KR102112531B1 - Dust Removing Machine Using Machine Vision - Google Patents
Dust Removing Machine Using Machine Vision Download PDFInfo
- Publication number
- KR102112531B1 KR102112531B1 KR1020190090579A KR20190090579A KR102112531B1 KR 102112531 B1 KR102112531 B1 KR 102112531B1 KR 1020190090579 A KR1020190090579 A KR 1020190090579A KR 20190090579 A KR20190090579 A KR 20190090579A KR 102112531 B1 KR102112531 B1 KR 102112531B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- contaminants
- image
- control unit
- stenosis
- machine vision
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02B—HYDRAULIC ENGINEERING
- E02B5/00—Artificial water canals, e.g. irrigation canals
- E02B5/08—Details, e.g. gates, screens
- E02B5/085—Arresting devices for waterborne materials, e.g. gratings
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D33/00—Filters with filtering elements which move during the filtering operation
- B01D33/80—Accessories
- B01D33/804—Accessories integrally combined with devices for controlling the filtration
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
- C02F1/40—Devices for separating or removing fatty or oily substances or similar floating material
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Studio Devices (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 제진기에 관한 것으로 보다 구체적으로는 카메라로부터 취득된 영상을 머신비전 알고리즘을 이용하여 유입된 하수의 협잡물의 종류를 인식하고 이에 기반하여 협잡물이 존재하는 경우에 제진기를 동작시키는 머신비전을 이용한 제진기에 관한 것이다.The present invention relates to a vibration suppressor, and more specifically, uses a machine vision to recognize a type of sewage contaminants introduced using a machine vision algorithm using an image obtained from a camera, and to operate the vibration suppressor when a contaminant exists based on this. It is about a vibration damper.
일반적인 제진기는 배수펌프장, 상수도취수장, 하수처리장, 관개용수로 및 댐 등의 수로에 설치하여 흐르는 폐수와 함께 이동하는 협잡물을 걸러내어, 수로가 협잡물로부터 막히지 않도록 물이 흐르는 수로에 일정간격으로 설치된 스크린과, 그 각각의 스크린 사이에 체인이 연결되어 설치된 레이크와, 상부에 그 체인을 항상 구동하는 구동모터로 구성된다.A general vibration damper is installed in a drainage pumping station, a waterworks intake, a sewage treatment plant, irrigation canal, and dams to filter contaminants moving along with the flowing wastewater, and screens installed at regular intervals to prevent water from being blocked from contaminants. , It consists of a rake installed with a chain connected between each screen and a driving motor that always drives the chain on the top.
일반적으로 제진기는 항상 작동되는 일반형 제진기와, 특정한 시간대에만 작동하도록 구성된 타이머형 제진기가 알려져 있다. 일반형의 제진기의 경우 구동모터가 항상 구동됨에 따른 구동모터의 과부하로 잦은 고장이 발생하고, 그 구동모터의 수명을 대폭 감소시키며, 협잡물이 없음에도 구동됨에 따른 전력의 낭비가 심한 문제점이 있으며, 타이머형 제진기는 정해진 시간대에만 제진기가 구동됨에 따라 강우 등으로 인해 협잡물이 갑작스럽게 유입되어 증대될 경우, 일일이 타이머형 제진기의 구동타임을 조절해줘야 하는 불편함이 존재한다. In general, a vibration damper is a general type vibration damper that is always operated, and a timer type vibration damper configured to operate only at a specific time is known. In the case of a normal type vibration damper, frequent failure occurs due to overload of the drive motor as the drive motor is always driven, and the life of the drive motor is significantly reduced, and there is a problem of wasting power due to driving even in the absence of contaminants. As the type of vibration suppressor is driven only at a certain time, when the contaminants suddenly flow in and increase due to rainfall, there is an inconvenience of adjusting the driving time of the timer type vibration suppressor.
본 발명은 전술한 문제점에 기반하여 안출된 발명으로 제진기가 설치된 수로로부터 유입되는 협잡물을 인식하고 협잡물이 인식된 경우에만 제진기를 동작시킴으로써 불필요한 전력의 손실을 방지하여 유지비용을 절감할 수 있는 머신비전을 이용한 제진기를 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is a machine vision capable of reducing maintenance cost by preventing unnecessary power loss by recognizing contaminants flowing from a waterway in which a vibration suppressor is installed and operating the vibration suppressor only when the contaminants are recognized. It is an object to provide a vibration damper using a.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 하나의 양태에 따르면, 머신비전을 이용한 제진기가 제공되고, 이 제진기는, 수로에 설치되어 수면에 부유하여 떠내려오는 협잡물을 제거하는 제진부: 제진부에 설치된 스크린을 회전시키기 위한 구동모터; 구동모터를 제어하기 위한 제어부; 수로의 수면상의 협잡물을 촬영하도록 구성된 카메라; 및 상기 카메라로부터의 영상을 수신하고 수신된 영상에 기반하여 제어부에 그동모터를 구동하는 명령을 인가하도록 구성된 영상 분석부를 포함하고, 상기 영상 분석부는 수면상의 협잡물의 총량이 기준값 이상인 경우 제어부에 구동모터를 구동하는 명령을 인가하도록 구성된다. According to one aspect of the present invention to achieve the above object, a vibration isolator using a machine vision is provided, the vibration isolator is installed in the waterway to remove floating matter floating on the surface of the vibration damper: installed in the vibration damper A drive motor for rotating the screen; A control unit for controlling the drive motor; A camera configured to photograph contaminants on the water surface of the waterway; And an image analysis unit configured to receive an image from the camera and apply a command to drive a moving motor to the control unit based on the received image, wherein the image analysis unit drives the control motor when the total amount of contaminants on the water surface is greater than or equal to a reference value. It is configured to apply a command to drive the.
