KR101956198B1 - 도장 시스템에서의 차종 감지 방법 - Google Patents

도장 시스템에서의 차종 감지 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101956198B1
KR101956198B1 KR1020170095445A KR20170095445A KR101956198B1 KR 101956198 B1 KR101956198 B1 KR 101956198B1 KR 1020170095445 A KR1020170095445 A KR 1020170095445A KR 20170095445 A KR20170095445 A KR 20170095445A KR 101956198 B1 KR101956198 B1 KR 101956198B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
image
vehicle type
feature point
feature points
Prior art date
Application number
KR1020170095445A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190015767A (ko
Inventor
박기양
김인호
황인욱
Original Assignee
두림야스카와(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 두림야스카와(주) filed Critical 두림야스카와(주)
Priority to KR1020170095445A priority Critical patent/KR101956198B1/ko
Publication of KR20190015767A publication Critical patent/KR20190015767A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101956198B1 publication Critical patent/KR101956198B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G06K9/6201—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10009—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation sensing by radiation using wavelengths larger than 0.1 mm, e.g. radio-waves or microwaves
    • G06K9/4604—
    • G06K9/4661—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/60—Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

본 발명은 RFID 태그 판독에 의해 인식된 차종의 특징점 템플릿 이미지와 피도물 차량의 촬영 이미지의 유사도 비교를 통하여 RFID 태그 판독에 따른 차종 인식 결과를 검증할 수 있는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법에 관한 것이다.

Description

도장 시스템에서의 차종 감지 방법{METHOD FOR CAR TYPE RECOGNITION OF PANTING SYSTEM}
본 발명은 도장 시스템에 차종을 감지하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하세는 각 차량별 식별 정보 판독 결과에 따른 차종별 특징점 템플릿 이미지와 비전 검사 장치를 통해 획득된 차종 이미지를 상호 비교함으로써 차종 오인식에 따른 도장 작업 오류를 방지할 수 있는 기술에 관한 것이다.
일반적으로 자동차의 생산 공정에 있어 차체의 도장은 차체의 부식을 방지하고 방음과 함께 미관을 수려하게 하여 상품성을 높이기 위한 것으로, 고도의 방청과 미관을 요구하기 때문에 일반 도장과 비교하여 복잡한 공정을 가지고 있다.
차체 도장공장의 각 공정은 방청을 주목적으로 하는 전처리, 전착 공정과 미관을 주목적으로 하는 중도 공정, 상도 공정으로 이루어진다.
전처리공정은 차체 공장에서 생산되어 차체가 도장공장에 투입되면 차체의 내외판에 부착되어 있는 오물이나 유지분을 완전히 제거함과 동시에 철판면의 내식성 및 전착 도료와의 부착성을 좋게하는 인산염 피막을 형성하는 공정이다.
전처리공정이 실행된 차체가 건조로를 통과하면 전착(하도)공정이 실행되는데, 전착(하도)공정은 방청을 제공하기 위하여 차체를 전착 도료 중에 전몰시켜 외판은 물론 차체 내부까지 균일하게 도장하는 공정이다.
이후, 이음부에 실러를 도포하는 실링공정 및 도료의 내 치핑성, 평활성, 내후성 등을 갖게 하는 중도공정 및 미관상의 색상 및 광택감을 주는 상도공정을 통하여 차체에 도장막을 형성하게 된다.
이와 같이 차체에 도장이 완료되면 육안검사를 통하여 차체 외관에 형성된 도장 표면에 먼지, 오물, 스크래치 등이 존재하는지를 검사하는 외관검사를 실행하고, 외관검사의 결과 수정이 필요하면 상도공정을 통하여 재도장하거나 폴리싱 작업 등이 제공되는 수정공정을 통하여 수정한 후 의장 공장으로 투입한다.
한편, 종래의 차체 자동 도장 시스템은 조립라인으로부터 일일 생산 도장 차체정보를 입력받아 저장하면 각 설비를 제어하는 PLC에서 각 차체에 부착된 RFID 태그로부터 차종 코드값을 읽은 후에 각 차종별 설정 조건에 따라 도장 작업이 이루어지도록 한다.
이러한 종래 RFID 방식의 차체 자동 도장 시스템은 차체번호를 저장하고 있는 태그가 차체에 부착되어 있는 것으로, 태그는 도장 공정에서 도장이 끝난 뒤 조립 공정에서 차체로부터 제거된 후 조립 공정이 진행된다.
그런데, 종래 RFID 방식을 통해 차량을 식별하는 시스템에서는 작업자가 잘못된 차종 번호를 입력하거나, 태그 부착의 오류 또는 부착된 태그의 오인식 발생 가능성이 있고, 그로 인한 도장 로봇의 충돌 또는 작업 오류 발생으로 인하여 불량 제품이 생산될 가능성이 있는 단점이 있다.
한국등록특허 제10-0424668호 "차체 자동 도장 시스템" 한국등록특허 제10-1594765호 "자동차 도장 공장 기반 PLC 제어 시스템 및 이의 운용 방법"
배경기술의 단점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 RFID 태그 판독에 의해 인식된 차종의 특징점 템플릿 이미지와 피도물 차량의 촬영 이미지의 유사도 비교를 통하여 RFID 태그 판독에 따른 차종 인식 결과를 검증할 수 있는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 도장 시스템에서의 차종 감지 방법은 비전 감지장치에서, 피도물 차량의 차종별로 복수 개의 특징점에 대한 좌표정보와 템플릿 이미지를 생성 및 저장하는 단계, PLC에서, 도장 라인으로 진입하는 피도물 차량에 부착된 RFID 태그를 판독하여 차종 정보를 인식하는 단계, PLC에서, 인식된 차종 정보를 포함하는 차종 비전 검사 요청 데이터를 비전 감지 장치로 전송하는 단계, 비전 감지장치에서, 피도물 차량에 대한 이미지를 획득하는 단계, 비전 감지장치에서, 차종 정보에 상응하는 특징점 좌표정보에 기초하여 피도물 차량 이미지에서 복수개의 관심 영역 이미지를 추출하는 단계, 비전 감지장치에서, 차종 정보에 상응하는 특징점 템플릿 이미지들을 독출하여, 관심 영역 이미지들 내에 포함된 특징점 이미지와 특징점 템플릿 이미지들을 비교하여 유사도를 산출하는 단계, 비전 감지장치에서, 유사도에 기초하여 차종 일치 여부를 판단하고 판단 결과를 PLC로 전송하는 단계, PLC에서, 비전 감지장치로부터 차종 불일치 신호를 수신하는 경우 경고 알람을 출력한다.
이때, 비전감지장치는, 차종별 피도물 차량 이미지를 획득하고, 획득된 피도물 차량 이미지에 대한 에지들을 검출한 후 에지 분포가 기설정된 에지 분포값 보다 높은 포인트를 기준 특징점으로 설정한다.
또한, 비전 감지장치는, 비전 검사 요청된 피도물 차량의 차종정보에 상응하는 특징점 템플릿 이미지가 존재하지 않는 경우, 해당 피도물 차량이 신규차종인 것으로 판단하고, 신규 차종 특징점 자동 생성 희망 여부를 질의하는 메시지를 화면에 표시하고, 사용자로부터 신규 차종 특징점 자동 생성 요청신호가 입력되면, 피도물 차량에 대한 이미지 촬영을 통하여 복수의 후보 특징점을 추출하고, 복수의 후보 특징점들과 기등록된 특징점들간의 비교를 통하여 유사도가 임계치 이하인 후보 특징점들을 하이라이트 처리하여 화면에 표시하고, 사용자로부터 하이라이트된 이미지에 대한 특징점 등록 요청 신호가 입력되면 해당 특징점을 신규 차종에 대한 특징점으로 추가 등록한다.
또한, 신규 차종의 촬영 이미지와 기등록된 특징점들간의 비교를 통하여 유사도가 임계치 이상인 기등록 특징점을 특징점 리스트에서 제외시킨다.
또, 관심 영역 이미지 획득 단계는 조명의 밝기를 단계적으로 변화시키면서 복수의 피도물 차량 이미지를 획득하고, 유사도 산출 단계는 획득된 복수의 피도물 차량 이미지에서 각각의 특징점 템플릿 이미지와 밝기 유사도가 가장 높은 특징점들을 비교한다.
또한, 관심 영역 이미지 획득 단계는 블루 조명광을 조사하고, 컬러 카메라로 촬영한 후 촬영 이미지에서 휘도 채널과 블루 채널로 분리하여 이미지의 선명도가 높은 채널 이미지를 관심 영역 이미지로 결정한다.
본 발명은 RFID 태그 판독으로 인식된 차종 인식 결과를 비전 검사 방식으로 검증함으로써 RFID 판독 오류에 따른 도장 로봇의 충돌 또는 작업 오류 발생을 미연에 방지할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명은 조명광 밝기를 단계적으로 가변시키면서 차량 이미지를 획득하고, 차량 특징점 추출시 기 설정된 기준 특징점 이미지와의 밝기 유사도가 가장 높은 이미지를 특징점 추출 이미지로 선별함으로써 특징점 인식율을 높일 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도장 시스템 구성도.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 도장 시스템에서의 차종 비교 방법을 나타낸 흐름도.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 특징점 템플릿 이미지 생성 방법 예시 도면.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 피도물 차량 이미지 획득 방법을 설명하기 위한 도면.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도장 시스템 구성도로서, 본 발명의 실시예는 중앙 제어부(10)와 PLC(20) 및 비전 검사 장치(30)를 포함한다.
여기서, 중앙 제어부(10)는 도장 시스템 전체 운용을 제어한다.
PLC(20)는 도장 라인으로 진입하는 피도물 차량에 부착된 RFID 태그를 판독하여 차종 정보를 인식하고, 인식된 차종 정보를 포함하는 차종 비전 검사 요청 데이터를 비전 감지 장치(30)로 전송하고, 비전 감지장치(30)로부터 차종 불일치 신호를 수신하는 경우 경고 알람을 출력한다.
또한, 도장 로봇의 구동 등의 제어를 통해 도장 작업이 이루어지도록 하는 역할을 한다.
비전 검사 장치(30)는 PLC(20)로부터의 비전 검사 요청에 따라 도장 라인에 진입한 피도물 차량에 대한 다수의 카메라 이미지를 획득하고, 획득된 카메라 이미지를 PLC에서 검사 요청한 차종에 상응하는 템플릿 이미지와 비교하여 PLC(20)에서 인식한 차종 정보와의 일치 여부를 판단하고, 판단 결과를 PLC(20)로 전송한다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 도장 시스템에서의 차종 비교 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 우선 비전 검사 장치(30)는 피도물 차량의 차종별로 복수 개의 특징점에 대한 좌표 정보와 템플릿 이미지를 생성하고, 차종별로 특징점 템플릿 리스트를 저장한다(S100).
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 특징점 템플릿 이미지 생성 방법 예시 도면으로서, 도 4에 도시된 바와 같이 특징점 템플릿 이미지 생성은 차종별 피도물 차량 이미지에 대한 소벨 에지(sobel edge), 라플라스 에지(laplas edge) 등 방식으로 에지를 검출한 후 에지 분포가 기설정된 에지 분포값 보다 높은 포인트를 특징점 이미지로 등록할 수 있다. 즉, 차종별로 형상 차이를 많이 갖는 차량의 도어 등과 같이 에지 분포가 밀집된 포인트를 기준 영역으로 설정함으로써 오인식 가능성을 낮출 수 있도록 한다.
본 발명의 실시예는 또한, 도 5에 도시된 바와 같이 특징점 템플릿 이미지 등록시 피도물 대상체의 자세가 변형된 경우 이를 감지하여 경보 알람을 출력한다. 예를 들어, 도 5의 (a)는 정상 상태의 획득 이미지를 나타내지만 도 5의 (b)는 검사 대상인 범퍼의 자세가 기울여진 경우를 나타낸다.
따라서, 도 5의 (b)와 같이 특징점 등록 대상의 자세가 변형된 경우 이를 경고 알람하여 정확한 특징점 템플릿 이미지가 등록되도록 함으로써 정확한 차종 검사가 이루어지도록 한다.
이어서, PLC(20)는 도장 라인으로의 차량 진입이 감지되면 도장 라인으로 진입하는 피도물 차량에 부착된 RFID 태그를 판독하여 차종 정보를 인식한다(S102).
다음으로 PLC(20)는 인식된 차종 정보를 포함하는 차종 비전 검사 요청 데이터를 비전 감지 장치(30)로 전송한다(S104).
비전 감지장치(30)는 PLC(20)로부터의 검사 요청에 따라 검사 요청된 피도물 차량의 차종정보에 상응하는 특징점 템플릿 이미지가 존재하는지 탐색한다(S106).
이때, 해당 피도물 차량의 특징점 템플릿 이미지가 존재하지 않을 경우 해당 피도물 차량이 신규차종인 것으로 판단하고, 신규 차종 특징점 자동 생성 희망 여부를 질의하는 메시지를 화면에 표시한다(S200).
그러면 사용자는 신규 차종에 대한 특징점 생성이 필요한지를 판단하고, 특징점 생성 희망 여부 질의에 응답하는 신호를 입력하게 된다.
비전 검사 장치(30)는 사용자로부터 신규 차종 특징점 자동 생성 요청신호가 입력되면(S202), 피도물 차량에 대한 이미지 촬영을 통하여 복수의 후보 특징점을 추출한다(S204).
그리고, 비전 검사 장치(30)는 복수의 후보 특징점들과 기등록된 특징점들간의 비교를 통하여 유사도가 임계치 이하인 후보 특징점들을 하이라이트 처리하여 화면에 표시한다(206). 즉, 기등록된 특징점들과 유사도가 높은 후보 특징점을 특징점 템플릿 이미지로 등록할 경우 타차종과의 특징점 식별력이 떨어져 차종의 오인식 가능성이 높아진다.
따라서, 기등록된 특징점들과의 유사도가 낮은 후보 특징점들을 화면에 표시하고, 사용자의 선택에 의해 특징점 템플릿 이미지가 등록되도록 하는 것이다.
그리고, 하이라이트된 후보 이미지들 중 사용자의 요청에 따라 특징점 등록 요청이 있으면 해당 특징점을 신규 차종에 대한 특징점으로 추가 등록한다(S208).
이때, 기등록된 특징점들과 신규 차종의 촬영 이미지와 기등록된 특징점들간의 비교를 통하여 유사도가 임계치 이상인 기등록 특징점을 특징점 리스트에서 제외시킨다.
즉, 기등록된 특징점들 중에 신규 차종의 후보 특징점들과 유사도가 높을 경우 차종에 대한 오인식 가능성이 존재하므로, 신규 차종과의 유사도가 높은 기등록 특징점을 제외하여 신규 차종이 투입되었을 때 적응력을 높을 수 있다.
한편, 피도물 차량에 대한 특징점 템플릿이 저장되어 있는 경우 비전 감지장치(30)는 PLC(20)로부터의 검사 요청에 따라 피도물 차량에 대한 이미지를 획득한다(S108).
그리고, 피도물 차량에 대한 이미지가 획득되면 비전 검사 장치(30)는 PLC(20)에서 검사 요청된 전송된 차종 정보에 기초하여 피도물 차량 이미지에서 복수개의 관심 영역 이미지를 추출한다(S110).
이어서, 비전 감지장치(30)는 검사 요청된 차종 정보에 상응하는 특징점 템플릿 이미지들을 독출한다(S112).
그리고, 관심 영역 이미지들 내에 포함된 특징점 이미지와 특징점 템플릿 이미지들을 비교하여 유사도를 산출한다(S114).
이때, 유사도 산출시 관심 영역에 대한 특징점 이미지는 기 저장된 각각의 특징점 템플릿 이미지와 밝기 유사도가 가장 높은 특징점 이미지를 유사도 산출 이미지로 선정하거나, 블루 조명광을 조사 및 컬러 카메라로 획득된 이미지에서 휘도 채널과 블루 채널로 분리 획득한 후 합성한 이미지를 비교 대상 특징점 이미지로 선정할 수 있다.
다음으로, 비전 감지장치(30)는 산출된 유사도에 기초하여 차종 일치 여부를 판단하고 판단 결과를 PLC(20)로 전송한다(S116).
이후, PLC(20)는 비전 감지장치(30)로부터 차종 불일치 신호를 수신하는 경우 경고 알람을 출력하고(S120), 차종이 일치할 경우 판독한 차종 정보에 대응되는 도장 작업 수행 명령이 이루어지도록 한다(S122).
한편, 동일한 영역이라도 공정 환경 조건에 따라 밝기 차이가 있을 수 있고 이로 인하여 차종 인식에 오류가 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명은 도 6에 도시된 바와 같이 조명 밝기를 단계적으로 변화시키면서 서로 다른 밝기를 갖는 복수의 이미지를 획득하고, 획득된 이미지에서 특징점 템플릿 이미지와의 밝기 유사도가 가장 높은 이미지를 관심 영역 이미지로 선정하여 이용함으로써 차종 인식 신뢰도를 높이도록 한다.
또한, 차량의 부위별로 조명에 대한 반사도가 달라 조명에 대한 반사도가 높은 영역은 조명광의 밝기가 낮아도 하이라이트가 발생할 수 있고, 조명에 대한 반사도가 낮은 영역은 조명광을 높여서 이미지를 획득해야 하지만, 이 경우 밝은 조명으로 인하여 하이라이트가 발생할 수 있는 단점이 있다.
이에, 본 발명은조명광에 대한 반사도 차이에 따른 단점을 해소하기 위하여 블루 조명광을 조사하고, 컬러 카메라로 촬영한 후 촬영 이미지에서 휘도 채널과 블루 채널로 분리하여 획득한다.
그리고, 분리된 휘도 채널 이미지와 블루 패널 이미지에서 선명도가 높은 채널 이미지를 관심 영역 이미지로 선정함으로써 반사도 차이를 갖는 모든 영역에 대하여 선명한 검사 이미지를 획득 할 수 있게 된다.
이와 같이 본 발명은 RFID 태그 판독을 통해 획득된 차종 정보에 기초하여 해당 차종의 특징점 템플릿 이미지와 실제 촬영된 피도물 차량 이미지간 비교를 통하여 차종 일치 여부를 판단함으로써, RFID 태그 판독에 따른 차종 식별 결과에 따른 검증을 수행함으로써, 차종 오인식을 방지할 수 있다.
비록 본 발명이 상기 언급된 바람직한 실시예와 관련하여 설명되어졌지만, 발명의 요지와 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정이나 변형을 하는 것이 가능하다. 따라서 첨부된 특허청구의 범위는 본 발명의 요지에서 속하는 이러한 수정이나 변형을 포함할 것이다.
10 : 중앙 제어부 20 : PLC
30 : 비전 검사 장치

Claims (6)

  1. 비전 감지장치에서, 피도물 차량의 차종별로 복수 개의 특징점에 대한 좌표정보와 템플릿 이미지를 생성 및 저장하는 단계;
    PLC에서, 도장 라인으로 진입하는 피도물 차량에 부착된 RFID 태그를 판독하여 차종 정보를 인식하는 단계;
    상기 PLC에서, 상기 인식된 차종 정보를 포함하는 차종 비전 검사 요청 데이터를 비전 감지 장치로 전송하는 단계;
    상기 비전 감지장치에서, 상기 피도물 차량에 대한 이미지를 획득하는 단계;
    상기 비전 감지장치에서, 상기 차종 정보에 상응하는 특징점 좌표정보에 기초하여 상기 피도물 차량 이미지에서 복수개의 관심 영역 이미지를 추출하는 단계;
    상기 비전 감지장치에서, 상기 차종 정보에 상응하는 특징점 템플릿 이미지들을 독출하여, 상기 관심 영역 이미지들 내에 포함된 특징점 이미지와 상기 특징점 템플릿 이미지들을 비교하여 유사도를 산출하는 단계;
    상기 비전 감지장치에서, 상기 유사도에 기초하여 차종 일치 여부를 판단하고 판단 결과를 상기 PLC로 전송하는 단계;
    상기 PLC에서, 상기 비전 감지장치로부터 차종 불일치 신호를 수신하는 경우 경고 알람을 출력하는 단계를 포함하되,
    상기 이미지를 획득하는 단계는 조명의 밝기를 단계적으로 변화시키면서 복수의 피도물 차량 이미지를 획득하고,
    상기 유사도를 산출하는 단계는 획득된 복수의 피도물 차량 이미지에서 각각의 특징점 템플릿 이미지와 밝기 유사도가 가장 높은 특징점들을 비교하는 것을 특징으로 하는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 비전감지장치는, 차종별 피도물 차량 이미지를 획득하고, 획득된 피도물 차량 이미지에 대한 에지들을 검출한 후 에지 분포가 기설정된 에지 분포값 보다 높은 포인트를 기준 특징점으로 설정하는 것을 특징으로 하는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 비전 감지장치는, 비전 검사 요청된 피도물 차량의 차종정보에 상응하는 특징점 템플릿 이미지가 존재하지 않는 경우, 해당 피도물 차량이 신규차종인 것으로 판단하고, 신규 차종 특징점 자동 생성 희망 여부를 질의하는 메시지를 화면에 표시하고,
    사용자로부터 신규 차종 특징점 자동 생성 요청신호가 입력되면, 상기 피도물 차량에 대한 이미지 촬영을 통하여 복수의 후보 특징점을 추출하고,
    상기 복수의 후보 특징점들과 기등록된 특징점들간의 비교를 통하여 유사도가 임계치 이하인 후보 특징점들을 하이라이트 처리하여 화면에 표시하고,
    상기 사용자로부터 하이라이트된 이미지에 대한 특징점 등록 요청 신호가 입력되면 해당 특징점을 상기 신규 차종에 대한 특징점으로 추가 등록하는 것을 특징으로 하는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 신규 차종의 촬영 이미지로부터 추출된 특징점들과 기등록된 특징점들간의 비교를 통하여 유사도가 임계치 이상인 기등록 특징점을 특징점 리스트에서 제외시키는 것을 특징으로 하는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법.
  5. 삭제
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 이미지를 획득하는 단계는 블루 조명광을 조사하고, 컬러 카메라로 촬영한 후 촬영 이미지에서 휘도 채널과 블루 채널로 분리하여 이미지의 선명도가 높은 채널 이미지를 피도물 차량에 대한 이미지로 결정하는 것을 특징으로 하는 도장 시스템에서의 차종 감지 방법.
KR1020170095445A 2017-07-27 2017-07-27 도장 시스템에서의 차종 감지 방법 KR101956198B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170095445A KR101956198B1 (ko) 2017-07-27 2017-07-27 도장 시스템에서의 차종 감지 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170095445A KR101956198B1 (ko) 2017-07-27 2017-07-27 도장 시스템에서의 차종 감지 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190015767A KR20190015767A (ko) 2019-02-15
KR101956198B1 true KR101956198B1 (ko) 2019-03-11

Family

ID=65367588

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170095445A KR101956198B1 (ko) 2017-07-27 2017-07-27 도장 시스템에서의 차종 감지 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101956198B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111652087B (zh) * 2020-05-15 2023-07-18 泰康保险集团股份有限公司 验车方法、装置、电子设备和存储介质
CN113064394A (zh) * 2021-03-31 2021-07-02 上汽通用五菱汽车股份有限公司 一种基于modbus_tcp的实时监控方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009087132A (ja) 2007-10-01 2009-04-23 Koyo Electronics Ind Co Ltd 無線ｐｌｃを用いた無線ｉｃタグ利用多品種自動生産システム
KR101289354B1 (ko) * 2012-03-21 2013-07-29 순천향대학교 산학협력단 알에프아이디 인식 보정 시스템 및 그 인식 보정 방법

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100423668B1 (ko) * 2001-12-17 2004-03-18 기아자동차주식회사 차체 자동 도장 시스템
KR100424668B1 (ko) 2003-10-22 2004-03-24 주식회사 기성기전 절전형 전자개폐기
KR100834573B1 (ko) * 2006-09-29 2008-06-02 한국전자통신연구원 무선인식 물류 관리 방법 및 시스템
KR100883889B1 (ko) * 2007-06-18 2009-02-17 주식회사 다래파크텍 차량의 윤곽 이미지를 이용한 차종 인식장치 및 방법
KR101792501B1 (ko) * 2011-03-16 2017-11-21 한국전자통신연구원 특징기반의 스테레오 매칭 방법 및 장치
KR20120114099A (ko) * 2011-04-06 2012-10-16 주식회사 다래파크텍 차량 인식장치와 그 방법 및 차량 인식 기반 차량 출입 관리방법
KR20150137474A (ko) * 2014-05-29 2015-12-09 제이엘씨(주) 컬러 이미지 분리를 이용한 비전검사 방법
KR101594765B1 (ko) 2015-06-30 2016-02-18 덕산공조기계 주식회사 자동차 도장 공장 기반 plc 제어 시스템 및 이의 운용 방법
KR20170086165A (ko) * 2016-01-15 2017-07-26 에스케이텔레콤 주식회사 영상 내 특징점의 움직임 검출 장치 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009087132A (ja) 2007-10-01 2009-04-23 Koyo Electronics Ind Co Ltd 無線ｐｌｃを用いた無線ｉｃタグ利用多品種自動生産システム
KR101289354B1 (ko) * 2012-03-21 2013-07-29 순천향대학교 산학협력단 알에프아이디 인식 보정 시스템 및 그 인식 보정 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190015767A (ko) 2019-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8452053B2 (en) Pixel-based texture-rich clear path detection
US8634593B2 (en) Pixel-based texture-less clear path detection
US11508057B2 (en) Inspection system and method for vehicle underbody
CN102646199B (zh) 复杂场景中的车型识别方法
US8379928B2 (en) Obstacle detection procedure for motor vehicle
JP4035910B2 (ja) 車色判別装置
EP2246806A1 (en) Vision method and system for automatically detecting objects in front of a motor vehicle
US20150278612A1 (en) Lane mark recognition device
KR101956198B1 (ko) 도장 시스템에서의 차종 감지 방법
CN111767780B (zh) 一种ai与视觉结合的智能集卡定位方法和系统
KR101727487B1 (ko) 내용기반 차량분석기 및 이를 이용한 내용기반 차량분석방법
US20150243169A1 (en) Traffic lane situation determining device and method for determining traffic lane situation
KR102529429B1 (ko) 차량 관리 보조 방법 및 차량 관리 보조 장치
CN103917989B (zh) 用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件
JP6572696B2 (ja) 画像処理装置、物体認識装置、機器制御システム、画像処理方法およびプログラム
JP2019209901A (ja) 車両の追従制御装置
CN110598550B (zh) 一种基于多层信息智能分析的车辆联网识别系统
JPWO2017047282A1 (ja) 画像処理装置、物体認識装置、機器制御システム、画像処理方法およびプログラム
JP2023542372A (ja) 車両画像分析
KR102470594B1 (ko) 차량 손상 관리 방법 및 차량 손상 관리 장치
CN112580566A (zh) 一种车型识别方法及其电泳工序车型匹配方法及系统
Kurnianggoro et al. Camera and laser range finder fusion for real-time car detection
CN109306834B (zh) 一种基于视觉的汽车电动尾门开启方法
JPH10105873A (ja) 車両のナンバプレート認識装置
JP2861014B2 (ja) 物体認識装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant