KR102109698B1

KR102109698B1 - 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템 및 자동선별 분류방법

Info

Publication number: KR102109698B1
Application number: KR1020170168355A
Authority: KR
Inventors: 황희선; 윤성조; 김종걸; 이종득
Original assignee: 한국로봇융합연구원
Priority date: 2017-12-08
Filing date: 2017-12-08
Publication date: 2020-05-12
Also published as: KR20190068663A

Abstract

본 발명은 대상물 픽업 공급 자동화 시스템 및 대상물 자동 픽업 공급 방법에 대한 것이다. 보다 상세하게는 대상물 픽업 공급 자동화 시스템에 있어서, 디수의 대상물이 투입되어 상기 대상물을 일정방향으로 이송시키는 이송수단; 상기 이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 영상데이터를 획득하여 대상분석데이터를 산출하는 영상처리부; 상기 영상처리부에서 산출된 대상분석데이터를 기반으로 상기 대상물을 다음 공정라인으로 투입시키는 픽업유닛; 및 상기 대상분석데이터를 기반으로 상기 대상물의 위치 및 자세좌표가 일정하게 유지되도록 상기 이송수단을 제어하는 트랙킹 유닛;을 포함하고, 상기 트랙킹 유닛은, 상기 영상처리부에서 산출된 상기 대상물의 위치, 방향, 자세 좌표를 일정하게 유지 및 이송시켜 상기 픽업유닛이 상기 대상물을 픽업할 수 있도록 상기 이송수단을 제어하는 것을 특징으로 하는, 대상물 픽업 공급 자동화 시스템에 관한 것이다.

Description

영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템 및 자동선별 분류방법{Object auto sorting, classifying system using image processing algorithm}

본 발명은 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템 및 자동선별 분류방법에 대한 것이다. 보다 상세하게는 대상물인 갑각류의 살(다리살)을 영상처리하여 산출된 대상분석데이터를 기반으로 대상물을 자동으로 등급화하여 선별, 분류, 픽업 공급할 수 있는 장치 및 방법에 대한 것이다.

게는 바다에 서식하는 갑각류의 일종으로서, 몸통이 납작하고 온몸이 딱딱한 껍질에 싸여 있으며, 좌우 각각 네 쌍의 다리와, 다른 다리에 비해 굵기가 굵은 좌우 한 쌍의 집게다리가 있다.

이러한 게는 깨끗한 물로 세척한 후, 그대로 쪄서 먹거나, 끓는 물에 삶아서 몸통이나 다리의 살을 발라 먹거나, 간장으로 조리를 하여 먹기도 하고, 각 부위별로 가공하여 판매하는 실정에 있다.

그런데 게를 가공식품으로 가공하기 위해서는 게의 딱딱한 껍질을 제거하고 부위별로 분리하는 가공을 해야 하는데, 이를 위해서는 먼저 게의 껍질을 분리하고, 몸통과 다리를 절단하여 분리하는 작업을 하게 된다.

따라서 종래에는 작업자가 절단칼을 들고 작업대 위에 게를 놓고 수작업으로 게의 등껍질을 분리하고, 몸통과 게다리와 집게다리를 절단하여 분리하게 되는데 힘이 많이 들고 숙련된 기술력을 요하므로 작업비용이 많이 드는 불편이 있었다.

이러한 게의 가공공정은 자숙전 공정, 자숙, 게살추출, 포장공정으로 크게 나눌 수 있으며 오랜기간 경험을 통해 부분적으로 자동화를 이루고 있다. 현재, 탈갑장치 등을 통해 절단과 몸통살과 다리살을 추출하는 공정은 어느정도 자동화되어 있는 실정이다.

이러한 게의 탈갑, 절단, 운반과정에 대한 자동화 기술을 대한민국 공개특허 제2017-0054975호, 등록특허 제1644991호 등에 기재되어 있다. 그러나 게의 탈갑, 절단 후 생성된 다리살을 등급화, 분류화하여 자동공급하기 위한 기술은 현재 공개되어 있지 않다.

즉, 현재는 갑각류의 다리살을 크기별로 불량품과 정상품을 선별하고, 정상품 내에서 등급별로 분류하기 위해서 현재는 사람의 수작업으로 하나하나 분류하여 투입하고 있는 실정이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 갑각류의 다리살의 측정, 분류, 선별, 공급과 관련된 일련의 작업자 대부분 수작업으로 수행하고 있으며, 이와 같은 수작업으로 인해 공정상 가장 많은 작업인원이 필요하며 노동집약적 작업으로 작업효율이 현저히 떨어질 뿐 아니라, 생산성이 현격히 떨어지는 문제점이 존재한다.

따라서 갑각류의 다리살 등과 같은 대상물을 크기에 따라 정상품을 선별하고, 선별된 대상물을 등급화 분류하여 자동으로 이동, 공급, 정렬시킬 수 있는 장치 및 방법이 요구되었다.

대한민국 공개특허 제2017-0054975호 대한민국 등록특허 제1644991호 일본 등록특허 제5482778호 일본 등록특허 제5246161호 대한민국 공개특허 제2014-0076828호 대한민국 공개특허 제2016-0080279호

따라서 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 실시예에 따르면, 대상물의 선별, 등급별 분류를 위해 영상처리를 이용하여 위치, 길이, 방향을 계산 산출할 수 있는 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 다관절 로봇으로 대상물을 안전, 정확하게 픽업하여 다음 공정으로 이동시키는 과정에서, 대상물 픽업 전에 대상물의 위치와, 크기, 방향을 산출하여 자동적으로 대상물을 선별, 분류하고 이러한 대상물을 정렬, 공급, 투입시킬 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.

한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 제1목적은 대상물 자동 선별, 분류 시스템에 있어서, 이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 영상 데이터를 획득하는 영상획득부; 상기 영상획득부에서 획득한 영상 데이터를 기반으로 상기 대상물의 위치, 길이, 두께, 방향정보를 획득하여 대상분석데이터를 산출하는 영상처리부; 상기 대상분석데이터를 기반으로 상기 대상물을 선별, 분류하여 등급화하는 등급화 수단; 및 상기 등급화수단에 의해 선별, 분류된 상기 대상물을 등급별로 픽업하여 분리, 이송시키는 픽업유닛;을 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템으로서 달성될 수 있다.

그리고, 영상처리부는, 영상데이터에서 대상물의 외형정보를 획득하여, 관심영역 설정을 통해 개별 대상물을 분류하고, 각각의 상기 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 바탕으로 최대 거리정보를 가지는 중심점좌표를 산출하여 위치데이터를 획득하며, 상기 대상물 외형정보의 컨투어(contour)정보를 획득하여 길이데이터를 산출하고, 상기 중심점좌표를 기준으로 2 포인트 교점 중 상기 컨투어까지 최소길이를 획득하여 두께데이터를 산출하고, 상기 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 다른 교점 정보로부터 방향데이터를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.

그리고, 상기 대상물은 갑각류의 다리살이고, 영상처리부는 상기 다리살의 외형정보를 획득하여 관심영역설정을 통해 개별 다리살을 분류하고, 각각의 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 이용하여 중심점좌표를 획득하여 위치데이터를 산출하고, 상기 다리살의 외형정보의 컨투어 정보를 획득 및 1/2하여 길이데이터를 계산하고, 상기 중심점좌표를 기준으로 상기 컨투어까지 최소길이 및 2 포인트 교점을 획득하여 두께데이터를 산출하고, 상기 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 최소 교점으로부터 방향데이터를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 픽업유닛은 이송방향을 따라 서로 특정간격 이격되어 배치되는 다수의 다관절로봇으로 구성되어, 다관절로봇 각각은 상기 위치데이터를 기반으로 상기 대상물의 중심점을 흡착하여 상기 대상물을 픽업하며, 상기 등급화수단은 데이터베이스에 기 저장된 분류데이터와 상기 길이, 두께데이터를 대비하여 상기 대상물을 불량과 정상으로 선별하고, 상기 대상물을 등급화하며, 상기 다관절로봇은 동일 등급별로 상기 대상물을 픽업하여 등급별로 상기 대상물을 다음 공정라인으로 분리 공급시키는 것을 특징으로 할 수 있다.

그리고, 다관절로봇은, 방향데이터를 기반으로 상기 대상물이 일정한 방향으로 정렬되도록 상기 대상물을 다음 공정라인으로 투입시키는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 다관절로봇은 다축구동부와, 다축구동부 끝단에 구비되어 상기 대상물의 위치 정보를 기반으로 상기 대상물의 중심점 부분을 흡착시키는 진공흡착수단을 포함하고, 상기 다축구동부는 상기 대상물의 방향데이터를 기반으로 픽업된 상기 대상물이 다음 공정라인에 일정한 방향으로 정렬되도록 투입시키도록 하는 것을 특징으로 할 수 있다.

그리고, 상기 진공흡착수단은, 일단에 흡입단이 구비되고 타단에 배출단이 구비된 몸체와, 상기 몸체 하단 중단에 구비되며 주름관 형태로 구성된 흡착패드와, 상기 흡착패드 측에 진공이 발생되도록 상기 몸체에 구비되는 진공발생기와 공압밸브를 포함하거나, 또는 몸체와, 상기 몸체의 외주면에 서로 특정 반경으로 이격된 복수의 진공발생기와, 복수의 상기 진공발생기 각각에 연결된 공압밸브와, 상기 몸체 하부면에 구비되어 복수의 상기 진공발생기 각각에 의해 생성된 흡착력에 의해 상기 대상물을 픽업하는 주름관 형태로 구성된 복수의 흡착패드를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 진공흡착수단은 상기 대상물 흡착시 수분, 이물질을 필터링하도록 상기 흡착패드 내부에 구비되는 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 제2목적은 대상물 자동 선별, 분류 방법에 있어서, 이송수단으로 다수의 대상물이 투입되어 상기 대상물이 일정방향으로 이송되는 단계; 영상획득부가 상기 대상물을 포함한 영역의 영상데이터를 획득하는 단계; 영상처리부가 상기 이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 위치, 길이, 두께, 방향데이터를 획득하여 대상분석데이터를 산출하는 단계; 등급화 수단이 길이, 두께데이터를 기반으로 상기 대상물을 선별, 분류하여 등급화하는 단계; 및 상기 영상처리부에서 산출된 위치데이터를 기반으로 다수의 다관절로봇 각각이 상기 등급화 수단에 의해 등급화된 분류별로 상기 대상물을 중심점 부분을 진공흡착수단에 의해 픽업하는 단계; 상기 다관절로봇의 다축구동부에 의해 픽업된 상기 대상물을 이송하여 상기 대상물의 방향데이터를 기반으로 상기 대상물이 등급별로 일정한 방향으로 정렬되도록 다음 공정라인으로 이동시키는 단계; 및 상기 진공흡착수단의 흡착력을 해제하여 상기 대상물이 분류별로 일정한 방향으로 정렬되도록 다음 공정라인으로 투입되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 방법으로서 달성될 수 있다.

또한, 상기 대상분석데이터를 산출하는 단계는, 상기 영상데이터에서 대상물의 외형정보를 획득하여, 관심영역 설정을 통해 개별 대상물을 분류하고, 각각의 상기 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 바탕으로 최대 거리정보를 가지는 중심점좌표를 산출하여 위치데이터를 획득하며, 상기 대상물 외형정보의 컨투어(Contour) 정보를 획득하여 길이데이터를 산출하고, 상기 중심점좌표를 기준으로 상기 컨투어까지 최소길이 및 2 포인트 교점을 획득하여 두께데이터를 산출하고, 상기 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 최소 교점으로부터 방향데이터를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템에 따르면, 대상물의 선별, 분류 및 자동정렬시키기 위해 영상처리를 이용하여 위치, 길이, 방향을 계산 산출할 수 있는 효과를 갖는다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템에 따르면, 다관절 로봇으로 대상물을 픽업하여 이동시키는 과정에서, 대상물 픽업 전에 대상물의 위치와, 크기, 방향을 산출하여 자동적으로 대상물을 선별, 분류하고 이러한 대상물을 일정한 방향으로 다음공정으로 정렬, 공급, 투입시킬 수 있는 효과를 갖는다.

그리고, 본 발명의 일실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템에 따르면, 대상물을 선별, 분류하고자 할 경우 대상물의 위치, 길이, 방향을 계산하여 가공공정의 반복, 획일적인 부분을 자동화할 수 있어 분류 공정의 오류를 최소화할 수 있고, 가공품의 품질을 일정하게 유지시킬 수 있는 장점이 있다.

한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 종래 수작업으로 다리살을 선별, 분류하고 있는 사진,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템의 사시도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템의 영상획득부와 이동수단의 사시도,
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 영상획득부의 사시도, 정면도,
도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 영상획득부에서 획득된 영상데이터
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 영상처리부에 의해 획득된 대상물의 ROI영역을 나타낸 데이터,
도 5c는 본 발명의 실시예에 따라 영상처리부에서 산출된 대상분석데이터,
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 트랙킹 유닛의 사시도,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 트랙킹 유닛의 속도위치감지엔코더의 분해 사시도,
도 8a는 본 발명의 실시예에 따른 픽업유닛의 사시도,
도 8b는 본 발명의 실시예에 따른 흡착수단의 단면도를 도시한 것이다.

이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 통상의 기술자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.

본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.

본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 평면도들을 참고하여 설명될 것이다. 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. 따라서 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니라 제조 공정에 따라 생성되는 형태의 변화도 포함하는 것이다. 예를 들면, 직각으로 도시된 영역은 라운드지거나 소정 곡률을 가지는 형태일 수 있다. 따라서 도면에서 예시된 영역들은 속성을 가지며, 도면에서 예시된 영역들의 모양은 소자의 영역의 특정 형태를 예시하기 위한 것이며 발명의 범주를 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서의 다양한 실시예들에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시예들은 그것의 상보적인 실시예들도 포함한다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.

이하에서는 본 발명에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템(1)의 구성 및 기능에 대해 설명하도록 한다. 본 발명에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템(1)은 전체적으로 영상획득부(10)와, 영상처리부, 등급화수단, 트랙킹 유닛(30), 픽업유닛(60) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

영상획득부(10)는 이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 영상 데이터를 획득하도록 구성된다. 그리고, 영상처리부는 영상획득부(10)에서 획득한 영상 데이터를 기반으로 상기 대상물의 위치, 방향정보를 획득하여 대상분석데이터를 산출하도록 구성된다. 또한 픽업유닛(60)은 영상처리부에서 산출된 대상분석데이터를 기반으로 대상물을 다음 공정라인으로 분류 투입시키도록 구성된다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템의 사시도를 도시한 것이다. 그리고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템의 영상획득부와 이동수단의 사시도를 도시한 것이다. 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이. 영상획득부(10)는, 컨베어(31) 등과 같은 이송수단을 통해 이송되는 대상물 측으로 광원을 조사하는 광원조사부(12)와, 대상물을 포함한 영역을 촬상하는 카메라(13)를 포함하여 구성될 수 있다. 도 4a 및 도 4b는 본 발명의 실시예에 따른 영상획득부(10)의 사시도, 정면도를 도시한 것이다.

본 발명의 구체적 실시예에 따른 대상물은 갑각류일 수 있고, 보다 구체적으로 게의 다리살(2)일 수 있다. 이하에서는 다리살(2)을 대상물의 일예로 하여 설명하도록 한다. 이러한 다리살(2)은 대상물의 예시에 불과할 뿐 권리범위를 제한해석해서는 아니될 것이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 영상획득부(10)는 이송수단 일측에 지지대(11)가 구비되며, 지지대(11)의 일측에는 광원조사부(12)와 카메라(13)가 장착되게 됨을 알 수 있다. 이러한 영상획득부(10)는 다리살(2)의 영상데이터를 획득하기 위한 것으로 광원조사부(12)는 레이저 센서로 구성될 수 있고, 카메라(13)는 레이저 카메라(13)로 구성되며, 이송수단은 컨베어(31)로 구성된다. 따라서 다량으로 이송되어지는 다리살(2)의 영상데이터를 실시간으로 획득할 수 있게 된다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 영상획득부(10)는 광원조사부(12)와 다리살(2) 간의 거리, 및 카메라(13)와 다리살(2) 간의 거리 중 적어도 하나를 조절하는 위치조절부와, 광원조사부(12)와 카메라(13) 간의 간격을 조절하는 간격조절부와, 광원조사부(12)의 조사각도와, 상기 카메라(13)의 촬상각도 중 적어도 하나를 조절하는 각도조절부를 더 포함하여 구성될 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 영상처리부는, 영상데이터에서 대상물의 외형정보를 획득하여, 관심영역 설정을 통해 개별 대상물을 분류하고, 각각의 상기 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 바탕으로 최대 거리정보를 가지는 중심점좌표를 산출하여 위치데이터를 획득하게 된다.

또한, 영상처리부는 대상물 외형정보의 컨투어(contour)정보(둘레값 정보)를 획득하여 길이데이터를 산출하고, 중심점좌표를 기준으로 2 포인트 교점 중 상기 컨투어까지 최소길이를 획득하여 두께데이터를 산출하고, 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 다른 교점 정보로부터 방향데이터를 획득하게 된다.

도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 영상획득부에서 획득된 영상데이터를 도시한 것이다. 그리고, 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 영상처리부에 의해 획득된 대상물의 ROI영역을 나타낸 데이터를 도시한 것이다. 그리고, 도 5c는 본 발명의 실시예에 따라 영상처리부에서 산출된 대상분석데이터를 도시한 것이다.

도 5a, 도 5b에 도시된 바와 같이, 먼저, 영상처리부는 다리살(2)의 외형정보를 파악하게 되고, 다리살(2)의 외형정보에서 관심영역(ROI)을 획득하게 된다.

그리고, 도 5c에 도시된 바와 같이, ROI 영역 내 각각의 픽셀 간 거리정보를 바탕으로 최대 거리정보를 가지는 무게 중심점 좌표를 계산하게 된다. 이러한 중심점 좌표로부터 다리살(2)의 위치데이터를 획득하게 된다. 즉, 관심영역 내의 모든 픽셀에 대하여 픽셀의 위치와 컨투어 까지의 최단거리를 각각 구하고, 이러한 최단 거리중 최대 거리를 갖는 픽셀의 위치를 중심점 좌표로 결정하게 된다.

그리고 도 5c에 도시된 바와 같이, 다리살(2)의 외형정보의 컨투어 정보를 획득 및 1/2하여 길이데이터를 계산하게 된다. 즉, 다리살(2) 컨투어 정보는 다리살(2)의 둘레 길이가 되고, 이러한 둘레길이의 1/2을 길이데이터로 획득하게 된다.

또한, 도 5c에 도시된 바와 같이, 중심점좌표를 기준으로 컨투어까지 최소길이, 2 포인트 교점을 획득하여 이러한 최소길이를 두께데이터로 산출하게 된다. 그리고, 도 5c에 도시된 바와 같이, 최소 2 포인트 교점 선과 직교하는 방향을 다리살의 방향데이터를 획득하게 된다.

그리고, 등급화수단은 대상분석데이터를 기반으로 대상물을 선별, 분류하여 등급화하게 된다. 또한, 픽업유닛은 이송방향을 따라 서로 특정간격 이격되어 배치되는 다수의 다관절로봇으로 구성된다.

따라서 다관절로봇 각각은 영상처리부에서 획득한 다리살(2)의 위치데이터를 기반으로 다리살(2)의 중심점을 흡착하여 다리살을 픽업하게 된다.

또한, 등급화수단은 데이터베이스에 기 저장된 분류데이터와 영상처리부에서 획득한 다리살의 길이, 두께데이터를 대비하여 다리살(2)을 불량과 정상으로 선별하고, 정상으로 선별된 다리살(2)을 길이, 두께 데이터에 기반하여, 분류(예를 들어 1등급, 2등급, 3등급)하게 된다.

다관절로봇(61)은 불량으로 선별된 다리살(2)은 픽업하지 않고, 동일 등급별로 다리살(2)을 픽업하여 등급별로 다리살(2)을 다음 공정라인으로 분리 공급시키게 된다. 즉, 예를 들어 3등급으로 분류되는 경우, 다관절로봇(61)은 3개로 구성되며 각각의 다관절로봇(61)은 동일한 등급만을 픽업하여 분류하여 분리공급시키게 된다.

또한, 각각의 다관절로봇(61)은, 앞서 언급한 영상처리부에서 산출한 방향데이터를 기반으로 다리살(2)이 일정한 방향으로 정렬되도록 다리살(2)을 다음 공정라인으로 투입시키게 된다.

이하에서는 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 방법에 대해 설명하도록 한다. 먼저, 컨베어(31)등으로 구성된 이송수단으로 다수의 대상물이 투입되어 대상물이 일정방향으로 이송되게 된다. 그리고, 영상획득부(10)가 대상물을 포함한 영역의 영상데이터를 획득하게 된다.

그리고, 영상처리부가 이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 위치, 길이, 두께, 방향데이터를 획득하여 대상분석데이터를 산출하게 된다. 그리고, 등급화 수단이 길이, 두께데이터를 기반으로 대상물을 불량, 정상으로 선별하고, 정상품을 분류하여 등급화하게 된다.

그리고 영상처리부에서 산출된 위치데이터를 기반으로 다수의 다관절로봇 각각이 등급화 수단에 의해 등급화된 분류별로 대상물의 중심점 부분을 진공흡착수단에 의해 픽업하게 된다.

그리고 다관절로봇의 다축구동부에 의해 픽업된 대상물을 이송하여 대상물의 방향데이터를 기반으로 대상물이 등급별로 일정한 방향으로 정렬되도록 다음 공정라인으로 이동시키게 된다.

그리고, 진공흡착수단의 흡착력을 해제하여 대상물이 분류별로 일정한 방향으로 정렬되도록 다음 공정라인으로 투입되게 된다.

이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 트랙킹 유닛(30)과 픽업유닛(60)의 구성을 보다 상세하게 설명하도록 한다. 본 발명의 실시예에 따르면 안정적으로 대상물을 이송 및 정확한 이동좌표 추적을 위해 컨베어 트랙킹 유닛(30)을 포함하여 구성될 수 있다. 그리고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 트랙킹 유닛(30)의 사시도를 도시한 것이다. 또한, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 트랙킹 유닛(30)의 속도위치감지엔코더(50)의 분해 사시도를 도시한 것이다.

이러한 트랙킹 유닛(30)은 앞서 언급한 영상처리부에서 산출된 대상물의 위치, 방향좌표를 일정하게 유지 및 이송시켜 픽업유닛(60)이 대상물을 정확하게 픽업할 수 있도록 한다. 이하의 실시예에 따른 대상물은 앞서 언급한 바와 같이, 다리살(2)를 예를 들어 설명하도록 한다.

트랙킹 유닛(30)은 영상처리부에서 산출된 대상분석데이터를 기반으로 다리살(2)의 위치 및 방향좌표가 일정하게 유지되도록 이송수단인 컨베어의 구성을 제어하기 위해 구성된다. 또한, 트랙킹 유닛(30)은 대상물의 이송거리를 측정하여 측정값을 픽업유닛에 전송하게 된다.

즉, 트랙킹 유닛(30)은, 영상처리부에서 산출된 다리살(2)의 위치, 방향 좌표를 일정하게 유지 및 이송시켜 픽업유닛(60)이 대상물을 픽업할 수 있도록 이송수단을 제어하게 된다.

이러한 트랙킹 유닛(30)은, 컨베어(31)를 구동시키기 위해 컨베어(31) 일측에 구비된 서보모터(41)와 감속기(42)로 구성된 구동장치(40)를 포함하여 구성된다. 감속기(42)는 대상물의 위치데이터를 기반으로 서보모터를 제어하여 켄베어(31)의 이동속도를 조절하게 된다.

또한, 컨베어(31) 타측에 속도위치감지엔코더(30)가 구비되어, 다리살(2)의 위치, 방향 좌표의 이송거리를 측정하고 측정값을 픽업유닛에 전송하게 된다.

즉 이송수단인 컨베어(31)는 구동장치(40)에 의해 구동되며, 정확한 다리살(2)의 위치 및 좌표의 이송거리를 측정하기 위해 속도위치감지엔코더(50)가 적용되게 된다.

이러한 속도위치감지엔코더(50)는, 도 7에 도시된 바와 같이, 회전롤러(52), 텐션조정장치(53), 회전축(51), 엔코더(54) 등을 포함하여 구성될 수 있다. 회전롤러(52)는 컨베어와 접촉하여 회전되게 된다. 이러한 회전롤러(52)는 컨베어와 선접촉하여 회전하며 미끄럼 방지를 위해 우레탄 고무재질이 적용된다.

텐션조정장치(53)는 회전롤러(52)가 컨베어와 접촉되도록 장력을 조절할 수 있도록 구성된다. 즉, 텐션조정장치(53)는 장력을 조정하여 회전롤러(52)가 항상 컨베어와 견고하게 접촉이 일어날 수 있도록 한다.

그리고 회전축(51)은 일측 끝단이 회전롤러(52)와 결합되며, 엔코더(54)는 이러한 회전축(51)의 타측 끝단에 결합되며 회전롤러(52)의 회전수를 기반으로 대상물의 이송거리를 측정하여 픽업유닛에 전송하게 된다.

이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 픽업유닛(60)의 구성 및 기능에 대해 설명하도록 한다. 앞서 언급한 바와 같이, 픽업유닛(60)은 영상처리부에서 산출된 위치데이터를 기반으로 다리살(2)의 중심점에 접촉하여 다리살(2)를 픽업할 수 있게 된다.

다관절로봇(61)은 다축구동부와, 다축구동부 끝단에 구비되어 다리살의 위치 정보를 기반으로 다리살의 중심점 부분을 흡착시키는 진공흡착수단(70)을 포함하고, 다축구동부는 다리살(2)의 방향데이터를 기반으로 픽업된 다리살이 다음 공정라인에 일정한 방향으로 정렬되도록 투입시키도록 한다.

도 8a는 본 발명의 실시예에 따른 픽업유닛(60)의 사시도를 도시한 것이다. 그리고, 도 8b는 본 발명의 제1실시예에 따른 흡착수단(70)의 단면도를 도시한 것이다.

본 발명에 따른 흡착수단(70)은 빠른 작업속도(사이클 타입 1초)에 대응하기 위해 진공흡착방식이 적용되며 진공흡착수단(70)의 시퀀스 제어는 영상처리부에서 생성된 좌표와 다관절로봇(61)의 구동프로그램 및 입출력 신호를 이용하여 온, 오프 제어되게 된다.

도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 진공흡착수단(70)은, 일단에 흡입단(72)이 구비되고 타단에 배출단(73)이 구비된 몸체(71)와, 이러한 몸체(71) 하단 중단에 구비되며 주름관 형태로 구성된 흡착패드(74)와, 이러한 흡착패드(74) 측에 진공이 발생되도록 몸체(71)에 구비되는 진공발생기(75)와 공압밸브(76)를 포함하여 구성될 수 있다.

즉, 본 발명의 실시예에 따른 진공흡착수단(70)은 다관절 로봇(61), 진공발생기(75), 흡착패드(74)가 일체화되어있고 1개의 흡착 패드(74)가 다리살(2)의 중심점 부분을 흡착하도록 구성된다. 진공 흡착 시퀀스 제어는 다관절 로봇(61)에 장착된 입출력 신호 및 2포지션 양쪽솔레노이드 방식의 공압제어 밸브가 적용되게 된다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 진공흡착수단은 다리살 흡착시 수분, 이물질을 필터링하도록 흡착패드 내부에 구비되는 수분 필터가 장착되어 질 수 있다.

또한, 상기와 같이 설명된 장치 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

1:영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템
2:다리살
10:영상획득부
11:지지대
12:광원조사부
13:카메라
30:트랙킹 유닛
31:컨베어
40:구동장치
41:서보모터
42:감속기
50:속도위치감지엔코더
51:회전축
52:회전롤러
53:텐션조정장치
54:엔코더
55:힌지
60:픽업유닛
61:다관절로봇
70:진공흡착수단
71:몸체
72:흡입단
73:배출단
74:흡착패드
75:진공발생기
76:공압밸브

Claims

대상물 자동 선별, 분류 시스템에 있어서,
이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 영상 데이터를 획득하는 영상획득부;
상기 영상획득부에서 획득한 영상 데이터를 기반으로 상기 대상물의 위치, 길이, 두께, 방향정보를 획득하여 대상분석데이터를 산출하는 영상처리부;
상기 대상분석데이터를 기반으로 상기 대상물을 선별, 분류하여 등급화하는 등급화 수단; 및
상기 등급화수단에 의해 선별, 분류된 상기 대상물을 등급별로 픽업하여 분리, 이송시키는 픽업유닛;을 포함하고,
상기 영상처리부는,
크기데이터를 획득하기 위하여, 상기 영상데이터에서 대상물의 외형정보를 획득하여 관심영역을 설정하고,
위치데이터를 획득하기 위하여, 각각의 상기 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 바탕으로 최대 거리정보를 가지는 중심점좌표를 산출하며,
길이데이터를 산출하기 위하여, 상기 대상물 외형정보의 둘레값을 획득하며,
두께데이터를 산출하기 위하여, 상기 중심점좌표를 기준으로 2 포인트 교점 중 외형정보 외곽까지 최소길이를 획득하고,
방향데이터를 획득하기 위하여, 상기 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 다른 교점 정보를 획득하고,
상기 대상물은 갑각류의 다리살이고,
상기 영상처리부는,
상기 픽업유닛이 길게 형성된 상기 갑각류의 다리살의 중심점을 흡착할 수 있도록, 상기 관심영역 내의 모든 픽셀에 대하여 픽셀의 위치와 컨투어(Contour) 까지의 최단거리를 구하고, 상기 최단 거리 중 최대 거리를 갖는 픽셀의 위치를 중심점 좌표로 결정하는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
삭제
제 1항에 있어서,
상기 영상처리부는 상기 다리살의 외형정보를 획득하여 관심영역설정을 통해 개별 다리살을 분류하고, 각각의 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 이용하여 중심점좌표를 획득하여 위치데이터를 산출하고, 상기 다리살의 외형정보의 둘레값을 획득 및 1/2하여 길이데이터를 계산하고, 상기 중심점좌표를 기준으로 상기 외형정보 외곽까지 최소길이 및 2 포인트 교점을 획득하여 두께데이터를 산출하고, 상기 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 최소 교점으로부터 방향데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
제 3항에 있어서,
상기 픽업유닛은 이송방향을 따라 서로 특정간격 이격되어 배치되는 다수의 다관절로봇으로 구성되어,
상기 다관절로봇 각각은 상기 위치데이터를 기반으로 상기 대상물의 중심점을 흡착하여 상기 대상물을 픽업하며,
상기 등급화수단은 데이터베이스에 기 저장된 분류데이터와 상기 길이, 두께데이터를 대비하여 상기 대상물을 불량과 정상으로 선별하고, 상기 대상물을 등급화하며,
상기 다관절로봇은 동일 등급별로 상기 대상물을 픽업하여 등급별로 상기 대상물을 다음 공정라인으로 분리 공급시키는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
제 4항에 있어서,
상기 다관절로봇은,
상기 방향데이터를 기반으로 상기 대상물이 일정한 방향으로 정렬되도록 상기 대상물을 다음 공정라인으로 투입시키는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
제 4항에 있어서,
상기 다관절로봇은 다축구동부와, 다축구동부 끝단에 구비되어 상기 대상물의 위치 정보를 기반으로 상기 대상물의 중심점 부분을 흡착시키는 진공흡착수단을 포함하고, 상기 다축구동부는 상기 대상물의 방향데이터를 기반으로 픽업된 상기 대상물이 다음 공정라인에 일정한 방향으로 정렬되도록 투입시키도록 하는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
제 6항에 있어서,
상기 진공흡착수단은,
일단에 흡입단이 구비되고 타단에 배출단이 구비된 몸체와, 상기 몸체 하단 중단에 구비되며 주름관 형태로 구성된 흡착패드와, 상기 흡착패드 측에 진공이 발생되도록 상기 몸체에 구비되는 진공발생기와 공압밸브를 포함하거나, 또는
몸체와, 상기 몸체의 외주면에 서로 특정 반경으로 이격된 복수의 진공발생기와, 복수의 상기 진공발생기 각각에 연결된 공압밸브와, 상기 몸체 하부면에 구비되어 복수의 상기 진공발생기 각각에 의해 생성된 흡착력에 의해 상기 대상물을 픽업하는 주름관 형태로 구성된 복수의 흡착패드를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
제 7항에 있어서,
상기 진공흡착수단은 상기 대상물 흡착시 수분, 이물질을 필터링하도록 상기 흡착패드 내부에 구비되는 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 시스템.
대상물 자동 선별, 분류 방법에 있어서,
이송수단으로 다수의 대상물이 투입되어 상기 대상물이 일정방향으로 이송되는 단계;
영상획득부가 상기 대상물을 포함한 영역의 영상데이터를 획득하는 단계;
영상처리부가 상기 이송수단을 통해 이송되는 다수의 대상물 각각에 대한 위치, 길이, 두께, 방향데이터를 획득하여 대상분석데이터를 산출하는 단계;
등급화 수단이 길이, 두께데이터를 기반으로 상기 대상물을 선별, 분류하여 등급화하는 단계; 및
상기 영상처리부에서 산출된 위치데이터를 기반으로 다수의 다관절로봇 각각이 상기 등급화 수단에 의해 등급화된 분류별로 상기 대상물을 중심점 부분을 진공흡착수단에 의해 픽업하는 단계;
상기 다관절로봇의 다축구동부에 의해 픽업된 상기 대상물을 이송하여 상기 대상물의 방향데이터를 기반으로 상기 대상물이 등급별로 일정한 방향으로 정렬되도록 다음 공정라인으로 이동시키는 단계; 및
상기 진공흡착수단의 흡착력을 해제하여 상기 대상물이 분류별로 일정한 방향으로 정렬되도록 다음 공정라인으로 투입되는 단계;를 포함하고,
상기 대상물은 갑각류의 다리살이고,
상기 대상분석데이터를 산출하는 단계는,
상기 영상처리부가, 크기데이터를 획득하기 위하여, 상기 영상데이터에서 대상물의 외형정보를 획득하여 관심영역을 설정하고, 상기 진공흡착수단이 길게 형성된 상기 갑각류의 다리살의 중심점을 흡착할 수 있도록, 상기 영상처리부가, 상기 관심영역 내의 모든 픽셀에 대하여 픽셀의 위치와 컨투어(Contour) 까지의 최단거리를 구하고, 상기 최단 거리 중 최대 거리를 갖는 픽셀의 위치를 중심점 좌표로 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 방법.
제 9항에 있어서,
상기 대상분석데이터를 산출하는 단계는,
상기 영상데이터에서 대상물의 외형정보를 획득하여, 관심영역 설정을 통해 개별 대상물을 분류하고, 각각의 상기 관심영역 내 픽셀간의 거리정보를 바탕으로 최대 거리정보를 가지는 중심점좌표를 산출하여 위치데이터를 획득하며,
상기 대상물 외형정보의 컨투어(Contour) 정보를 획득하여 길이데이터를 산출하고, 상기 중심점좌표를 기준으로 상기 컨투어까지 최소길이 및 2 포인트 교점을 획득하여 두께데이터를 산출하고, 상기 2 포인트 교점 정보를 바탕으로 이외의 최소 교점으로부터 방향데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는, 영상처리분석을 이용한 대상물 자동 선별, 분류 방법.