전술한 양태에서 영상 분석부는, 카메라로부터의 영상을 수신하는 영상 수신모듈, 수신된 영상으로부터 프레임을 분석하여 협착물만을 추출하기 위한 프레임 분석 모듈, 협착물 추출 영상으로부터 협잡물의 에지를 검출하기 위한 에지 검출 모듈; 협착물 추출 영상으로부터 협잡물의 컬러를 검출하기 위한 컬러 검출 모듈; 협잡물의 개수를 검출하기 위한 개수 검출 모듈, 협착물을 검출하기 위한 기준라인을 생성하는 기준라인 생성부, 상기 에지 검출 모듈, 컬러 검출 모듈, 개수 검출 검출 모듈로부터의 검출결과에 기반하여 협잡물의 총량을 계산하기 위한 협잡물 계산모듈; 및 협잡물 계산 모듈로부터의 결과에 기반하여 제어부에 모터 구동신호 생성을 판단하는 구동신호생성 판단모듈을 포함한다. In the above-described aspect, the image analysis unit includes an image receiving module for receiving an image from a camera, a frame analysis module for extracting only stenosis by analyzing frames from the received image, and an edge for detecting an edge of a contaminant from the stenosis extracted image Detection module; A color detection module for detecting the color of the contaminants from the constriction extraction image; The total number of contaminants based on the detection results from the number detection module for detecting the number of contaminants, a reference line generator for generating a reference line for detecting contaminants, the edge detection module, the color detection module, and the number detection detection module. Contaminant calculation module for calculating the; And a driving signal generation determination module for determining the generation of the motor driving signal to the control unit based on the result from the contaminant calculation module.
또한 전술한 양태에서 상기 제어부는 구동모터의 회전을 조정하기 위한 인버터 회로를 더 포함한다. In addition, in the above-described aspect, the control unit further includes an inverter circuit for adjusting the rotation of the drive motor.
또한 전술한 양태에서 프레임 분석 모듈은, 협착물이 존재하는 현재의 프레임으로부터 협착물이 없는 백그라운드 프레임을 감산함으로써 프레임 내의 협착물을 추출하도록 기능한다. In addition, in the above-described aspect, the frame analysis module functions to extract the confinement in the frame by subtracting the background frame without the constriction from the current frame in which the confinement is present.
또한 전술한 양태에서 협착물을 검출하기 위한 기준라인을 생성하는 기준라인 생성부는 협착물을 검출하기 위한 적어도 2개 이상의 기준라인을 생성하도록 동작한다. In addition, in the above-described aspect, the reference line generation unit generating a reference line for detecting a constriction operates to generate at least two or more reference lines for detecting a constriction.
또한 전술한 양태에서 협잡물 계산모듈은 2개 이상의 기준라인의 각각에서 협착물의 컬러분포, 협착물의 면적, 협착물의 개수를 계산하고, 각각의 기준라인에서 계산된 컬러분포, 협착물의 면적, 협착물의 개수를 평균하여 평균화된 컬러분포, 평균화된 협착물의 면적, 평균화된 협착물의 개수를 구하고,In addition, in the above-described aspect, the contaminant calculation module calculates the color distribution, the area of the constriction, and the number of constriction in each of the two or more reference lines, and the color distribution, the area of the constriction, and the number of constriction in each reference line. To obtain the averaged color distribution, the averaged stencil area, and the averaged stenosis number,
협잡물의 총량은 다음의 식:The total amount of contaminants is:
협잡물 총량 = 평균화된 컬러분포 * 평균화된 면적 * 평균화된 개수로 구해진다. Total amount of contaminants = averaged color distribution * averaged area * averaged number.
또한 전술한 양태에서 평균화된 컬러분포는 컬러별로 상이한 가산값이 부여된다. In addition, in the above-described aspect, the averaged color distribution is given different addition values for each color.
또한 전술한 양태에서 영상 분석부는 협잡물의 총량이 기준값에 도달되는 속도를 제어부에 전달하고 제어부는 영상 분석부로부터 수신되는 기준값 도달 속도에 따라 인버터 회로를 통해 구동모터의 속도를 결정하도록 동작한다. In addition, in the above-described aspect, the image analysis unit transmits the speed at which the total amount of contaminants reaches the reference value, and the control unit operates to determine the speed of the driving motor through the inverter circuit according to the reference value arrival speed received from the image analysis unit.
본 발명에 따르면, 제진기가 설치된 수로로부터 유입되는 협잡물을 인식하고 협잡물이 인식되고 일정 수량이상인 것으로 판단된 경우에만 제진기를 동작시킴으로써 불필요한 전력의 손실을 방지하여 유지비용을 절감할 수 있는 머신비전을 이용한 제진기를 제공할 수 있다.According to the present invention, by using the machine vision that can reduce the maintenance cost by preventing unnecessary power loss by operating the vibration isolator only when the contaminants are recognized from the waterway where the vibration is installed and the contaminants are recognized and judged to be a certain quantity or more. A vibration damper can be provided.
도 1은 본 발명에 따른 머신비전을 이용한 제진기의 개략적인 구성을 나타내는 도면,
도 2는 도 1의 실시예에서의 구동모터와 제진부, 카메라 사이의 연결관계를 나태는 도면,
도 3은 본 발명에 따른 영상 분석부의 내부 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도,
도 4는 본 발명에 따른 영상 분석부에서의 프레임 분석 모듈에서 협잡물을 분리해 내는 과정을 설명하기 위한 설명도,
도 5는 본 발명에 따른 영상 분석부에서 복수의 기준라인을 예시적으로 나타낸 도면.
