KR101505967B1

KR101505967B1 - 형상인식 정보의 누적처리를 이용한 식기세척방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR101505967B1
Application number: KR1020140073180A
Authority: KR
Inventors: 권기현
Original assignee: 권기현
Priority date: 2014-06-16
Filing date: 2014-06-16
Publication date: 2015-03-26
Also published as: WO2015194760A1

Abstract

형상 인식된 식기의 현재 및 과거 세척전형상(11~20)의 정보를 색상, 표면거칠기, 표면광택도로 수치화하여 분류 저장하고 과거 세척전형상(11~19)과 현재 세척전형상(20)을 비교하여 색상의 선명도에 따라 브러시회전수와 고압수 분사시간을 조정하고, 표면거칠기에 따라 전분용해제의 분사위치와 분사량을 조정하며, 표면광택도에 따라 계면활성제의 분사위치와 분사량을 조정하는 것을 특징으로 하는 형상인식에 의한 식기세척방법이 개시된다.
본 발명은 세척할 식기의 개별 형상을 인식하여 보유한 식기데이터베이스의 분류에 따라 세척기구를 조종하고 세척 이후 그 판독결과값을 누적시켜 가면서 이전 값과 비교하여 현재 세척의 종료 여부와 다음 세척의 패턴을 결정하는 식기세척방법과 이를 적용한 식기세척시스템에 관한 것으로서, 세척 수행후에는 현재 및 과거 세척후형상(21~30)의 형상인식 정보를 역시 색상, 표면거칠기, 표면광택도로 재차 수치화하여 분류 저장하고 과거 세척후형상(21~29)과 현재 세척후형상(30)을 비교하여 색상의 선명도가 중간값 이상이고 표면거칠기와 표면광택도가 중간값 이하일 때 세척을 종료한다. 이에 따라 세척대상의 오염상태와 그 세척결과의 판단여부가 극히 어렵고 유동적인 식기 세척분야에서 누적된 정보의 분류별 대조에 의해 기계적인 처리과정으로도 사람의 감성을 충족할 수 있는 유용한 세척제어와 결과판단기준을 제시한다.

Description

형상인식 정보의 누적처리를 이용한 식기세척방법 및 그 시스템{Dishwashing method that are processed by accumulating shape recognition process and the dishwashing system thereof}

본 발명은 세척할 식기의 개별 형상을 인식하여 보유한 식기데이터베이스의 분류에 따라 세척기구를 조종하고 세척 이후 그 판독결과값을 누적시켜 가면서 이전 값과 비교하여 현재 세척의 종료 여부와 다음 세척의 패턴을 결정하는 식기세척방법과 이를 적용한 식기세척시스템에 관한 것이다.

(가) 형상인식 기술은, 어떤 물체의 3차원 형상을 감지하고 이를 컴퓨터 상의 가상공간에서 모사(simulate)하여 정보화하는 기술을 말한다.

물체의 3차원 형상을 정보화 하기 위해서 3D 스캐닝을 기반으로 한 형상인식 기술이 사용된다. 3D 스캐닝은 패턴화된 레이저를 서로 다른 각도에서 물체의 표면에 조사하고 그 반사광의 정보를 비교 조합하여 3차원 형상정보를 얻는 것을 말한다. 최근에는 레이저 조사장치와 이미지센서의 개수를 줄이는 대신 대상물체를 회전시키면서 레이저를 연속적으로 조사하고 그 반사광을 카메라로 연속 촬영한 다음, 이를 컴퓨터 상에서 조합(=정합)하여 형상인식정보를 획득하는 간단하면서도 경제적인 방법이 큰 인기를 끌고 있으며, 그에 따라 산업용 부품의 3차원 설계 제작에 주로 이용되던 기존의 용도에서 벗어나 컴퓨터의 인공지능이 더욱 강조된 CCTV화면 분석이나 각종 촬영물의 모션캡쳐, 입체그래픽 제작 등 다양한 분야에서 사용이 급속도로 확대되고 있다.

(나) 현재 널리 쓰이고 있는 식기세척기는 대부분 유사한 세척 방식을 갖고 있다. 이를 구체적으로 살펴보면 먼저 철망으로 된 식기 안착대에 식기를 종류별로 겹쳐 세운 다음, 세척실 속에서 회전하는 노즐을 통해 고압의 세척수를 분사시켜 오물을 씻어내는 방식이며 이때 세척수를 절약하고 세척효과를 높이기 위해 식기는 최대한 밀집대형으로 배열하고 65~85℃ 정도의 뜨거운 세척수를 오물을 걸러가며 장시간 순환시켜 재사용한다. 식기의 오물은 세척수의 분사압력으로만 제거되어야 하며, 세척실 내 공간은 식기로 가득 차 있으므로 브러시 등 기계적인 오물제거기구가 들어갈 틈은 없다.

그 작동 과정을 살펴보면 우선 많은 물 소비와 전력 소비가 뒤따르며 식기표면의 마모나 광택도 저하, 그리고 반복적인 가열냉각으로 인한 재질강도 저하와 crack발달 등 식기의 수명에도 나쁜 영향을 미치는 사실이 쉽게 발견된다. 또한 매번 대량의 식기를 세척실에 안치해야 하고, 세척 후에도 꺼내서 일일이 정리해야 하므로 사용자의 노고가 완전히 줄어드는 것도 아니라는 단점이 있다.

(다) 상용화된 로봇 암을 구동하는 핵심 구동장치는 스텝 모터(stepping motor)이다. 전원이 인가되면 연속적으로 회전하는 통상의 직류 브러쉬 모터와 달리, 스텝모터는 다수의 톱니모양 전자석(고정자)이 금속기어(회전자)를 중심으로 브러시리스(brush-less) 구조로 주변에 배치되어 있다. 스텝모터를 돌리기 위해서는 일단 한 전자석에 자력을 가하여 금속기어의 톱니를 전자석으로 끌어당기게 한다. 첫 번째 전자석에 기어의 톱니가 일직선으로 맞춰지면 기어는 서서히 다음 전자석으로 치우쳐지게 된다. 다음 전자석이 전력을 받게 되면 이전의 전자석은 꺼지게 되지만 그렇지 않다면 기어의 톱니는 현재 전자석과 일직선 상태, 즉 일정각도를 유지한 상태가 된다. 이 같은 단속적인 각각의 회전작용을 step이라 하며 수많은 스텝들이 의도하는 특정 회전속도와 회전각도를 만들어 낸다. 고정자인 톱니형 전자석은 전용 프로세서가 제어하는 전류를 받아 자기력이 매우 정밀하고 빠르게 인가되거나 해제되며 그에 따라 스텝모터는 정밀한 각도로 회전될 수 있다. 최근 마이크로 프로세서의 비약적인 발전으로 스텝모터와 그 제어기구는 극히 저렴한 가격으로까지 폭락하였으며, 일반인들도 3축 이상의 다축 로봇암을 쉽게 설계, 제작할 수 있는 시대가 열렸다.

(1)한국등록특허 10-1026702 타이어금형 세척장치 (2)한국등록특허 10-0937634 차량 형상인식을 이용한 하이브리드형 세차시스템 (3)미국등록특허 US 8,634,897 Trajectory storage apparatus and method for surgical navigation systems (4)미국등록특허 US 8,702,507 Manual and camera based avatar control (5)미국등록특허 US 8,731,641 Combination of electromagnetic and electro potential localization

컴퓨터 기술의 발전에 의해 현 시대는 저렴한 상용 프로세서로도 극히 복잡한 해석, 설계, 구동제어가 가능해진 시대이며 형상인식 기술 또한 이에 힘입어 그 사용분야가 비약적으로 확대되고 있다.

본 발명과 해결수단들을 공유하며, 세척대상물의 형상을 형상인식 방법에 파악한 다음 그에 적합하게 세척장치를 구동시켜 세척효과를 높이는 기술로서 문헌(1)과 문헌(2)가 있다.

문헌(1)은 이미지센서를 이용하여 타이어 금형의 내부 패턴을 자동으로 인식하고, 인식한 결과에 따라 세척부의 동작을 제어하는 기초적인 형상인식 세척방법에 대해 기술하고 있다.

타이어 금형에 끼는 오물은 주로 타이어를 찍어낼 때 잔류한 고무 조각들이며, 형상인식 대상이 되는 금형은 우수한 평활도와 밝은 광택을 발생하는 금속재질이다. 이때 형상인식 장치는 깨끗한 금형 모양과 인식된 금형모양을 대조하여 고무조각이 매몰되었거나 돌출된 부분을 감지하고 그곳에 선별적으로 고압수를 분사하거나 세척브러시를 접근시킨다.

문헌(1)에서 조금 더 발전된 개념을 담고 있는 문헌(2)는 자동 세차기에서 형상인식 장치에 의해 차량의 형상을 파악하고 1차적인 광역 세척수단이 커버하지 못하는 차량의 은폐된 곳이나 후미진 곳을 2차적인 국소 세척수단(가동식 암과 여기에 연결된 노즐, 브러시)으로 보완하는 세척 방법에 대해 기술하고 있다.

위 문헌들은 형상인식의 개념을 세척작업에 접목시킨 기초적 공로가 인정되나 아직 보완할 점이 많이 남아있는 것 또한 사실이다.

특히 식기세척 분야에서 위 문헌들과 같이 형상인식 기술을 단순 적용하는 것은, 앞서 설명한 기존 식기세척기의 세척성능보다 뛰어나지 못하거나 오히려 더 열악한 세척결과를 만들어낼 우려가 있다.

왜냐하면 식기의 세척에는 타이어 금형 세척이나 자동차의 차체 세척과 달리 세척완료 시점을 결정하는 데에 매우 섬세하고, 감성적이기까지 한 복잡미묘한 기준이 요구되기 때문이다.

고무조각이 낀 금형은 단지 고무조각 덩어리들을 떨어내기만 하면 된다. 또한 형상인식으로 차체의 후미진 곳을 좀 더 세차하는 것은 정해진 시간 동안 그 추가적인 세척동작들을 수행하기만 하면 된다. 그러나 식기는 짧은 시간 동안 로봇암으로 정해진 세척동작을 수행하였다고 해서 세척 완료판정을 받는 대상물이 아니며, 오물의 종류와 오염패턴이 실로 다양하여 그 판단은 매우 어렵다.

식기세척기가 이용되는 환경은 세척 후 평가가 쉽고 균일하게 도출되거나(금형 세척), 혹은 세척 후 평가가 애초에 불필요한 (정해진 시간 동안 자동세차) 환경이 아니며 전혀 다른 식기들을 보유하고 판이한 식생활 패턴에서 사용되는 다양한 식기들을 상대로 이용되는 환경이기 때문에 형상인식 후 - 세척기구 조작이라는 단순 개념적인 적용은 실질적인 효과가 없다.

상기 문헌들의 형상인식 세척방법을 적용한 세척장치와, 다량의 세제가 첨가된 65℃~85℃의 고온수에 식기의 표면이 상할 정도로 2시간 이상 가혹하게 노출시켜 세척을 수행해 왔던 기존 식기세척기의 세척품질을 비교한다면 대부분의 경우에, 소비자들은 기존 식기세척기의 세척품질을 더 높이 평가할 것이다.

본 발명은 위와 같은 문제점을 극복하기 위해 창안된 것이다.

구체적으로는 재질과 형상과 식생활 패턴이 전혀 다른 다수의 가정에 구비된 식기들에 모두 통할 수 있는 유연한 판단기준과, 사람의 입에 직접 닿는 식기 특유의 높은 세척요구기준을 확보하면서 동시에 기존 식기세척기가 갖는 물과 전기의 대량소비와 식기 수명감소의 문제를 실질적으로 해결하기 위한 기술적 과제를 담고 있다.

상술한 기술과제를 해결하기 위한 본 발명은 다음과 같은 몇 가지 핵심적인 기술아이디어를 구체적인 해결수단으로 한다.

먼저, 식기의 세척전 단계에서 단순히 세척실에 입고된 식기의 종류와 형상을 판별하여 정해진 세척동작을 수행하는 것을 뛰어넘어 이전에 저장되어 있던 해당 식기의 세척전 오염이미지를 다수 조회하고 이들과 모두 대조, 비교하여 세척유형을 지능적으로 나누는 단계를 해결수단으로 두었다.

이는 종래의 형상인식 세척방법과 비교하여 그 출발점이 완전히 다른 것으로서 기존 방법들이 세척대상물의 형상만을 인식하고 오물이 묻어있는 오염 수준은 인식하지 않았다면, 본 발명은 세척대상물의 형상을 식기분류에 따라 1차 인식한 다음 2차적으로는 오염 정도에 따라 비로소 세척대상물을 완전히 특정한다는 차이가 있다.

예컨대 같은 냄비라고 하더라도 기름기 많은 찌개를 끓였던 냄비와 맑은 국을 끓였던 냄비의 오염상태는 다르다. 전자의 경우 들러붙은 오물을 떼어내기 위해 더 많은 브러시회전과 더 많은 계면활성제의 투입이 필요하다. 반면 고압수 분사는 분사량이 많아져도 거의 효과가 없을 것이다.

즉 식기는 다양한 음식과 다양한 조리법에 의해 오염되므로 식기의 외형만을 인식한다고 하여 효과적인 세척을 할 수는 없는 것이다.

따라서 세척대상물의 인식은 오염물을 포함한 상태에서의 인식이 필요하며 이 경우 색상과 표면거칠기, 표면광택도가 달라지므로 하나의 형상표본만을 저장해선 안되고, 개략적인 외형라인을 바탕으로 많은 수의 형상표본들(심지어 색상과 광택도가 완전히 다르다 하더라도)을 하나의 그룹 형태로 저장하고 이를 지능적으로 활용해야만 구체적으로 인식할 수 있다.

다음으로 식기의 세척후 단계에서 단순히 정해진 세척작업과 검사작업이 종료된 이후 세척동작을 종료하는 것을 뛰어넘어, 이전에 저장되어 있던 해당 식기의 세척후 오염제거된 이미지를 다수 조회하고 이들과 모두 대조, 비교하여 종료유형을 지능적으로 나누는 단계를 추가적인 해결수단으로 두었다.

이 같은 종료유형은 앞서 설명한 세척유형 결정단계와 일견 유사한 듯 보이지만 사실상 전혀 다른 성격의 기술개념이 포함되어 있다. 다름아닌 세척대상물인 식기가 점차 광택과 빛깔을 잃어가는 소모품이라는 점을 추가로 고려한 점이다.

예컨대 같은 하얀색 접시라고 하더라도 새 접시와 수십번 세척기를 통과한 헌 접시의 광택과 색감은 완전히 다르다. 이를 무시하고 일률적인 세척후형상 기준을 적용한다면 세척시스템에 과부하가 걸리거나 과도한 세척으로 식기가 조기에 파손될 수 있다. 본 발명에서는 이를 고려하여 많은 수의 세척후 형상표본들을 역시 하나의 그룹 형태로 저장하고 이들 중 검사항목의 순위가 사전에 설정된 값(중간값 등)을 뛰어넘으면 직전 세척결과와 비교하여 더 열등하다 하더라도 세척을 종료할 수 있게 하였다.

위와 같은 해결수단에 의해 신품 식기는 덜 세척되어 광택과 빛깔을 오래 유지할 수 있으며, 오래 쓴 식기는 표면마모가 적게 유지되어 사용수명이 연장된다. 또한 아무리 세척해도 중간결과값 이상을 넘어서지 못하는 식기에 대해 별도의 경고메세지를 출력하여 사용자의 전반적인 식기유지관리에 도움을 준다.

위와 같은 핵심 아이디어를 바탕으로 아래에 본 발명의 구체적인 기술수단들이 더 상세하게 제시된다.

본 발명은 세척대상물의 오염상태와 세척결과의 판단여부가 극히 유동적이고 어려운 식기 세척분야에서 누적된 정보의 분류별 대조에 의해 독특하고 유용하며 실질적인 세척제어기준을 제시한다.

이에 본 발명은 컴퓨터에 의한 인공적 세척처리과정으로도 사람의 감성적 요구를 충족시킬 수 있고 식기의 수명을 연장하며 물과 전력을 절약하여 기존 식기세척기의 세척성능을 실질적으로 한 단계 뛰어넘는 효과를 발휘한다.

도 1은 현재 실험단계에 있는 주방용 로봇의 자료사진.
도 2는 본 발명 식기세척 시스템을 개념적으로 도시한 작동구조도.
도 3은 본 발명 식기세척 시스템을 개념적으로 도시한 모듈 결합관계도.
도 4는 본 발명 식기세척방법의 전체 단계를 개괄적으로 설명한 작업흐름도.
도 5는 본 발명 식기세척방법에서 B, C단계를 상세 설명한 작업흐름도.
도 6은 본 발명 식기세척방법에서 D, E단계를 상세 설명한 작업흐름도.

상술한 본 발명의 과제 해결수단을 기술적으로 뒷받침하기 위하여 도면에 포함된 본 발명의 실시예를 참조하여 상세히 설명한다.

다만 아래에 설명될 실시예에서 특정 전문용어로 표현된 구성요소들과 이들의 결합구조가 본 발명에 포괄적으로 내재된 기술사상을 제한하는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 기반기술이 될 수 있는 주방용 로봇암의 실 작동 사진이다. 아직은 실험단계에 있어 생산비용 절감문제 등이 남아있지만 급속도로 발달중인 모터기술과 컴퓨터기술에 의해 곧 상용화를 앞두고 있다.

참고로 본 발명의 요점은 로봇암이 식기를 집을 때 사용하는 형상인식 기술과 맥락을 같이하는 것은 아니며 일단 식기의 상태를 형상인식 알고리즘을 통해 인식한 다음 도 4~6에서 정립한 방법단계에 의해 오염도를 구체적으로 인식하고 그 결과에 따라 세척종료시점을 구체적으로 판단할 수 있는 방법과 시스템에 관한 것이다.

도 2와 도 3을 통에 먼저 본 발명의 식기세척 시스템을 설명한다.

시스템은 다음과 같은 모듈의 결합으로 구성된다. 로봇암과 안착대와 세척실을 포함하여 구성되는 식기핸들링 모듈; 레이저조사장치와 이미지센서를 포함하여 구성되는 형상인식 모듈; 고압수 분사장치와 브러시 구동장치를 포함하여 구성되는 물리적 세척모듈; 전분용해제 분사장치와 계면활성제 분사장치를 포함하여 구성되는 화학적 세척모듈; 식기핸들링 모듈과 형상인식 모듈 및 물리, 화학적 세척모듈을 컨트롤하는 제어모듈; 그리고 형상인식 모듈과 제어모듈에 연결되어 데이터를 저장 및 입출력하는 데이터베이스;가 각부 모듈이 된다.

이때 제어모듈은 데이터베이스에 저장된 식기이력정보(201, 202, 301, 302)중 적어도 하나를 참조하여 아래 도 4~6을 통해 설명될 세척방법들을 선택적으로, 또는 통합하여 수행하도록 사전에 프로그래밍 된다.

형상인식 모듈은 식기핸들링 모듈을 통해 획득된 식기의 상태를 컴퓨터장치와 내부 로직으로 분석하여 식기의 형상정보 및 재질 그리고 오염상태에 대한 정보를 포함하고 있는 일련의 정보를 생성하고 생성된 정보를 바탕으로 사용자로부터 입력되었던 기준 파라메터 정보 및 미리 설정된 파라메터를 이용하여 세척 목표상태를 설정 한다.

이 과정에서 영상분석기술로서 경계선검출(영상의 마스크 연산을 통해 경계선을 검출하고 경계선들의 가중치 및 주성분 분석을 통해 인식하는 기술), 표면 3차원 인식기술 (레이저 패턴을 조사하여 패턴의 일그러짐을 기준으로 표면의 굴곡을 검출하는 기술)이 사용된다. 또한 색상, 명도, 채도를 인식하는 이미지 센서로 식기표면의 광택도와 색상선명도를 감지한다.

데이터베이스는 설정된 세척목표 상태에 도달하기 위한 구비된 세척수단을 활용 하는 순차적인 단계 및 위치 및 적용방법에 대한 구체적인 파라메터를 포함하는 1,2차 세척유형과 1,2차 세척종료유형을 프로그램으로 생성한다.

세척 과정에서는 형상인식 모듈로 식기의 세척전후 상태를 인식하여 저장하고 각 그룹에 저장되어 있는 동일단계의 형상인식 정보와 비교 대조한다.

제어모듈은 생성된 유형정보(110~140)에 따라 자신이 총괄하는 세척 모듈들을 구동 제어하여 식기를 세척한다. 이 과정에서 식기핸들링 모듈을 컨트롤할 때는 데이터베이스를 거치지 않고 필요한 피드백 신호를 즉시 받을 수도 있다.

구체적으로 형상인식 모듈로부터 입력되는 식기 outline의 좌표, 속도, 각도 정보를 바탕으로 식기를 핸들링하며, 형상인식 모듈이 인식한 식기의 표면데이터는 데이터 베이스에 형상정보(11~30)로 전송된다.

물리적 세척모듈은 세척수를 사용자의 선택 및 경험적지식 및 계산된 설정조건에 따른 식기 표면과의 일정거리를 유지하여 분사 할 수 있는 고압수 분사장치를 포함하며 또한 식기표면에 접촉상태를 유지하여 일정한 압력을 유지한 회전 또는 직선운동의 브러시 구동장치를 포함한다.

화학적 세척모듈은 고압수와 브러시로 단시간에 제거할 수 없는 굳은 밥풀이나 찌든 기름때 등을 제거하는 전분 용해제와 계면 활성제 등을 분사할 수 있다.

참고로 물리 화학적인 세척모듈 외에 필요에 따라 제3의 세척모듈을 구비할 수 있다. 예를 들어 초음파 발진기를 접촉시켜 세척한다든지, 자외선을 근접조사에 의한 소독, 높은 압력의 압축공기를 분사하여 표면의 물방울을 날려보내는 방법 등이 제3의 세척모듈이 작동하는 유력한 방법들이다.

한편, 식기핸들링 모듈은 기본적으로 주방용 로봇암과 같은 방식으로 동작한다.

식기핸들링과 물리, 화학적 세척의 결합 동작을 살펴본다. 먼저 개수대에 무작위로 놓여진 식기들의 상태를 영상획득과 별도의 광노출 방법 혹은 초음파를 방사하여 거리를 측정하는 방법을 사용하여 가장 최상위에 식기를 선택하고, 그 다음 선택된 식기의 경계를 검출, 표면의 굴곡을 계산한다. 그 다음 검출된 경계에 대해서 2축 이상의 로봇암을 접근시키고 집게장치를 사용하여 식기를 집어 암의 위치와 자세를 세척 가능한 상태로 이동 변경한다.

세척실에 진입하여 가동식 안착대에 안착시키면 2축 이상의 로봇암에 장착된　물리적 세척모듈과 화학적 세척모듈이 카메라에서 인식된 식기의 형상에 따라 세척에 가장 유리한 각도와 거리로 접근하며, 세척액을 전반적으로 또는 특정 영역에 집중 분사하고　화상검사를 통하여 세척상태를 판단한다. 세척이 완료된 식기는 건조실로 이동하여 적재한다.

상기 구성모듈들은 개별적으로는 모두 종래의 기술로 충분히 구현 가능한 것들이다. 이들이 유기적인 결합에 의한 상승효과를 발휘할 수 있도록 하는 본 발명의 방법적 측면을 살펴본다.

도 4는 본 발명 식기세척방법의 전체 단계를 개괄적으로 설명한 것이며 도 5, 6은 그 중 핵심이 되는 식기 세척 도중 단계 (B,C)와 식기 세척 종료 단계(D,E)를 나타낸다.

맨 처음인 A단계와 맨 마지막인 F단계는 식기핸들링 모듈의 간단한 동작으로 직관적으로 이해된다. 본 발명의 핵심은 B~E 단계이며 아래에 각 단계별로 상세히 설명한다.

(B단계):

B단계는 식기의 현재 세척전형상(20)을 인식하여 세척전 식기분류정보(101)와 대조하고 그에 따라 1차 세척유형(110)을 결정하는 (B-1)단계;

상기 세척전 식기분류정보(101)에 따라 상기 식기의 과거 세척전형상(11~19)을 저장하고 있는 세척전 식기이력정보(201)를 조회하는 (B-2)단계;

상기 (B-2)단계가 실행 불능일 경우에 신규한 세척전 식기이력정보(202)를 생성하여 여기에 상기 현재 세척전형상(20)을 저장하는 (B-3-1)단계;

상기 (B-2)단계가 실행 가능할 경우에 상기 현재 세척전형상(20)을 상기 세척전 식기이력정보(201)에 추가 저장하는 (B-3-2)단계;

상기 과거 세척전형상(11~19)과 상기 현재 세척전형상(20)을 대조하여 2차 세척유형(120)을 결정하는 (B-4)단계;로 이루어지며, 이 과정에서 C단계가 개입된다.

위 단계를 실시하는 도중에 상기 현재 세척전형상(20)과 상기 과거 세척전형상(11~19)은 형상인식된 이미지 정보의 색상, 표면거칠기, 표면광택도를 각각 수치화하여 분류한 형태로 저장되며,

상기 2차 세척유형(120)은 상기 과거 세척전형상(11~19)과 상기 현재 세척전형상(20)을 각각 비교하여 상기 색상의 선명도에 따라 브러시회전수와 고압수 분사시간을 조정하고, 상기 표면거칠기에 따라 전분용해제의 분사위치와 분사량을 조정하며, 상기 표면광택도에 따라 계면활성제의 분사위치와 분사량을 조정하는 방법으로 결정된다.

(C단계):

C단계는 상기 (B-3-1)단계 이후에 상기 1차 세척유형(110)에 따라 식기세척을 수행하고 상기 (B-2)단계를 재 수행하는 (C-1)단계;

상기 (B-3-2)단계 또는 상기 (C-1)단계 이후에 상기 2차 세척유형(120)에 따라 식기세척을 수행하는 (C-2)단계;로 이루어진다.

상술한 B-C 결합단계를 실제 식기예를 들어 살펴본다.

예컨대 세척전 식기가 프라이팬으로 분류(100)되었다고 가정하자. 데이터베이스에서 현재 가정에 존재하는 프라이팬의 세척전 분류정보(101)로부터 조회한 결과, 가장 작은 크기의 프라이팬이며, 색상의 편차는 거의 없고, 표면거칠기의 편차 또한 거의 없으며, 표면광택도의 편차가 심한 다수의 세척전형상(11~19)를 호출해 낸다.

즉 현재 프라이팬은 주로 간단한 계란프라이나 토스트 요리에만 사용되어 맑은 기름때 위주의 낮은 오염 상태가 대부분이라는 정보를 데이터베이스는 찾아낸다. 따라서 계면활성제의 분사와 짧은 고압수 분사(마무리로 에어분사)라는 2차 세척유형(120)을 도출한다.

물론 전혀 조회되지 않은 새 프라이팬일 수도 있거나, 잠시 옆집에서 빌려온 프라이팬일 수도 있다. 이 경우에는 일단 현재 세척전 영상(20)을 신규 프라이펜 이력정보(202)에 저장하되, 20을 11로 바꾸어 맨 앞 주소에 저장하여 이후의 누적 저장에 대비한다. 다음으로 C-1단계로서 사전에 기본값으로 설정된 프라이팬의 1차 세척유형(110)을 적용하여 브러시작동이나 전분용해제 등의 사용이 최소화된 세척을 수행함으로써 프라이팬의 표면손상을 막는다.

(D단계):

D단계는 식기의 현재 세척후형상(30)을 인식하여 세척후 식기분류정보(102)와 대조하고 그에 따라 1차 종료유형(130)을 결정하는 (D-1)단계;

상기 세척후 식기분류정보(102)에 따라 상기 식기의 과거 세척후형상(21~29)을 저장하고 있는 세척후 식기이력정보(301)를 조회하는 (D-2)단계;

상기 (D-2)단계가 실행 불능일 경우에 상기 현재 세척후형상(30)을 신규한 세척후 식기이력정보(302)로 생성하여 저장하는 (D-3-1)단계;

상기 (D-2)단계가 실행 가능할 경우에 상기 현재 세척후형상(30)을 상기 세척후 식기이력정보(301)에 추가 저장하는 (D-3-2)단계;

상기 현재 세척후형상(30)과 상기 과거 세척후형상(21~29)은 형상인식된 이미지 정보의 색상, 표면거칠기, 표면광택도를 각각 수치화하여 분류한 형태로 저장되며,

상기 과거 세척후형상(21~29)과 상기 현재 세척후형상(30)을 대조하여 2차 종료유형(140)을 결정하는 (D-4)단계;로 이루어지며 이 과정에서 E단계가 개입된다.

위 단계를 실시하는 도중에, 상기 2차 종료유형(140)은 상기 과거 세척후형상(21~29)과 상기 현재 세척후형상(30)을 각각 비교하여 상기 색상의 선명도가 중간값 이상이고 상기 표면거칠기와 상기 표면광택도가 중간값 이하일 때 세척을 종료하는 방법으로 결정된다.

(E단계):

E단계는 상기 (D-3-1)단계 이후에 상기 1차 종료유형(130)에 따라 식기세척을 종료하고 상기 (D-2)단계를 재 수행하는 (E-1)단계;

상기 (D-3-2)단계 또는 상기 (D-1)단계 이후에 상기 2차 종료유형(140)에 따라 식기세척을 종료하는 (E-2)단계;로 이루어진다.

상술한 D-E 결합단계를 실제 식기예를 들어 살펴본다.

예컨대 세척전 식기가 플라스틱접시로 분류(100)되었고, 세척전 식기이력정보(201)에 존재하여 2차 세척유형(120)을 적용하였으며, 세척후 식기이력정보(301)에도 충분히 많은 수(21~29 = 총 9개)의 세척후영상이 조회되었다고 가정하자. 과거 세척후영상(21~29)과 현재 세척후영상(30)을 대조한 결과, 색상, 표면거칠기, 표면광택도 들의 편차는 모두 적었으나 현재 세척후영상(30)은 과거 9개의 영상과 비교하여 4번째 정도의 색상선명도, 6번째 표면거칠기, 5번째 표면광택도를 나타내었다.

즉 현재 세척완료된 플라스틱접시는 매우 지능적이고 효과적인 세척을 거듭하였음에도 불구하고 세척후영상의 수치적 우수함이 다소 떨어진다. 이 경우는 플라스틱 접시 특유의 성질을 감안해야 한다. 즉 표면경도가 낮아 미세한 흠이 누적되며 흠 사이에 세척 불가능한 때가 끼어 색상이 덜 선명하거나 광택도가 떨어져 간다는 정보를 데이터베이스는 찾아낸다. 따라서 중간값의 기준 이상이거나 기준 이하를 판단하여 적절히 세척을 종료하는 2차 종료유형(140)을 도출한다.

물론 어떻게 하여도 기준치를 만족하지 못하는 경우가 있다. 이 경우에는 1차 종료유형과 2차 종료유형을 반복 적용하다가 별도의 경고메세지를 표시할 수 있다. 대부분의 경우에 불필요한 마모가 방지되어 식기의 수명은 크게 연장되며, 세척시간이 짧아지므로 뜨거운 물과 세제에 노출되는 시간도 짧다. 결국 물과 전기를 절약하면서도 사용자의 감성품질을 만족하는 식기의 상태를 오래도록 유지할 수 있다.

위에서 설명한 프라이팬과 플라스틱 접시 말고도 수많은 사례가 존재할 수 있으며, 이 사례들은 그 숫자가 다양해 질수록 식기의 세척전형상과 세척후형상을 그룹으로 누적 저장하고 이를 조회하여 공통적 오염경향과 적절한 종료시점 판단에 활용한다는 본 발명의 도움을 절실히 필요로 할 것이다.

이상 본 발명의 가장 핵심적인 기술사상을 중점적으로 설명하였다. 참고로 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명을 활용하여 필요에 따라 명세서 및 도면에 미처 포함되지 않은 단순 변경 또는 간단 확장된 기술사상을 구현할 수도 있겠으나, 그 또한 이하의 청구범위로 표현되는 본 발명의 기술범주에 당연히 포함된다.

본 발명은 제조사에서 방대한 표본을 바탕으로 미리 산출된 세척유형과 종료유형, 그리고 식기분류정보와 식기이력정보 분석툴에 의해 상당한 정확도로 식기를 세척할 수 있으며 최근 유행하고 있는 가전제품의 인터넷 상시 연결기능에 의해 더욱 많은 유형의 식생활패턴과 식기종류를 바탕으로 우수한 서비스가 가능하다.

따라서 냉장고나 세탁기 등 일반 가전의 네트워크화에 따른 이익보다 훨씬 많은 이익을 얻어낼 수 있으므로 현재 침체되어가고 있는 식기세척기 분야에서 새로운 시장활로를 찾을 수 있을 것으로 판단된다.

<11~20: 201~202 소그룹에 저장되는 개별 식기정보>
11~19: (개수는 특정되지 않음) 과거 세척전형상
20: 현재 세척전형상
<21~30: 301~302 소그룹에 저장되는 개별 식기정보>
21~29: (개수는 특정되지 않음) 과거 세척후형상
30: 현재 세척후형상
<101~302: 그룹 식기정보>
101: 세척전 식기분류정보
102: 세척후 식기분류정보
110~120: (101 그룹에 저장중인 소그룹) 세척유형 정보
130~140: (102 그룹에 저장중인 소그룹) 종료유형 정보
201: (101그룹에 저장중인 소그룹) 세척전 식기이력정보
202: (101그룹에 신규 저장된 소그룹) 세척전 식기이력정보
301: (102그룹에 저장중인 소그룹) 세척후 식기이력정보
302: (102그룹에 신규 저장된 소그룹) 세척후 식기이력정보

Claims

(B단계): 식기의 현재 세척전형상(20)을 인식하여 세척전 식기분류정보(101)와 대조하고 그에 따라 1차 세척유형(110)을 결정하는 (B-1)단계;
상기 세척전 식기분류정보(101)에 따라 상기 식기의 과거 세척전형상(11~19)을 저장하고 있는 세척전 식기이력정보(201)를 조회하는 (B-2)단계;
상기 (B-2)단계가 실행 불능일 경우에 신규한 세척전 식기이력정보(202)를 생성하여 여기에 상기 현재 세척전형상(20)을 저장하는 (B-3-1)단계;
상기 (B-2)단계가 실행 가능할 경우에 상기 현재 세척전형상(20)을 상기 세척전 식기이력정보(201)에 추가 저장하는 (B-3-2)단계;
상기 과거 세척전형상(11~19)과 상기 현재 세척전형상(20)을 대조하여 2차 세척유형(120)을 결정하는 (B-4)단계;
(C단계): 상기 (B-3-1)단계 이후에 상기 1차 세척유형(110)에 따라 식기세척을 수행하고 상기 (B-2)단계를 재 수행하는 (C-1)단계;
상기 (B-3-2)단계 또는 상기 (C-1)단계 이후에 상기 2차 세척유형(120)에 따라 식기세척을 수행하는 (C-2)단계;
(D단계): 식기의 현재 세척후형상(30)을 인식하여 세척후 식기분류정보(102)와 대조하고 그에 따라 1차 종료유형(130)을 결정하는 (D-1)단계;
상기 세척후 식기분류정보(102)에 따라 상기 식기의 과거 세척후형상(21~29)을 저장하고 있는 세척후 식기이력정보(301)를 조회하는 (D-2)단계;
상기 (D-2)단계가 실행 불능일 경우에 상기 현재 세척후형상(30)을 신규한 세척후 식기이력정보(302)로 생성하여 저장하는 (D-3-1)단계;
상기 (D-2)단계가 실행 가능할 경우에 상기 현재 세척후형상(30)을 상기 세척후 식기이력정보(301)에 추가 저장하는 (D-3-2)단계;
상기 과거 세척후형상(21~29)과 상기 현재 세척후형상(30)을 대조하여 2차 종료유형(140)을 결정하는 (D-4)단계;
(E단계): 상기 (D-3-1)단계 이후에 상기 1차 종료유형(130)에 따라 식기세척을 종료하고 상기 (D-2)단계를 재 수행하는 (E-1)단계;
상기 (D-3-2)단계 또는 상기 (D-1)단계 이후에 상기 2차 종료유형(140)에 따라 식기세척을 종료하는 (E-2)단계;
를 순차적으로 포함하여 구성되는 형상인식에 의한 식기세척방법.
제1항에 있어서,
상기 현재 세척전형상(20)과 상기 과거 세척전형상(11~19)은 형상인식된 이미지 정보의 색상, 표면거칠기, 표면광택도를 각각 수치화하여 분류한 형태로 저장되며,
상기 2차 세척유형(120)은 상기 과거 세척전형상(11~19)과 상기 현재 세척전형상(20)을 각각 비교하여 상기 색상의 선명도에 따라 브러시회전수와 고압수 분사시간을 조정하고, 상기 표면거칠기에 따라 전분용해제의 분사위치와 분사량을 조정하며, 상기 표면광택도에 따라 계면활성제의 분사위치와 분사량을 조정하는 방법으로 결정되는 형상인식에 의한 식기세척방법.
제2항에 있어서,
상기 현재 세척후형상(30)과 상기 과거 세척후형상(21~29)은 형상인식된 이미지 정보의 색상, 표면거칠기, 표면광택도를 각각 수치화하여 분류한 형태로 저장되며,
상기 2차 종료유형(140)은 상기 과거 세척후형상(21~29)과 상기 현재 세척후형상(30)을 각각 비교하여 상기 색상의 선명도가 중간값 이상이고 상기 표면거칠기와 상기 표면광택도가 중간값 이하일 때 세척을 종료하는 방법으로 결정되는 형상인식에 의한 식기세척방법.
로봇암과 안착대와 세척실을 포함하여 구성되는 식기핸들링 모듈과;
레이저조사장치와 이미지센서를 포함하여 구성되는 형상인식 모듈과;
고압수 분사장치와 브러시 구동장치를 포함하여 구성되는 물리적 세척모듈과;
전분용해제 분사장치와 계면활성제 분사장치를 포함하여 구성되는 화학적 세척모듈과;
상기 식기핸들링 모듈과 상기 형상인식 모듈 및 상기 물리, 화학적 세척모듈을 컨트롤하는 제어모듈; 및
상기 형상인식 모듈과 상기 제어모듈에 연결되어 데이터를 저장 및 입출력하는 데이터베이스;를 포함하여 구성되고,
상기 제어모듈은 상기 데이터베이스에 저장된 식기이력정보(201, 202, 301, 302)중 적어도 하나를 참조하여 상기 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 기재된 형상인식에 의한 식기세척방법을 수행하도록 프로그래밍되는 것을 특징으로 하는 형상인식에 의한 식기세척 시스템.