 계조(gray level)는 8 비트의 계조 데이터로 나타낼 수 있는 0부터 255의 256 단계의 계조 중에서 결정될 수 있다. 계조 히스토그램은 하나의 영상 내에서 256 단계의 계조들 중 각각의 계조를 가지는 픽셀들의 개수를 가지고 생성한 그래프이다.
균일한 색상의 컨베이어 벨트에 상응하는 픽셀들의 계조는, 중간 정도의 계조를 가지는데 픽셀들의 수가 상대적으로 많기 때문에, 계조 히스토그램에서 중앙의 높은 봉우리를 중심으로 분포한다.
반면에, 예를 들어 통상적으로 검정색으로 패키징되는 집적회로 패키지나 은색의 캔타입 커패시터와 같은 부품들에 상응하는 픽셀들의 계조는 컨베이어 벨트와 확연히 구별되는 계조를 가지며, 이 픽셀들의 수는 상대적으로 적기 때문에, 계조 히스토그램에서 양쪽 주변부의 낮은 봉우리들을 중심으로 분포한다.
만약 컨베이어 벨트 상에 부품이 없는 상황이라면 컨베이어 벨트만 촬영될 것이고, 따라서 계조 히스토그램에 유의미하게 나타나는 픽셀 개수 값은 컨베이어 벨트에 관한 픽셀들의 개수라고 간주할 수 있다.
나아가, 만약 컨베이어 벨트 상에 부품들이 놓이면, 컨베이어 벨트가 그 부품들에 의해 가려지는 만큼 계조 히스토그램에는 컨베이어 벨트에 상응하는 픽셀들의 개수는 감소하겠지만, 컨베이어 벨트에 상응하는 픽셀의 계조 범위는 영향을 받지 않을 것이다.
컨베이어 벨트 상에 부품이 없는 상황일 때에 그러한 유의미한 픽셀 개수 값을 가지는 계조의 범위는 대체로 컨베이어 벨트 상에 부품이 산재할 때에도 유지된다. 따라서, 컨베이어 벨트로 대표되는 배경 영역의 계조 범위, 즉 배경 계조 범위가 중요할 뿐이고, 배경 계조 범위 내에서 픽셀 개수의 값은 중요하지 않다고 결론 내릴 수 있다.
반면에, 컨베이어 벨트 상에 부품이든 이물질이든 존재한다면, 그 부품이나 이물질에 해당하는 픽셀의 계조는 컨베이어 벨트의 계조와 확연히 구별되는 계조를 가질 것이 분명하다. 그 픽셀이 부품에 상응할지 이물질에 상응할지는 추후에 이어지는 물체 인식 단계에서 판정될 것이며, 본 발명에서 관심의 대상인 영상 이진화 단계는 정밀한 물체 인식이 필요한 대상 영역들을 추출하는 것이 목적이다.
다시 말해, 배경 계조 범위 내의 계조를 가지는 픽셀이면 컨베이어 벨트에 상응할 가능성이 크고, 배경 계조 범위 밖의 계조를 가지는 픽셀은 부품 내지 이물질에 상응할 가능성이 크다.
본 발명의 발명자는 이러한 관찰 결과에 착안하여 컨베이어 벨트 상에 부품이 없는 동안에 획득되는 영상, 즉 기준 배경 영상의 히스토그램을 배경 영역의 계조 히스토그램으로 간주하고, 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 추출하며, 컨베이어 벨트 상에 부품이 운송되는 동안에 획득되는 영상, 즉 동작 영상의 픽셀 계조를 배경 계조 범위와 비교함으로써 대상 영역의 픽셀과 배경 영역의 픽셀을 고속으로 이진화하는 방안을 구상하였다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법에서, 비어 있는 컨베이어 벨트에 의한 배경 영역, 배경 히스토그램 및 배경 정보를 예시한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 도 2의 우측의 예시적인 배경 영역은 실제로 부품이 없는 동안에 컨베이어 벨트를 촬영한 기준 배경 영상으로부터 획득될 수 있다.
한편, 컨베이어 벨트 상에 부품이 항상 존재하여 직접적인 촬상으로는 기준 배경 영상을 획득하지 못 하더라도, 차영상 기법, 누적 또는 학습을 통한 배경 모델링 기법, 가우시안 혼합 모델과 같은 적응적 배경 모델링 기법 등의 주지된 배경 모델링 기법을 통해 배경 영역이 추출될 수 있다.
획득된 배경 영역은 대체로 균일한 계조를 가지고, 이러한 배경 영역으로부터 계조 히스토그램을 생성하면 도 2의 좌측의 예시적인 배경 히스토그램과 같다.
배경 영역 상에는 부품이라고 식별될 만한 픽셀들이 없기 때문에 배경 히스토그램은 중앙의 봉우리를 중심으로 좁게 분포하는 형태가 된다.
앞서 관찰한 바와 같이, 배경 영역은 히스토그램에 나타나는 픽셀 수보다는 계조 범위가 중요하므로, 배경 히스토그램 상에서 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위를 배경 계조 범위로 규정할 수 있다.
한편, 이와 같은 배경 영역에서 추출된 배경 히스토그램에서 배경 계조 범위를 정하기 위해 문턱값을 결정하는 방식은 B. Gatos 등이 제안한 적응적 문턱값 방식에 기초할 수 있다.
도 2에서 배경 히스토그램 아래에 제시되는 배경 정보는 계조가 배경 계조 범위에 속하는지 여부를 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 표현한 정보이다.
전체 계조 범위는 배경 계조 범위이거나 배경 계조 범위가 아니거나 둘 중 하나이므로, 전체 계조 범위의 계조 단계들에 대해 0과 1의 이진 데이터 중 하나를 할당한 비트열로 표현될 수 있고, 본 발명은 이러한 비트열을 배경 정보라고 정의한다.
예를 들어 8 비트 계조의 0부터 255까지의 계조 단계들에 대한 배경 정보는, 0부터 124까지 계조 단계에는 배경 계조 범위가 아니어서 이진 데이터 1을 할당하고, 125부터 200까지 계조 단계에는 배경 계조 범위이므로 이진 데이터 0을 할당하며, 201부터 255까지는 배경 계조 범위가 아니어서 이진 데이터 1을 할당한 비트열로 표현될 수 있다.
배경 정보의 비트열을 수학적으로 표현하면 다음 수학식 1과 같다.
Figure 112013079506331-pat00001
여기서 L은 계조 단계이고, IB는 배경 영역이며, IB(x,y)은 좌표 (x,y)의 픽셀을 의미한다. L=IB(x,y)는 어떤 계조 단계 L에 대응하여 좌표 (x,y)의 픽셀이 존재함을 의미하며, 다시 말하면 계조 히스토그램 상에서 어떤 계조 단계 L에 문턱값보다 큰 픽셀 개수 값이 존재함을 의미한다.
나아가, 그러한 계조 단계 L에 대하여 Href(L)은 0이 주어지고, 그렇지 않은 계조 단계 L에 대해서는 1이 주어지는 식으로 모든 계조 단계들에 0 또는 1이 할당됨으로써, 배경 정보의 비트열이 생성된다.
이렇게 생성된 배경 정보의 비트열은 컨베이어 벨트에 부품이 존재하는 동안에 획득되는 동작 영상의 픽셀들의 계조와 비교되어 동작 영상의 픽셀이 배경 영역인지 아닌지 판단하기 위한 기준으로 활용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법을 예시한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법은 단계(S31)에서, 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정할 수 있다. 배경 정보 설정 모드인 경우에는 단계(S32)으로 진행하고, 영상 이진화 수행 모드인 경우에는 단계(S35)로 진행한다. 이때, 영상 이진화 수행 모드는 배경 정보 설정 모드가 적어도 한 차례 수행되어 이진화 레지스터에 배경 정보가 성공적으로 저장된 이후에 선택될 수 있다.
실시예에 따라, 물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하여, 물체가 존재하지 않으면 배경 계조 범위 및 배경 정보를 설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하고, 물체가 존재하면 영상 이진화 수행 모드로 결정할 수 있다.
실시예에 따라, 정기적으로, 수시로 또는 주변 환경의 변화로 인해 누적된 배경 계조 범위의 오차가 소정의 수준을 초과할 경우에, 또는 그 밖의 이유로 배경 정보가 재설정되어야 할 경우에, 배경 계조 범위 및 배경 정보를 재설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 동작하고, 그렇지 않으면 영상 이진화 수행 모드로 동작할 수 있다.
만약 단계(S31)에서 배경 정보 설정 모드로 결정되면, 단계(S32)에서 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 단계로 진행될 수 있다.
실시예에 따라, 배경 영역은, 물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하여, 물체가 존재하지 않을 때의 입력 영상일 수 있다.
실시예에 따라, 배경 영역은 차영상 기법, 누적 또는 학습을 통한 배경 모델링 기법, 가우시안 혼합 모델과 같은 적응적 배경 모델링 기법과 같은 주지의 배경 모델링 기법을 통해 추출될 수 있다.
단계(S33)에서, 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성한다.
실시예에 따라, 배경 계조 범위는 Gatos 방식에 따라 결정될 수도 있고, 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위로 결정될 수도 있다.
실시예에 따라, 배경 정보는 전체 계조의 개수와 동일한 개수의 이진 심볼들을 가지는 비트열이다. 구체적으로, 배경 정보는 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하면 이진값 0으로, 그렇지 않으면 이진값 1로 표현한 이진 비트열일 수 있다.
단계(S34)에서는, 생성된 배경 정보를 전체 계조의 개수와 같거나 그보다 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱될 수 있는 이진화 레지스터에 저장할 수 있다.
이진화 레지스터에 배경 정보가 저장되고 나면, 단계(S31) 또는 단계(S35)로 진행할 수 있다.
만약 단계(S31)에서 영상 이진화 수행 모드로 결정되면, 단계(S35)에서, 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값으로써, 예를 들어 계조와 동일한 값으로써 어드레스를 생성한다.
예를 들어, 도 2의 예시에서, 입력 영상의 어떤 픽셀의 계조 값이 150이었다면, 해당 픽셀이 액세스할 이진 심볼에 상응하는 이진화 레지스터의 어드레스는 150이다. 이진화 레지스터의 어드레스 150에는 계조 단계 150이 배경 계조 범위에 포함되는지 여부를 알 수 있는 비트가 저장되어 있다. 이 경우에, 이진화 레지스터의 어드레스 150에 저장된 비트는 이진값 0이고, 이진값 0은 배경 계조 범위에 속함을 의미한다.
반면에 예를 들어 입력 영상의 어떤 픽셀의 계조 값이 100이었다면, 해당 픽셀이 액세스할 이진 심볼에 상응하는 이진화 레지스터의 어드레스는 100이다. 이진화 레지스터의 어드레스 100에는 계조 단계 100이 배경 계조 범위에 포함되는지 여부를 알 수 있는 비트가 이진값 1로 저장되어 있다. 이진값 1은 배경 계조 범위에 속하지 않음을 의미한다.
단계(S36)에서, 계조에 상응하여 생성된 어드레스로 액세스된 이진화 레지스터에서 독출되는 이진 심볼에 따라, 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정하고, 픽셀 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성한다.
이진화 레지스터에서 계조에 따라 이진 심볼을 독출하는 동작을 수학적으로 표현하면 다음 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112013079506331-pat00002
여기서, B(x,y)는 이진화 레지스터에서 독출된 이진 심볼이고, Icurr(x,y)는 현재의 입력 영상이다. Href(L)는 현재 입력 영상의 계조(L)를 입력받고, 계조에 상응하는 배경 정보의 이진 심볼을 출력하는 함수이며, 따라서 Href(Icurr(x,y))은 현재 입력 영상의 픽셀의 계조에 상응하는 배경 정보의 이진 심볼을 독출하여 출력한다.
한편, 이진화 영상은 배경 영역에 속하는 픽셀을 흑색으로 구성하고, 배경 영역에 속하지 않는 픽셀을 백색으로 구성한 영상이다.
흑색의 픽셀은 예를 들어 8 비트 단색 픽셀 값이 0x00이고, 백색의 픽셀은 8 비트 단색 픽셀 값이 0xff로 설정될 수 있다.
이를 위해, 이진화 레지스터에서 출력되는 이진 심볼, 즉 이진값 0 또는 1에 0xff를 곱하여 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정할 수 있다. 입력 영상의 픽셀이 배경에 속하면 이진화 레지스터에서 이진값 0이 출력되므로 0xff를 곱하면 이진화 영상의 픽셀은 픽셀 값이 0x00인 흑색 픽셀이 된다. 반면에, 입력 영상의 픽셀이 배경에 속하지 않으면 이진화 레지스터에서 이진값 1이 출력되므로 0xff를 곱하면 이진화 영상의 픽셀은 픽셀 값이 0xff인 백색 픽셀이 된다.
잠시 도 4를 참조하여 이진화 영상을 예시하면, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법 및 종래 방법론을 통해 생성된 이진화 영상들 및 이진화에 걸린 시간들을 예시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 좌측 상단부터 시계 방향으로, 640×480 크기의 원본 입력 영상, Sauvola의 방식에 따른 이진화 영상, 본 발명에 따른 이진화 영상 및 Otsu의 방식에 따른 이진화 영상이다.
Sauvola 방식의 이진화 영상은 생성하는 데에 433.7 ms나 걸리기 때문에 실용성이 매우 떨어지고, Otsu 방식의 이진화 영상은 1.6 ms 만에 생성되지만 배경이 아님에도 흑색이 부여된 픽셀을 다수 포함하는 것을 알 수 있다.
반면에, 본 발명의 방식에 따른 이진화 영상은 가장 빠르게 0.94 ms 만에 생성되었을 뿐 아니라, 부품의 형상을 더 정확하게 추출하였다.
다시 도 3으로 돌아가서, 선택적으로, 단계(S37)에서, 생성된 이진화 영상에 대해, 메디안 필터링, 평균값 필터링, 가중 평균값 필터링, 알파-트림(alpha-trimmed) 필터링, 가우시안 필터링, 하이브리드 메디안 필터링, 최소 평균 제곱 오차 필터링, 비등방성 확산 필터링 등의 주지된 노이즈 제거 필터링 기법이나, 폐쇄(closing) 및 확대(dilation) 동작을 포함하는 모핑(morphing) 기법을 각각 또는 함께 이용하여, 생성된 이진화 영상에 포함될 수 있는 노이즈나 실제로는 물체에 상응하지만 그 계조가 배경 계조 범위에 포함되어 배경으로 잘못 분류된 픽셀들을 보정한 보정 이진화 영상을 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치를 예시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치(50)는 동작 제어부(51), 배경 영역 추출부(52), 배경 정보 생성부(53), 이진화 레지스터(54), 어드레스 생성부(55) 및 이진화 픽셀 값 생성부(56)를 포함하고, 실시예에 따라 픽셀 보정부(57)와 물체 센서(58)를 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 동작 제어부(51)는 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정할 수 있다.
배경 정보 설정 모드인 경우에는 동작 제어부(51)는 배경 정보 생성부(53)에서 배경 정보를 생성하도록 제어하고, 생성된 배경 정보를 이진화 레지스터(54)에 저장하도록 제어할 수 있다.
동작 제어부(51)는 배경 계조 범위 및 배경 정보를 신규 설정 또는 재설정할 필요가 있을 때에만 배경 정보 설정 모드로 동작하고, 그렇지 않으면 영상 이진화 수행 모드로 동작할 수 있다.
배경 영역 추출부(52)는 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출할 수 있다.
실시예에 따라, 배경 영역은, 물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하여, 물체가 존재하지 않을 때의 입력 영상일 수 있다.
실시예에 따라, 배경 영역은 차영상 기법, 누적 또는 학습을 통한 배경 모델링 기법, 가우시안 혼합 모델과 같은 적응적 배경 모델링 기법과 같은 주지의 배경 모델링 기법을 통해 추출될 수 있다.
배경 정보 생성부(53)는 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성한다.
다만, 배경 정보 생성부(53)는 배경 정보 설정 모드가 아닌 동안에도 배경 영역, 배경 계조 범위 내지 배경 정보를 지속적으로 갱신할 수 있고, 배경 정보 설정 모드일 때에 비로소 최신의 배경 정보를 이진화 레지스터(54)에 저장하도록 동작할 수도 있다.
영상 이진화 수행 모드인 경우에는 동작 제어부(51)는 어드레스 생성부(55)에서 입력 영상으로부터 어드레스를 생성하도록 제어하고, 생성된 어드레스로 이진화 레지스터(54)에 액세스하도록 제어할 수 있다. 이때, 어드레스 생성부(55)는 영상 이진화 수행 모드가 아닌 경우에도 입력 영상의 픽셀들의 계조와 동일한 값의 어드레스를 지속적으로 생성할 수 있지만, 배경 정보 설정 모드에서 이진화 레지스터(54)에 배경 정보가 새로 저장되는 동안에는, 이진화 레지스터(54)에 액세스할 수 없다.
한편, 동작 제어부(51)는 배경 정보 설정 모드가 적어도 한 차례 수행되어 이진화 레지스터에 배경 정보가 성공적으로 저장된 이후에 영상 이진화 수행 모드를 선택할 수 있다.
실시예에 따라, 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치(50)는 물체 센서(58)를 더 포함하여, 물체 센서(58)를 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하고, 물체가 존재하지 않으면 배경 계조 범위 및 배경 정보를 설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하며, 물체가 존재하면 영상 이진화 수행 모드로 결정하도록 동작할 수 있다.
실시예에 따라, 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치(50)는, 정기적으로, 수시로 또는 주변 환경의 변화로 인해 누적된 배경 계조 범위의 오차가 소정의 수준을 초과할 경우에, 또는 그 밖의 이유로 배경 정보가 재설정되어야 할 경우에, 배경 계조 범위 및 배경 정보를 재설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하고, 그렇지 않으면 영상 이진화 수행 모드로 결정하도록 동작할 수 있다.
배경 정보 생성부(53)는, 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 계조가 배경 계조 범위에 속하는지 여부를 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 표현한 배경 정보를 생성한다.
실시예에 따라, 배경 계조 범위는 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위일 수 있다.
실시예에 따라, 배경 정보는 전체 계조의 개수와 동일한 개수의 이진 심볼들을 가지는 비트열이다. 구체적으로, 배경 정보는 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하면 이진값 0으로, 그렇지 않으면 이진값 1로 표현한 이진 비트열일 수 있다.
배경 정보 생성부(53)는 동작 제어부(51)에 의해 배경 정보 설정 모드로 결정되어 있는 동안에, 생성된 배경 정보를 전체 계조의 개수와 같거나 그보다 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱될 수 있는 이진화 레지스터(54)에 저장할 수 있다.
어드레스 생성부(55)는 동작 제어부(51)에 의해 영상 이진화 수행 모드로 결정되어 있는 동안에, 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값, 예를 들어 계조와 동일한 값을 가지는 어드레스를 생성할 수 있다.
이진화 픽셀 값 생성부(54)는 생성된 어드레스로 액세스된 이진화 레지스터(54)에서 독출되는 이진 심볼에 따라 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 값을 결정하고, 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성한다.
픽셀 보정부(57)는 생성된 이진화 영상에 대해, 메디안 필터링, 평균값 필터링, 가중 평균값 필터링, 알파-트림 필터링, 가우시안 필터링, 하이브리드 메디안 필터링, 최소 평균 제곱 오차 필터링, 비등방성 확산 필터링 등의 주지된 노이즈 제거 필터링 기법이나, 폐쇄 및 확대 동작을 포함하는 모핑 기법을 각각 또는 함께 이용하여, 생성된 이진화 영상에 포함될 수 있는 노이즈나 실제로는 물체에 상응하지만 그 계조가 배경 계조 범위에 포함되어 배경으로 잘못 분류된 픽셀들을 보정한 보정 이진화 영상을 생성할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다.
50 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치
51 동작 제어부 52 배경 영역 추출부
53 배경 정보 생성부 54 이진화 레지스터
55 어드레스 생성부 56 이진화 픽셀 값 생성부
57 픽셀 보정부 58 물체 센서

Claims (20)

  1. 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 단계;
    배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에는, 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 단계;
    상기 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 각각의 계조가 상기 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성하는 단계;
    상기 생성된 배경 정보를 전체 계조의 개수와 같거나 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱될 수 있는 이진화 레지스터에 저장하는 단계;
    영상 이진화 수행 모드로 결정된 경우에, 상기 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값으로써 어드레스를 생성하는 단계; 및
    계조에 상응하여 생성된 어드레스로 액세스된 상기 이진화 레지스터에서 독출되는 이진 심볼에 따라, 상기 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정하고, 픽셀 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성하는 단계를 포함하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 단계는,
    물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하는 단계; 및
    만약 물체가 존재하지 않으면 배경 계조 범위 및 배경 정보를 설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하며, 물체가 존재하면 영상 이진화 수행 모드로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 단계는,
    물리적 수단을 통해 컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하여, 물체가 존재하지 않을 때의 입력 영상 전체를 배경 영역으로서 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 배경 영역은 차영상 기법 또는 배경 모델링 기법 중 어느 하나에 의해 추출되는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 배경 계조 범위는 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위로 결정되는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 배경 정보는 전체 계조의 개수와 동일한 개수의 이진 심볼들을 가지며, 상기 이진 심볼은 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하면 제1 이진값을 가지고, 그렇지 않으면 제2 이진값을 가지는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 이진화 영상은 배경 영역에 속하는 픽셀을 제1 픽셀 값의 픽셀로 표현하고, 배경 영역에 속하지 않는 픽셀을 상기 제1 픽셀 값과 다른 제2 픽셀 값의 픽셀로 표현한 영상이고,
    상기 이진화 영상의 픽셀의 픽셀 값은 상기 이진화 레지스터에서 출력되는 이진 심볼에 상기 제2 픽셀값을 승산하여 산출되는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 계조는 8 비트로 표현되고, 상기 제1 이진값은 0, 상기 제2 이진값은 1, 상기 제1 픽셀 값은 0x00, 상기 제2 픽셀 값은 0xff인 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 생성된 이진화 영상에 대해, 노이즈 제거 필터링 기법이나 폐쇄 및 확대 동작을 포함하는 모핑 기법을 각각 또는 함께 적용하여 보정 이진화 영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법.
  10. 컴퓨터에서 청구항 1 내지 청구항 9 중의 어느 한 청구항에 따른 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 방법을 구현하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 독출될 수 있는 기록 매체.
  11. 영상 이진화 동작 모드를 배경 정보 설정 모드와 영상 이진화 수행 모드 중 하나로 결정하는 동작 제어부;
    배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에, 입력 영상으로부터 배경 영역을 추출하는 배경 영역 추출부;
    배경 정보 설정 모드로 결정된 경우에, 상기 배경 영역의 계조 히스토그램에서 배경 계조 범위를 결정하고, 각각의 계조가 상기 배경 계조 범위에 속하는지 여부에 관한 이진 심볼을 전체 계조 범위에 걸쳐 순차적으로 정렬하여 배경 정보를 생성하는 배경 정보 생성부;
    상기 생성된 배경 정보를 저장하며, 전체 계조의 개수와 같거나 큰 범위의 어드레스 범위에 의해 어드레싱되어 이진 심볼을 독출할 수 있는 이진화 레지스터;
    영상 이진화 수행 모드로 결정된 경우에, 상기 입력 영상의 각 픽셀의 계조를 결정하고, 결정된 각 픽셀의 계조에 상응하는 값으로써 어드레스를 생성하는 어드레스 생성부; 및
    계조에 상응하여 생성된 어드레스로 액세스된 상기 이진화 레지스터에서 독출되는 이진 심볼에 따라, 상기 입력 영상의 픽셀에 상응하는 이진화 픽셀의 픽셀 값을 결정하고, 픽셀 값이 결정된 이진화 픽셀들을 배열하여 이진화 영상을 생성하는 이진화 영상 생성부를 포함하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 동작 제어부는,
    컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 검출하고, 만약 물체가 존재하지 않으면 배경 계조 범위 및 배경 정보를 설정하기 위한 배경 정보 설정 모드로 결정하며, 물체가 존재하면 영상 이진화 수행 모드로 결정하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  13. 청구항 11에 있어서, 상기 배경 영역 추출부는,
    컨베이어 벨트 상에 물체가 존재하는지 여부를 물리적으로 검출하는 물체 센서를 더 포함하고,
    상기 물체 센서에 의해 물체가 검출되지 않을 때의 입력 영상 전체를 배경 영역으로서 추출하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  14. 청구항 11에 있어서, 상기 배경 영역은 차영상 기법 또는 배경 모델링 기법 중 어느 하나에 의해 추출되는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  15. 청구항 11에 있어서, 상기 배경 계조 범위는 소정의 문턱값보다 많은 픽셀 개수를 가지는 계조 값들의 범위로 결정되는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  16. 청구항 11에 있어서, 상기 배경 정보는 전체 계조의 개수와 동일한 개수의 이진 심볼들을 가지며, 상기 이진 심볼은 각각의 계조가 배경 계조 범위에 속하면 제1 이진값을 가지고, 그렇지 않으면 제2 이진값을 가지는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  17. 청구항 16에 있어서, 상기 이진화 영상은 배경 영역에 속하는 픽셀을 제1 픽셀 값의 픽셀로 표현하고, 배경 영역에 속하지 않는 픽셀을 상기 제1 픽셀 값과 다른 제2 픽셀 값의 픽셀로 표현한 영상이고,
    상기 이진화 영상의 픽셀의 픽셀 값은 상기 이진화 레지스터에서 출력되는 이진 심볼에 상기 제2 픽셀값을 승산하여 산출되는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  18. 청구항 17에 있어서, 상기 계조는 8 비트로 표현되고, 상기 제1 이진값은 0, 상기 제2 이진값은 1, 상기 제1 픽셀 값은 0x00, 상기 제2 픽셀 값은 0xff인 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
  19. 청구항 11에 있어서, 상기 생성된 이진화 영상에 대해, 노이즈 제거 필터링 기법이나 폐쇄 및 확대 동작을 포함하는 모핑 기법을 각각 또는 함께 적용하여 보정 이진화 영상을 생성하는 픽셀 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 산업용 로봇을 위한 고속 영상 이진화 장치.
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