도 6은 본 발명에 따른 영상 분석부에서 컬러 또는 컬러분포에 따른 가중치 부여의 예시를 나타낸 도면.
도 7은 본 발명에 따른 영상 분석부를 이용하여 모터를 구동하기 위해 영상 분석부에서의 영상 분석 동작 흐름을 개략적으로 도시한 도면.1 is a view showing a schematic configuration of a vibration suppressor using a machine vision according to the present invention,
2 is a view showing a connection relationship between the drive motor and the vibration damping unit, the camera in the embodiment of FIG. 1,
Figure 3 is a functional block diagram schematically showing the internal configuration of the image analysis unit according to the present invention,
4 is an explanatory diagram for explaining a process of separating contaminants from the frame analysis module in the image analysis unit according to the present invention;
5 exemplarily shows a plurality of reference lines in the image analysis unit according to the present invention.
6 is a view showing an example of weighting according to color or color distribution in the image analysis unit according to the present invention.
7 is a view schematically showing an image analysis operation flow in the image analysis unit to drive the motor using the image analysis unit according to the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다. Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms.
본 명세서에서 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 따라서, 몇몇 실시예들에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다. In the present specification, this embodiment is provided to make the disclosure of the present invention complete, and to fully inform the scope of the invention to those skilled in the art to which the present invention pertains. And the present invention is only defined by the scope of the claims. Thus, in some embodiments, well-known components, well-known operations, and well-known techniques are not specifically described to avoid obscuring the present invention.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 그리고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. The same reference numerals refer to the same components throughout the specification. In addition, the terms (mentioned) used in this specification are for describing the embodiments and are not intended to limit the present invention. In the present specification, the singular form also includes the plural form unless otherwise specified in the phrase. In addition, components and actions recited as 'include (or have)' do not exclude the presence or addition of one or more other components and actions.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명하도록 한다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in the present specification may be used as meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Also, terms that are defined in a commonly used dictionary are not ideally or excessively interpreted unless they are defined. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 머신비전을 이용한 제진기(10)의 기본적인 구성을 나타내는 도면이다.1 is a view showing the basic configuration of a
도 1에 도시된 바와 같이 머신비전을 이용한 제진기(10)는 수로에 설치되는 제진부(500), 제진부(500)에 연결되어 제진부(500)를 회동시키는 구동모터(400), 구동모터(400)에 연결되어 구동모터(400)의 회전속도를 변경하기 위한 인버터(450), 인버터(450) 및 제진기(10)의 동작을 제어하기 위한 제어부(300)를 포함하고, 제어부(300)의 일측 입력에는 영상분석부(350)가 연결되고, 영상분석부(350)는 카메라(100)로부터 촬영되는 영상을 분석하여 제어부(300)로 하여금 구동모터(400)의 온/오프 및 회전속도를 결정할 수 있도록 기능한다.As shown in FIG. 1, the
도시된 도면에서 제어부(300)와 영상분석부(350)는 별개의 구성요소로서 도시되고 있지만 이는 본 발명의 요지를 보다 쉽게 설명하기 위한 것으로 영상분석부(350) 및 제어부(300)는 일체로 형성될 수 있다.In the illustrated drawing, the
또한 도시된 도면에서 인터버(450)와 구동모터(400) 역시 별개의 구성요소로서 도시되고 있지만 이는 본 발명의 요지를 보다 쉽게 설명하기 위한 것으로 구동모터(400)는 인버터 회로(450)를 포함하는 모터가 이용될 수 있다라는 것은 당업자에게 자명하다.In addition, although the
도시된 바와 같이 제진부(500)는 수로에 유입되는 협잡물을 걸르기 위한 레이크(510)을 포함하는데, 이 레이크(510)의 길이는 500mm 이상의 돌출된 길이를 가지도록 구성되어 냉장고 등과 같은 대형의 협잡물을 제거할 수 있도록 구성된다. As shown, the
또한 제진부(500)는 도시된 바와 같이 종래의 전위 스크린이 제거된 구조를 가지며 소형의 협잡물이 제진부(500)를 통과하지 못하도록 30mm의 협잡물 인양 높이를 갖도록 구성된다.In addition, the
도 2는 구동 모터(400)와 제진부(500)의 상호 연결을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도시된 바와 같이 구동 모터(400)는 모터의 회전 구동력이 상실되는 것을 방지하기 위해 제진부(500)의 상단에 형성되고 구동모터(400)의 회전축은 제진부(500)의 회전축에 회전 벨트(520)가 연결된다.2 is an exemplary diagram for explaining the interconnection of the
또한 본 발명에서 구동 모터(400)의 경제적인 구동을 위해 인버터(450)가 제공되고 인버터는 구동 모터(400)에 공급되는 전원의 주파수를 변경하여 모터의 회전속도를 제어할 수 있도록 기능한다. 본 발명에 이용되는 인버터는 이에 한정되는 것은 아니지만 사용되는 용도에 대응하여 단상 인버터, 3상 인버터, 전압형 인버터(PWM,PAM), 전류형 인버터 중 어느 것이라도 이용될 수 있다.In addition, an
다시 도 1을 참조하면, 제어부(300)는 영상분석부(350)로부터의 신호에 대응하여 모터(400) 또는 인버터(450)를 제어하도록 구성된다. 영상분석부(350)는 카메라(100)로부터의 영상을 분석하고 분석된 영상에 따라 상이한 제어신호를 제어부(300)에 제공하게 된다. 이하에 영상분석부(350)에 대해 보다 구체적으로 설명한다.Referring back to FIG. 1, the
도 3은 영상 분석부(350)의 내부 기능을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도 3에 도시된 바와 같이 영상 분석부(350)는 카메라(100)로부터의 영상을 수신하는 영상 수신모듈(351), 수신된 영상으로부터 프레임을 분석하기 위한 프레임 분석 모듈(352), 분석 프레임으로부터 협잡물의 에지 및 컬러를 검출하기 위한 검출부(353a,353b), 협잡물의 개수를 검출하기 위한 개수 검출 모듈(353c), 및 검출부(353a,353b,353c)에서의 에지, 컬러, 개수 검출에 이용되는 기준라인을 생성하기 위한 기준라인 생성 모듈(354) 및 검출부(353a,353b)로부터의 검출결과에 기반하여 협잡물의 총량을 계산하기 위한 협잡물 계산모듈(355) 및 협잡물 계산 모듈(355)로부터의 결과에 기반하여 제어부(300)에 모터 구동신호를 생성을 판단하는 구동신호생성 판단 모듈(356)을 포함한다.3 is a functional block diagram schematically showing the internal functions of the
카메라(100)는 이에 한정되는 것은 아니지만 CCTV 또는 적외선 카메라 등이 이용될 수 있다. 카메라(100)로부터의 입력은 먼저 영상 분석부(350)의 영상 수신모듈(351)을 통해 수신되고 수신된 영상은 프레임 분석 모듈(352)로 전송된다. The
프레임 분석 모듈(352)는 수신된 영상으로부터 수면에 떠 내려오는 부유물 또는 협잡물만을 찾아 내도록 기능한다. 이와 같은 작업을 위해 프레임 분석 모듈(352)은 먼저 협잡물이 없는 백그라운드 프레임과 협잡물이 존재하는 현재의 프레임의 비교를 통해 수행된다.The frame analysis module 352 functions to find only floating objects or contaminants floating on the water surface from the received image. For this task, the frame analysis module 352 is performed by comparing the background frame without the contaminant and the current frame in which the contaminant exists.
도 4는 이와 같은 프레임 분석 모듈(352)에서의 작업 원리를 나타내기 위한 설명도이다. 도 4에 도시된 바와 같이 프레임 분석 모듈(352)는 현재 프레임으로부터 백그라운드 프레임을 감산처리(빼기)하여 현재 프레임으로부터 타겟을 분리하여 타겟 분리 영상을 생성하고, 타겟 분리된 영상은 에지 검출을 위해 조도 임계값 처리(threshold)(또는 2진 처리)를 더 수행하여 에지검출용 타겟 영상을 생성한다.4 is an explanatory diagram for showing the working principle in the frame analysis module 352. As shown in FIG. 4, the frame analysis module 352 subtracts (subtracts) the background frame from the current frame to separate the target from the current frame to generate a target-separated image, and the target-separated image illuminates for edge detection. A target image for edge detection is generated by further performing threshold processing (or binary processing).
에지 검출 모듈(353a)은 2진 처리된 에지 검출용 타겟 영상으로부터 경계를 추출해내어 검출된 협잡물의 크기를 판단하도록 기능한다. 이는 협잡물의 에지(경계선 또는 윤곽선)을 파악하는 것으로부터 얻어질 수 있다.The
영상에서의 에지란 영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로, 또는 이와 반대로 변하는 지점에 존재하는 부분을 가리키며, 결국 에지는 영상안에 있는 타겟의 경계(boundary)를 가리키는 것으로서, 영상의 명암도를 기준으로 명암의 변화가 큰 지점을 의미한다. 따라서 이런 명암, 밝기 변화율은 기울기를 검출함으로써 얻어질 수 있다. 이와 같은 에지 검출의 방법은 당업자에게 자명한 것으로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.Edge in an image refers to a portion existing at a point where the brightness of the image changes from a low value to a high value or vice versa, and in the end, an edge refers to a boundary of a target in the image, based on the contrast of the image. It means the point where the contrast is large. Therefore, this contrast ratio can be obtained by detecting the slope. The method of edge detection is obvious to those skilled in the art, and detailed description thereof will be omitted.
협잡물(물체)의 크기는 타겟에 대한 에지가 검출되고 나면 에지 내에 위치되는 화소수를 계산함으로써 추정될 수 있다.The size of the contaminant (object) can be estimated by calculating the number of pixels located within the edge after the edge with respect to the target is detected.
컬러 검출 모듈(353b)는 전술한 바와 같이 현재 프레임으로부터 백그라운드 프레임을 감산처리(빼기)하여 현재 프레임으로부터 타겟을 분리한 타겟 분리 영상으로부터 취득될 수 있다. 컬러 검출 모듈(353)은 조도 임계값 처리가 되지 않은 영상으부터 타겟 협잡물에 대한 컬러를 검출한다.The
컬러 검출 모듈(353b)는 협잡물에 대한 RGB 픽셀 정보를 수신하고 수신된 RGB 픽셀 정보에 기반하여 협잡물을 검출하도록 기능한다. 본 발명에서 협잡물의 컬러를 검출하는 것은 협잡물 마다 고유의 컬러를 가지고 있기 때문이다.The
예를 들면, 목재 등의 경우 주로 갈색에 가까운 컬러를 띠고 수풀과 같은 경우 녹색의 컬러를 띠게 된다. 따라서 협잡물은 고유의 컬러를 가지고 있으며 이 협잡물의 컬러 특성을 이용하면 협잡물의 종류를 추정할 수 있다.For example, in the case of wood, the color is mostly brown, and in the case of a bush, the color is green. Therefore, the contaminants have a unique color, and the color characteristics of the contaminants can be used to estimate the type of contaminants.
통상적으로 협잡물의 경우 갈색을 때는 목재의 경우 녹색을 띠는 수풀류에 비해 중량이 매우 무겁고 따라서 본 발명에서는 이와 같은 컬러를 구별하여 협잡물의 종류를 추정하고, 컬러별로 상이한 가중치를 부여함으로써 제진기의 가동을 보다 세밀하게 제어할 수 있게 된다.Normally, in the case of contaminants, when brown, the weight of the wood is very heavy compared to green-green bushes. Therefore, in the present invention, the types of contaminants are estimated by distinguishing these colors, and the vibration damper is operated by applying different weights for each color. It is possible to control the finer.
기준라인 생성 모듈은 전술한 바와 같은 협잡물의 에지 검출 모듈(353a), 컬러 검출 모듈(353b)에서의 검출에 이용되는 기준라인(BL)을 생성하는데 이용된다. 도 5는 이와 같은 기준라인(BL)을 설명하기 위한 설명도이다.The reference line generation module is used to generate a reference line BL used for detection in the
도 5에 도시된 바와 같이 제진기(10)의 제진부(500)는 수로의 일단측에 형성되고 제진부(500)의 상단부에 카메라(100)가 설치되어 수로내로 들어오는 협잡물을 감시하게 된다. 제진기(10)의 영상 분석부(350)은 전술한 바와 같이 구동 모터(400)의 구동을 온 또는 오프하기 위해서 수로를 통해 유입되어 오는 협잡물의 크기(에시 검출), 종류(컬러), 및 수량을 계산해야만 한다.As shown in FIG. 5, the
개수 검출 모듈(353c)에서 협잡물의 수를 카운팅하기 위해 본 발명에 따른 영상 분석부(350)은 수로 상에 가상의 기준라인(BL)을 생성하고 기준라인(BL)을 통과하는 협잡물의 개수를 카운팅하도록 구성된다.In order to count the number of contaminants in the
기준라인은 하나일 수도 있지만 바람직하게는 2개 이상의 기준라인이 생성된다. 2개 이상의 기준라인을 생성하는 것은, 1개의 기준라인을 생성하고 이를 지나는 협잡물을 카운트하는 경우 물의 출렁거림 또는 수면에서의 빛 반사 등의 이유로 인하여 협잡물을 인식하지 못하는 경우가 발생되기 때문이다. The reference line may be one, but preferably, two or more reference lines are generated. The reason why two or more reference lines are generated is that when one reference line is generated and counts of contaminants passing through the reference line, the contaminants may not be recognized due to reasons such as water ripples or light reflection on the water surface.
또한 기준라인의 경우 기준라인이 생성되는 위치에 따라서 협잡물의 인식률이 그림자 등의 방해요인으로 인해 정확한 인식이 불가능하게 될 때가 있기 때문이다.Also, in the case of the reference line, depending on the location where the reference line is generated, the recognition rate of contaminants may sometimes be impossible to accurately recognize due to obstacles such as shadows.
따라서 본 발명에서는 협잡물의 정확한 개수를 카운팅하기 위해 복수의 기준라인을 생성하고 각각의 기준라인을 지나는 협잡물을 카운팅하고 각각의 기준라인에서 카운팅된 협잡물의 수를 합산하고 이를 평균화하도록 구성된다.Therefore, in the present invention, a plurality of reference lines are generated to count the correct number of contaminants, counting contaminants passing through each reference line, and summing the average number of contaminants counted in each reference line and configuring the average.
예를 들면 도 5의 도면에서 기준라인은 3개(BL1,BL2,BL3)가 생성되어 있으며, 따라서 본 발명에 따른 영상 분석부(350)에서는 각각의 라인(BL1,BL2,BL3)을 지나는 협잡물의 에지, 컬러, 수량을 계산하고 이를 평균화하여 구동신호를 생성하는데 이용한다.For example, in the drawing of FIG. 5, three reference lines (BL1, BL2, and BL3) are generated. Therefore, in the
협잡물 계산 모듈(354)는 전술한 바와 같이 각각의 라인에서 검출되고 평균화된 컬러 분포, 면적, 개수를 이용하여 협잡물의 총량을 계산하게 된다. 협잡물의 총량은 다음과 같다.The contaminant calculation module 354 calculates the total amount of contaminants using the color distribution, area, and number detected and averaged in each line as described above. The total amount of contaminants is as follows.
협잡물 총량 = 컬러분포 * 면적(크기) * 개수Total amount of contaminants = color distribution * area (size) * number
컬러값은 전술한 바와 같이 컬러마다 가중치가 부여될 수 있다. 예를 들면 수풀이 주로 갖는 녹색의 경우 가중치가 1인 반면 목재가 주로 갖게 되는 갈색의 경우 이 보다 높은 가중치가 부여될 수 있다. 본 발명에서는 녹색에 가까울수록 가중치의 값은 낮게 선택되고 적색에 가까울 수록 높은 가중치가 부여되도록 설정된다. The color values may be weighted for each color as described above. For example, a weight of 1 may be given to a green that a bush mainly has, while a weight that a wood mainly has may have a higher weight. In the present invention, the value of the weight is selected to be lower as it is closer to green, and is set to give a higher weight as it is closer to red.
도 6은 본 발명에서 컬러값에 부여되는 가중치의 예를 나타내는 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이 녹색에 가까울 수록 낮은 가중치가 부여되는 반면 적색에 가까울수록 더 높은 가중치가 부여된다. 한편, 청색의 경우 가중치는 부여되지 않는다. 따라서 본 발명에서는 녹색과 적색의 분포율을 통해 가중치가 부여되는데 이는 다음의 표1과 같다.6 is a view showing an example of weights assigned to color values in the present invention. As shown in FIG. 6, the closer to green, the lower the weight, while the closer to red, the higher the weight. On the other hand, in the case of blue, the weight is not given. Therefore, in the present invention, weights are given through distribution ratios of green and red, which are shown in Table 1 below.
[표 1][Table 1]
다음으로 구동신호생성 판단 모듈은 전술한 바와 같이 협잡물의 총량이 미리결정된 기준값 이상인지 여부를 판단한다. 영상분석부를 통해 분석된 협잡물의 총량이 기준값 이상인 것으로 판단된 경우 구동신호생성 판단모듈(356)은 모터 구동신호를 생성하도록 동작되고 그렇지 않고 기준값의 미만인 경우 구동신호를 생성하지 않고 협잡물의 총량이 기준값에 도달하기를 기다리게 된다.Next, as described above, the driving signal generation determination module determines whether the total amount of contaminants is greater than or equal to a predetermined reference value. When it is determined that the total amount of contaminants analyzed through the image analysis unit is greater than or equal to the reference value, the drive signal generation determination module 356 is operated to generate a motor drive signal, and if it is less than the reference value, the total amount of contaminants without generating a drive signal is a reference value You will wait to reach.
또한 영상 분석부(350)는 기준라인들을 통과하여 구동신호를 생성하는 기준값에 도달되는 시간으로부터 협잡물의 증가 속도를 계산할 수 있고 이 증가 속도에 기반하여 모터의 회전 속도를 제어하는 구동모터 회전속도 신호를 더 생성할 수 있다.In addition, the
예를 들면 협잡물이 기준라인(BL1,BL2,BL3) 통과하여 기준값에 도달하는 시간이 빠르면 빠를수록 제어부(300)는 구동모터를 빠르게 회전시키는 반면 기준값에 도달하는 시간이 느리면 느릴수록 제어부(300)는 구동모터를 느리게 회전시키게 된다.For example, the faster the time when the contaminant passes through the reference lines BL1, BL2, and BL3 to reach the reference value, the faster the
도 7은 전술한 바와 같이 영상분석부(350)에서 머신비전을 실행하기 위한 흐름도를 나타낸 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이 제진기의 구동여부를 판단하기 위한 방법은 다음의 단계들을 포함한다.7 is a view showing a flow chart for executing the machine vision in the
① 카메라로부터 영상을 수신하는 단계① Step of receiving video from camera
② 협잡물이 없는 백그라운드 프레임을 호출하는 단계② Step to call a background frame without any contaminants
③ 현재의 프레임을 호출하는 단계③ Step to call the current frame
④ 현재 프레임으로부터 백그라운드 프레임을 감산하여 협잡물을 분리하는 단계④ Separating contaminants by subtracting the background frame from the current frame
⑤ 협잡물의 에지를 검출하고 협잡물의 크기를 검출하는 단계⑤ detecting the edge of the contaminant and detecting the size of the contaminant
⑥ 협잡물의 컬러를 검출하는 단계⑥ Detecting the color of contaminants
⑦ 제1 기준라인을 지나는 협잡물의 개수를 카운팅하는 단계⑦ Counting the number of contaminants crossing the first reference line
⑧ 제2 기준라인을 지나는 협잡물의 개수를 카운팅하는 단계⑧ Counting the number of contaminants crossing the second reference line
⑨ 제N 기준라인을 지나는 협잡물의 개수를 카운팅하는 단계⑨ Counting the number of contaminants crossing the Nth reference line
⑩ 제1 내지 제N 기준라인을 지나는 협잡물의 컬러 분포를 계산하는 단계⑩ calculating the color distribution of contaminants crossing the first to Nth reference lines
⑪ 제1 내지 제N 기준라인을 지나는 협잡물의 면적를 계산하는 단계면적 calculating the area of the contaminant crossing the first to Nth reference lines
⑫ 제1 내지 제N 기준라인을 지나는 협잡물의 개수를 카운팅하는 단계⑫ counting the number of contaminants crossing the first to Nth reference lines
⑬ 단계 ⑩ 내지 단계 ⑫에서 계산된 컬러 분로, 면적, 개수를 평균화하고 협잡물의 총량이 기준값 이상인지를 판단하는 단계⑬ Averaging the color shunts, areas, and numbers calculated in
⑭ 단계 ⑬에서 계산된 협잡물 총량이 기준값 이상인 경우 제진기를 가동시키는 단계⑭ If the total amount of contaminants calculated in
전술한 단계들에서 ⑤ 협잡물의 에지를 검출하는 단계는 단계 ④에서 협잡물이 분리된 영상에 대해 조도 임계값 처리(2진화 처리)를 통해 수행될 수 있다.In the above-described steps, the step of detecting the edge of the ⑤ contaminant may be performed through the illuminance threshold processing (binarization processing) on the image in which the contaminants are separated in the
또한 단계 ⑩ 내지 단계 ⑫에서 계산된 컬러 분로, 면적, 개수를 평균화하고 협잡물의 총량이 기준값 이상인지를 판단하는 단계는 컬러에 따라 상이한 가산값을 부여하는 단계를 포함한다.In addition, the step of averaging the area and the number of color shunts calculated in
상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above-described embodiments are for illustration only, and those having ordinary knowledge in the technical field to which the above-described embodiments belong can easily be modified into other specific forms without changing the technical idea or essential features of the above-described embodiments. You will understand. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 게시된 실시예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아닌 설명을 위한 것이고, 이런 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be capable of various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are for illustrative purposes, not for limiting the technical spirit of the present invention, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments.
따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 의해 제한되기 보다는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Therefore, the protection scope of the present invention should be interpreted by the following claims rather than limited by the above-described embodiments, and all technical spirits within the equivalent range should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
10: 머신비전을 이용한 제진기 100: 카메라
300: 제어부 350: 영상분석부
400: 구동모터 450: 인버터
500: 제진부 510: 레이크
351: 영상수신모듈 352: 프레임 분석 모듈
353: 검출부 354: 기준라인 생성부
355: 협잡물 계산모듈10: vibration suppressor using machine vision 100: camera
300: control unit 350: image analysis unit
400: drive motor 450: inverter
500: damping section 510: rake
351: image receiving module 352: frame analysis module
353: detection unit 354: reference line generation unit
355: contaminant calculation module
Claims (8)
수로에 설치되어 수면에 부유하여 떠내려오는 협잡물을 제거하는 제진부;
제진부에 설치된 스크린을 회전시키기 위한 구동모터;
구동모터를 제어하기 위한 제어부;
수로의 수면상의 협잡물을 촬영하도록 구성된 카메라; 및
상기 카메라로부터의 영상을 수신하고 수신된 영상에 기반하여 제어부에 그동모터를 구동하는 명령을 인가하도록 구성된 영상 분석부를 포함하고, 상기 영상 분석부는 수면상의 협잡물의 총량이 기준값 이상인 경우 제어부에 구동모터를 구동하는 명령을 인가하도록 구성되고,
상기 영상 분석부는,
카메라로부터의 영상을 수신하는 영상 수신모듈;
수신된 영상으로부터 프레임을 분석하여 협착물만을 추출하기 위한 프레임 분석 모듈;
협착물 추출 영상으로부터 협잡물의 에지를 검출하기 위한 에지 검출 모듈;
협착물 추출 영상으로부터 협잡물의 컬러를 검출하기 위한 컬러 검출 모듈;
협잡물의 개수를 검출하기 위한 개수 검출 모듈;
협착물을 검출하기 위한 기준라인을 생성하는 기준라인 생성부;
상기 에지 검출 모듈, 컬러 검출 모듈, 개수 검출 검출 모듈로부터의 검출결과에 기반하여 협잡물의 총량을 계산하기 위한 협잡물 계산모듈; 및
협잡물 계산 모듈로부터의 결과에 기반하여 제어부에 모터 구동신호 생성을 판단하는 구동신호생성 판단모듈을 포함하고,
협착물을 검출하기 위한 기준라인을 생성하는 기준라인 생성부는 협착물을 검출하기 위한 적어도 2개 이상의 기준라인을 생성하도록 동작하고, 협잡물 계산모듈은 2개 이상의 기준라인의 각각에서 협착물의 컬러분포, 협착물의 면적, 협착물의 개수를 계산하고, 각각의 기준라인에서 계산된 컬러분포, 협착물의 면적, 협착물의 개수를 평균하여 평균화된 컬러분포, 평균화된 협착물의 면적, 평균화된 협착물의 개수를 구하고, 협잡물의 총량은 다음의 식:
협잡물 총량 = 평균화된 컬러분포 * 평균화된 면적 * 평균화된 개수
로 구해지는 것을 특징으로 하는 머신비전을 이용한 제진기.
In the vibration suppressor using machine vision,
A vibration isolation unit installed on a waterway to remove contaminants floating on the water surface;
A drive motor for rotating the screen installed in the vibration control unit;
A control unit for controlling the drive motor;
A camera configured to photograph contaminants on the water surface of the waterway; And
And an image analysis unit configured to receive an image from the camera and apply a command to drive the moving motor to the control unit based on the received image, wherein the image analysis unit drives the control motor to the control unit when the total amount of contaminants on the water surface is greater than or equal to a reference value. It is configured to apply a command to drive,
The image analysis unit,
An image receiving module for receiving an image from the camera;
A frame analysis module for extracting only stenosis by analyzing a frame from the received image;
An edge detection module for detecting an edge of a contaminant from a constriction extraction image;
A color detection module for detecting the color of the contaminants from the constriction extraction image;
A number detection module for detecting the number of contaminants;
A reference line generating unit that generates a reference line for detecting a constriction;
A contaminant calculation module for calculating a total amount of contaminants based on the detection results from the edge detection module, the color detection module, and the number detection detection module; And
And a driving signal generation determination module for determining the generation of the motor driving signal to the control unit based on the result from the contaminant calculation module,
The reference line generation unit generating a reference line for detecting a constriction operates to generate at least two or more reference lines for detecting a constriction, and the contaminant calculation module comprises a color distribution of the constriction in each of the two or more reference lines, Calculate the area of the stenosis, the number of stenosis, average the color distribution, the area of the stenosis, and the number of stenosis calculated from each baseline to obtain the averaged color distribution, the averaged stenosis area, and the averaged stenosis, The total amount of contaminants is:
Total contaminants = averaged color distribution * averaged area * averaged number
Vibration suppressor using a machine vision, characterized in that obtained by.
상기 제어부는 구동모터의 회전을 조정하기 위한 인버터 회로를 더 포함하는
머신비전을 이용한 제진기.
According to claim 1,
The control unit further comprises an inverter circuit for adjusting the rotation of the drive motor
Vibration suppressor using machine vision.
상기 프레임 분석 모듈은, 협착물이 존재하는 현재의 프레임으로부터 협착물이 없는 백그라운드 프레임을 감산함으로써 프레임 내의 협착물을 추출하는
머신비전을 이용한 제진기.
According to claim 1,
The frame analysis module extracts a stenosis in a frame by subtracting a background frame without a stenosis from the current frame in which the stenosis exists.
Vibration suppressor using machine vision.
평균화된 컬러분포는 컬러별로 상이한 가산값이 부여되는 머신비전을 이용한 제진기.
According to claim 1,
The averaged color distribution is a vibration suppressor using a machine vision that is assigned different values for each color.
상기 영상 분석부는 협잡물의 총량이 기준값에 도달되는 속도를 제어부에 전달하고 제어부는 영상 분석부로부터 수신되는 기준값 도달 속도에 따라 인버터 회로를 통해 구동모터의 속도를 결정하도록 동작하는 머신비전을 이용한 제진기.According to claim 3,
The image analysis unit transmits the speed at which the total amount of contaminants reaches the reference value to the control unit, and the control unit uses a machine vision to operate to determine the speed of the driving motor through the inverter circuit according to the reference value arrival speed received from the image analysis unit.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190090579A KR102112531B1 (en) | 2019-07-26 | 2019-07-26 | Dust Removing Machine Using Machine Vision |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190090579A KR102112531B1 (en) | 2019-07-26 | 2019-07-26 | Dust Removing Machine Using Machine Vision |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102112531B1 true KR102112531B1 (en) | 2020-05-19 |
Family
ID=70913531
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190090579A KR102112531B1 (en) | 2019-07-26 | 2019-07-26 | Dust Removing Machine Using Machine Vision |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102112531B1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102240794B1 (en) * | 2020-12-02 | 2021-04-15 | 홍석범 | Dust removing machine using lidar sensor |
CN116196653A (en) * | 2023-03-08 | 2023-06-02 | 合肥工业大学 | Intelligent liquid separation method based on machine vision |
KR102717222B1 (en) * | 2024-03-20 | 2024-10-15 | (주)디케이엠엔이 | Separator control method and system for applying ai visual recognition technology |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20080079635A (en) * | 2008-08-11 | 2008-09-01 | 주식회사삼영이앤티 | R.g.b analysis type screening apparatus and control method |
KR20150116386A (en) * | 2014-04-07 | 2015-10-15 | 박종순 | Automatic screen devices |
-
2019
- 2019-07-26 KR KR1020190090579A patent/KR102112531B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20080079635A (en) * | 2008-08-11 | 2008-09-01 | 주식회사삼영이앤티 | R.g.b analysis type screening apparatus and control method |
KR20150116386A (en) * | 2014-04-07 | 2015-10-15 | 박종순 | Automatic screen devices |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102240794B1 (en) * | 2020-12-02 | 2021-04-15 | 홍석범 | Dust removing machine using lidar sensor |
CN116196653A (en) * | 2023-03-08 | 2023-06-02 | 合肥工业大学 | Intelligent liquid separation method based on machine vision |
CN116196653B (en) * | 2023-03-08 | 2024-04-12 | 合肥工业大学 | Intelligent liquid separation method based on machine vision |
KR102717222B1 (en) * | 2024-03-20 | 2024-10-15 | (주)디케이엠엔이 | Separator control method and system for applying ai visual recognition technology |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102112531B1 (en) | Dust Removing Machine Using Machine Vision | |
CN103235938B (en) | The method and system of car plate detection and indentification | |
CN101236606B (en) | Shadow cancelling method and system in vision frequency monitoring | |
CN102496282B (en) | Traffic intersection signal light state identification method based on RGB color transformation | |
KR101717613B1 (en) | The moving vehicle detection system using an object tracking algorithm based on edge information, and method thereof | |
CN103543638B (en) | A kind of rain brush control method automatically | |
CN104601965B (en) | Camera occlusion detection method | |
RU2017135215A (en) | DETECTION AND CLASSIFICATION OF A LIGHT TRAFFIC USING MACHINERY VISION AND DEPTH TRAINING | |
KR101444387B1 (en) | Ship hull cleaning robot and method for controlling the same | |
CN105163037A (en) | Designated area exposure method for intelligent mower, and intelligent mower | |
WO2000047511A1 (en) | Obstruction detection system | |
US20230043666A1 (en) | Information processing device and machine tool | |
KR102240794B1 (en) | Dust removing machine using lidar sensor | |
CN112748116A (en) | Medical gauze surface defect online detection method and device | |
KR100867280B1 (en) | R.g.b analysis type screening apparatus and control method | |
CN112001271A (en) | Construction site road cleaning method, device and system | |
KR102132902B1 (en) | Rotary type dust removing machine with up-down structure of front scren | |
CN110516725A (en) | The detection method of plank fringe spacing and color based on machine vision | |
JP3573578B2 (en) | Cleaning method of aluminum temporary scaffold | |
KR200271609Y1 (en) | The braking equipment for rake of screen | |
CN115417492A (en) | Advanced oxidation system based on underwater vision and control method | |
JP2007186958A (en) | Operation control method for dust eliminator | |
KR102528001B1 (en) | Apparatus and method for self-driving | |
CN110969880A (en) | Solar traffic light | |
KR102666328B1 (en) | Rotary type dust removing machine capable of precise measurement of disposal weight |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |