KR102218894B1 - 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법 - Google Patents

중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 중복인식을 최소화 하여 영상처리 CPU리소스를 최소화 시킬 수 있는 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 형태에 따르면, 물체를 이송하는 컨베이어 벨트의 이동거리를 측정하는 엔코더, 상기 컨베이어 벨트 상을 촬영하는 비전카메라, 상기 비전카메라와 엔코더로부터 수집되는 정보로서, 상기 비전카메라에 의해 촬영된 물체의 중복인식여부를 판단하며, 그에 따라 상기 컨베이어 벨트 상의 물체를 픽업하여 이동시키거나 정렬시키는 로봇을 제어하며, 상기 컨베이어 벨트의 이송속도와 물체의 길이로서 비전카메라의 촬영주기를 제어하는 제어부를 포함하는 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치가 제공된다.

Description

중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법{Device for Double Recognition Image Treatment for Conveyor Belt and Method for the Same}
본 발명은 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 중복인식을 최소화 하여 영상처리 CPU리소스를 최소화 시킬 수 있는 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법에 관한 것이다.
생산인력이 감소하고 임금상승으로 인해 4차 산업혁명 이나 스마트 팩토리 등에 관한 관심이 증가하고 있다.
제조업의 경우 인력 수급이 어려운 산업에 로봇으로 대체하여 인구 구조적 변화 및 임금상승에 대응하는 노력이 시도되고 있다.
또한 단순 반복적인 일을 로봇을 활용함으로서 생산성 증가와 사고 위험으로부터 안정성을 확보할 수 있게 되었다. 이처럼 품질 향상 및 경쟁력 강화를 위해서 로봇 자동화 시스템이 필요하게 되었다.
이러한 로봇 자동화 시스템은 포장이나 제조 공정 등에 사용되는 컨베이어 벨트 시스템에도 적용되고 있는데, 이러한 공정에서 머신 비전 기술은 필수적인 요소로 컨베이어 벨트 위에서 이동하는 물체의 위치 및 회전 정보를 비전카메라로 획득하고, 획득된 정보를 이용하여 로봇이 제품을 정렬하거나 박스에 넣을 수 있다.
한편, 상기 비전카메라에서 컨베이어 벨트 상의 물체의 정보를 인식을 위해 FPS(Frame Per Second: 초당 촬영수)를 높게 적용할 경우, 동일한 물체가 여러 프레임에서 촬영되어 여러 물체로 중복 인식되는데, 이러한 중복인식을 처리하기 위해서는 비전카메라로 획득된 영상을 처리하는 컴퓨터의 연산부하가 높아져 필요한 리소스가 증가되며, 이러한 문제는 대규모 컨베이어 벨트 시스템에서는 전체 시스템이 느려지게 되는 문제를 야기하거나, 비용을 증가시키는 원인이 되고 있다.
한국 등록특허 10-1968024
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 보다 효율적으로 적은 연산량으로서 중복인식 물체를 처리할 수 있는 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법을 제공하는 것이 과제이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 형태에 따르면, 물체를 이송하는 컨베이어 벨트의 이동거리를 측정하는 엔코더, 상기 컨베이어 벨트 상을 촬영하는 비전카메라, 상기 비전카메라와 엔코더로부터 수집되는 정보로서, 상기 비전카메라에 의해 촬영된 물체의 중복인식여부를 판단하며, 그에 따라 상기 컨베이어 벨트 상의 물체를 픽업하여 이동시키거나 정렬시키는 로봇을 제어하며, 상기 컨베이어 벨트의 이송속도와 물체의 길이로서 비전카메라의 촬영주기를 제어하는 제어부를 포함하는 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치가 제공된다.
상기 제어부는, 상기 컨베이어 벨트상에 이송되는 물체의 실제 이송속도 및 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 길이와, 상기 비전카메라의 시야거리로서 비전카메라의 촬영 주기를 계산하고, 이를 비전카메라에 송신하는 프로그램부, 상기 비전카메라로부터 획득된 물체의 위치정보를 수신하고, 수신된 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도로서 상기 비전카메라에서 촬영된 영상의 물체가 중복된 것인지를 확인하고 이를 토대로 상기 로봇을 제어하는 실시간 처리부를 포함할 수 있다.
상기 프로그램부는, 엔코더를 포함하며, 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 실제 이송속도를 계산하는 컨베이어 벨트 이송속도 계산부, 상기 컨베이어 벨트 이송속도 계산부에서 계산된 물체의 실제 이송속도 및 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 길이 및 상기 비전카메라의 시야거리로서 상기 비전카메라의 촬영 주기를 계산하고, 이에 따른 비전카메라 트리거 신호를 상기 비전카메라에 송신하는 트리거 신호 송신부를 포함할 수 있다.
상기 실시간 처리부는, 상기 비전카메라로부터 획득된 물체의 위치정보를 수신하는 수신부, 수신된 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도로서 상기 비전카메라에서 촬영된 영상의 물체가 중복된 것인지를 확인하는 중복인식물체 처리부, 상기 중복인식물체 처리부의 결과에 따라 상기 로봇을 제어하는 로봇 제어부를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 형태에 따르면, 컨베이어의 이송속도를 계산하는 컨베이어 속도 계산단계, 상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 컨베이어의 이송속도 및 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 길이와, 상기 비전카메라의 시야거리로서 비전카메라의 촬영 주기를 계산하는 촬영주기 계산단계, 상기 비전카메라로부터 획득된 물체의 위치정보 및 상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도로서 촬영된 영상의 물체가 중복된 것인지를 확인하는 중복인식물체 처리단계를 포함하는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법이 제공된다.
상기 컨베이어 속도 계산단계는, 엔코더의 펄스수로서 컨베이어 벨트의 이상적인 단위거리당 펄스수를 계산하는 제1 펄스계산단계, 상기 컨베이어 벨트상의 실제 두 지점간의 거리와 상기 두 지점간의 거리를 이동될 때의 엔코더 펄스수로서 실제 단위거리당 펄스수를 계산하는 제2 펄스계산단계, 상기 제1 펄스계산단계 및 제2 펄스계산단계에서 도출된 이상적인 단위거리당 펄스수와, 실제 단위거리당 펄스수로서, 상기 컨베이어 벨트의 이송속도를 도출하는 벨트속도 도출단계를 포함할 수 있다.
상기 촬영주기 계산단계는, 상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 컨베이어의 이송속도 및 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 길이와, 상기 비전카메라의 시야거리로서 비전카메라의 트리거 시간간격을 계산하는 트리거 시간 계산단계, 상기 트리거 시간 계산 단계에서 계산된 시간으로서 초당 촬영 매수를 계산하는 초당 촬영수 계산단계를 포함할 수 있다.
상기 중복인식물체 처리단계는, i-1 번째의 촬영에서 촬영된 물체가 카메라 촬영 주기동안 이동한 추정위치P(x', y')를 계산하는 추정위치 계산단계, i번째 촬영에서 촬영된 물체의 위치P(xi, yi)를 인식하는 촬영물체 인식 단계, 상기 P(x', y')와 P(xi, yi)의 간의 거리를 계산하는 거리계산단계, 상기 거리계산단계에서 계산된 거리가 기 설정치 이내인지의 여부로서 동일물체인지를 판단하는 동일물체 판단단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 펄스계산단계는, 다음식의 의해 컨베이어 벨트의 이상적인 단위거리당 펄스수(PPMI)가 계산될 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00001
여기서, N은 회전당 펄스수 이며, D는 엔코더의 직경이고, x는 엔코더 타입이다.
상기 제2 펄스계산단계는, 다음식에 의해 실제 단위거리당 펄스수(PPMR)가 계산될 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00002
여기서, l은 컨베이어 벨트상의 임의의 두 지점간의 거리이고,
Figure 112019085971262-pat00003
은 l거리를 이동될 때의 엔코더 펄스수이다.
상기 벨트속도 도출단계는, 다음 식에 의해 단위거리당 펄스수의 오차(
Figure 112019085971262-pat00004
) 를 계산하고,
Figure 112019085971262-pat00005
상기 단위거리당 펄스수의 오차로서, 컨베이어 벨트위의 물체의 이동거리(s)를 아래의 식에 의해 계산하며,
Figure 112019085971262-pat00006
도출된 컨베이어 벨트위의 물체의 이동거리(s)와, 상기 이동거리(s)를 이동할 때 걸리는 시간(
Figure 112019085971262-pat00007
)으로서, 아래식에 의해 상기 컨베이어 벨트의 이송속도(v)를 도출하는 단계일 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00008
상기 트리거 시간 계산단계는, 상기 비전카메라의 시야거리와 상기 컨베이어 벨트 상에서 이송되는 물체의 길이의 차를, 상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 컨베이어 벨트의 이송속도(v)로 나누어 구하는 단계일 수 있다.
상기 초당 촬영수 계산단계는, 상기 트리거 시간 계산단계에서 계산된 트리거 시간의 역수일 수 있다.
본 발명의 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법에 따르면 동일한 물체에 대해서 최대 두 번 밖에 촬영되지 않으므로, 이미징 프로세싱 중복제거에 필요한 프로세싱을 최소화 할 수 있어 컨베이어 시스템의 컴퓨터의 연산부하를 최소화 할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
아래에서 설명하는 본 출원의 바람직한 실시예의 상세한 설명뿐만 아니라 위에서 설명한 요약은 첨부된 도면과 관련해서 읽을 때에 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 본 발명을 예시하기 위한 목적으로 도면에는 바람직한 실시예들이 도시되어 있다. 그러나, 본 출원은 도시된 정확한 배치와 수단에 한정되는 것이 아님을 이해해야 한다.
도 1은 본 발명의 컨베이어 벨트 영상 처리장치의 일 실시예를 도시한 도면;
도 2는 도 1의 제어부의 형태를 간략하게 도시한 도면;
도 3은 본 발명의 컨베이어 벨트 영상 처리방법의 일 실시예를 도시한 순서도;
도 4는 도 3의 컨베이어 속도 계산단계의 세부 순서를 도시한 순서도;
도 5는 물체가 이송되는 컨베이어 벨트를 비전카메라로 촬영하는 모습을 도시한 도면;
도 6은 도 3의 촬영 주기 계산단계의 세부 순서를 도시한 순서도;
도 7은 촬영 주기에 따라 물체가 촬영되는 모습을 도시한 도면
도 8은 도 3의 중복인식 물체 처리단계의 세부 순서를 도시한 순서도;
도 9는 추정위치 계산단계 추정된 위치와 와 촬영물체 위치 인식단계에서 인식된 위치를 비교한 도면;
도 10은 컨베이어 벨트의 속도 변화에 따른 영상 처리 리소스 변화량을 도시한 그래프;
도 11은 물체의 길이에 따른 영성 처리 리소스 변화량을 도시한 그래프이다.
이하 본 발명의 목적이 구체적으로 실현될 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 본 실시예를 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며 이에 따른 부가적인 설명은 생략하기로 한다.
이하, 본 발명의 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치(이하, '컨베이어 벨트 영상 처리장치'라 칭함)의 일 실시예에 대해서 설명하기로 한다.
본 실시예에 따른 컨베이어 벨트(100) 영상 처리장치는 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 엔코더(164), 비전카메라(120) 및 제어부(140)를 포함할 수 있다.
상기 엔코더(164)는 컨베이어 벨트(100)의 이동거리를 측정할 수 있다.
상기 컨베이어 벨트(100)는 그 위에 물체(110)가 얹혀져 이송될 수 있다.
상기 비전카메라(120)는 상기 컨베이어 벨트(100)의 상측에 구비되어 컨베이어 벨트(100) 상에서 이송되는 물체(110)를 촬영하며, 촬영된 이미지를 분석하여 물체(110)의 위치좌표를 추출하고, 추출된 정보를 제어부(140)로 송신할 수 있다.
이를 위해, 상기 비전카메라(120)는 트리거 신호 수신부(122)와 이미지 처리부(124) 및 송신부(126)를 포함할 수 있다.
상기 트리거 신호 수신부(122)는 후술하는 프로그램부(160)에서 트리거 신호를 전달받는 부분으로서, 상기 트리거 신호는 촬영 신호이다. 상기 비전카메라(120)는 상기 트리거 신호를 받아 촬영할 수 있다.
상기 이미지 처리부(124)는 상기 비전카메라(120)에서 촬영된 이미지를 통해 좌표를 추출하는 단계이다.
그리고, 상기 송신부(216)는 추출된 이미지 및 좌표를 상기 제어부(140) 측으로 송신하는 부분일 수 있다.
물론, 상기 이미지 처리부(124)는 촬영된 정보를 화상으로 나타내는 이미지 처리만을 수행할 수도 있으며, 생성된 화상으로부터 물체(110)의 좌표를 추출하는 작업은 제어부(140)에서 수행할 수도 있다.
그리고, 상기 컨베이어 벨트(100)의 후측에는 로봇(130)이 구비되어 상기 컨베이어 벨트(100) 상에 이송되는 물체(110)를 픽업하거나 또는 정렬할 수 있다.
그리고, 상기 제어부(140)는 상기 비전카메라(120)와 로봇(130)을 제어하는 구성요로서, 상기 비전카메라(120)에 의해 촬영된 물체(110)의 중복인식여부를 판단하며, 그에 따라 상기 컨베이어 벨트(100) 상의 물체를 픽업하여 이동시키거나 정렬시키는 로봇(130)을 제어하며, 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도와 물체(110)의 길이로서 비전카메라(120)의 촬영주기를 제어할 수 있다.
이러한 제어부(140)는 도 2에 도시된 바와 같이, 프로그램부(160)와 실시간 처리부(150)를 포함할 수 있다.
상기 프로그램부(160)는, 상기 컨베이어 벨트(100)상에 이송되는 물체(110)의 실제 이송속도 및 상기 컨베이어 벨트(100) 상에 이송되는 물체(110)의 길이와, 상기 비전카메라(120)의 시야거리로서 비전카메라(120)의 촬영 주기를 계산하고, 이를 비전카메라(120)에 송신하는 구성요소로서, 컨베이어 벨트 이송속도 계산부(162) 및 트리거 신호 송신부(166)를 포함할 수 있다.
상기 컨베이어 벨트 이송속도 계산부(162)는 상기 컨베이어 벨트(100) 상에서 이송되는 물체(110)의 실제 이송속도를 계산하며, 상기 트리거 신호 송신부(166)는 상기 컨베이어 벨트 이송속도 계산부(162)에서 계산된 물체(110)의 실제 이송속도 및 상기 컨베이어 벨트(100) 상에 이송되는 물체(110)의 길이와 상기 비전카메라(120)의 시야거리로서 상기 비전카메라(120)의 촬영 주기를 계산하고, 이에 따른 비전카메라(120) 트리거 신호를 상기 비전카메라(120)에 송신할 수 있다.
여기서, 물체(110)의 실제 이송속도는 실질적으로 컨베이어 벨트(100)의 이송속도와 동일할 수 있다. 즉, 상기 물체(110)가 컨베이어 벨트(100)상에서 미끄러지지 않는다고 가정한다면, 상기 물체(110)의 이송속도와 컨베이어 벨트(100)의 이송속도는 동일하며, 물체(110)의 이동거리는 상기 컨베이어 벨트(100)의 임의의 지점의 이동거리와 동일할 수 있다.
또한, 상기 물체(110)의 길이(Lobj)는 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 비전카메라(120)를 통해 그 길이를 측정할 수 있다. 또는 상기 물체(110)의 길이(Lobj)를 측정하는 별도의 센서를 구비할 수도 있다.
또한, 상기 비전카메라(120)는 FOV(Field of View)로 표현되는 시야각을 형성하는데, 이 시야각에 내에 포함되는 컨베이어 벨트(100)의 길이를 비전카메라(120)의 시야거리라 칭할 수 있다. 즉, 상기 시야거리는 상기 비전카메라(120)에 의해 한번에 촬영될 수 있는 컨베이어 벨트(100)의 길이이다.
한편, 상기 실시간 처리부(150)는 상기 비전카메라(120)로부터 획득된 물체의 위치정보를 수신하고, 수신된 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부(160)에서 계산된 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도로서 상기 비전카메라(120)에서 촬영된 영상의 물체(110)가 중복된 것인지를 확인하고 이를 토대로 상기 로봇(130)을 제어할 수 있다.
물론, 상기 비전카메라(120)의 이미지 처리부(124)에서 화상만을 생성하고 위치정보를 분석하지 아니하는 경우, 상기 실시간 처리부(150)에서 상기 화상을 수신받아 수신받은 화상을 분석하여 물체의 위치정보를 추출할 수 있다.
상기 실시간 처리부(150)는, 수신부(152)와 중복인식물체 처리부(154) 및 로봇 제어부(140)를 포함할 수 있다.
상기 수신부(152)는, 상기 비전카메라(120)로부터 획득된 이미지 또는 물체(110)의 위치정보를 수신하는 구성요소이다.
상기 중복인식물체 처리부(154)는 수신된 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부(160)에서 계산된 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도로서 상기 비전카메라(120)에서 촬영된 영상의 물체(110)가 중복된 것인지를 확인하는 구성요소이다.
상기 중복인식물체 처리부(154)는, 수신된 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부(160)에서 계산된 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도로서 촬영된 물체의 다음 촬영시의 예상위치를 계산하고, 다음촬영 때 획득된 물체의 위치정보와 예상위치를 비교하여 그 차이가 설정된 차이 이내일 경우 중복인식이라 판단하며, 설정된 차이보다 클 경우 중복인식이 아닌 별개의 물체(110)라 판단할 수 있다.
상기 로봇 제어부(140)는 상기 중복인식물체 처리부(154)에서 판단된 물체(110)의 중복 여부와 상기 물체의 위치정보를 바탕으로 상기 로봇(130)을 제어하여 상기 물체(110)를 픽업하던가 또는 정렬하도록 할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 컨베이어 벨트(100)의 영상 처리방법은 도 3에 도시된 바와 같이, 컨베이어 속도 계산단계(S110), 촬영주기 계산단계(S120) 및 중복인식물체 처리단계(S130)를 포함할 수 있다.
상기 컨베이어 속도 계산단계(S110)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 제1 펄스 계산단계(S112), 제2 펄스 계산단계(S114) 및 벨트속도 도출단계(S116)를 포함할 수 있다.
상기 제1 펄스 계산단계(S112)는, 엔코더(164)의 펄스수로서 컨베이어 벨트(100)의 이상적인 단위거리당 펄스수를 계산하는 단계이다.
상기 컨베이어 벨트(100)의 속도를 계산하기 위해서는 상기 엔코더(164)의 펄스 단위를 mm 단위로 변환하여 단위거리당 펄스수(PPM: Pulse Per Millimeter)를 구할 수 있다.
상기 제1 펄스 계산단계(S112)에서는 이상적인 단위거리당 펄스수를 계산하며, 이를 PPMI라 칭하기로 한다. 상기 PPMI 는 다음과 같은 식으로 구해질 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00009
여기서, N은 회전당 펄스수 이며, D는 엔코더(164)의 직경이고, x는 엔코더(164) 타입으로서 정수(1, 2, 또는 4)이다.
한편, 상기와 같은 PPMI 에도 불구하고, 현실적으로 컨베이어 벨트(100)의 종류, 두께 장력, 또는 엔코더(164) 등의 기계적 오차 등으로 인해 PPM의 오차가 발생할 수 있다. 따라 이동 중인 물체의 위치를 예측하기 위해서는 컨베이어 벨트(100) 캘리브레이션을 통해 정확한 PPM 값이 필요할 수 있다.
로봇(130)이나 센서 등을 이용하여 상기 컨베이어 벨트(100) 상의 두 지점의 거리 l 과, 상기 l 거리상의 엔코더(164) 펄수수 n을 계산하여, 실제의 PPM 값을 측정하며, 이를 PPMR 이라 칭하기로 한다.
상기 PPMR 은 다음 식으로 구해질 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00010
여기서, l은 컨베이어 벨트(100)상의 임의의 두 지점간의 거리이고,
Figure 112019085971262-pat00011
은 l거리를 이동될 때의 엔코더(164) 펄스수이다.
그리고, 상기 벨트속도 도출단계(S116)는, 상기 제1 펄스계산단계 및 제2 펄스계산단계에서 도출된 이상적인 단위거리당 펄스수(PPMI) 와, 실제 단위거리당 펄스수(PPMR)로서, 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도를 도출하는 단계이다.
상기 벨트속도 도출단계(S116)는, PPMI와 PPMR 의 차이로서, PPM의 오차(
Figure 112020104537118-pat00012
)를 구할 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00013
그리고, 구해진
Figure 112019085971262-pat00014
으로서, 컨베이어 벨트(100)상의 물체의 이동거리(S)를 다음 식과 같이 구할 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00015
그리고, 도출된 컨베이어 벨트(100)위의 물체의 이동거리(s)와, 상기 이동거리(s)를 이동할 때 걸리는 시간(
Figure 112019085971262-pat00016
)으로서, 아래식에 의해 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도(v)를 아래 식과 같이 도출할 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00017
한편, 상기 촬영주기 계산단계(S120)는, 상기 컨베이어 속도 계산단계(S110)에서 계산된 컨베이어의 이송속도(v) 및 컨베이어 벨트(100) 상에 이송되는 물체(110)의 길이(Lobj)와, 상기 비전카메라(120)의 시야거리(LFOV)로서 비전카메라(120)의 촬영 주기를 계산하는 단계이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 컨베이어 벨트(100) 상에 이송되는 물체(110)의 길이를 (Lobj)라 한다. 또한, 비전카메라(120)는 일종의 카메라로서 시야각(FOV: Field Of View)를 가지는데, 이에 의해 상기 카메라가 상기 컨베이어 벨트(100)를 한번에 촬영할 수 있는 길이가 정해지며, 이 길이를 비전카메라(120)의 시야거리(LFOV)라 칭할 수 있다.
상기 촬영주기 계산단계(S120)는 도 6에 도시된 바와 같이, 트리거 시간 계산단계(S122) 및 초당 촬영수 계산단계(S124)를 포함할 수 있다.
상기 트리거 시간 계산단계(S122)는, 상기 비전카메라(120)의 시야거리(LFOV)와 상기 컨베이어 벨트(100) 상에서 이송되는 물체의 길이(Lobj)의 차를, 상기 컨베이어 속도 계산단계(S110)에서 계산단계에서 계산된 컨베이어 벨트(100)의 이송속도(v)로 나누어 구할 수 있다.
도 7은 상기 컨베이어 벨트(100)에 의해 이송되는 물체(110)가 촬영주기인 트리거 시간(T)에 따라 촬영되는 모습을 도시한 도면이다.
도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 촬영주기를 상기 물체(110)가 상기 비전카메라(120)의 시야거리를 이동하는 시간으로 설정하게 되면, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 물체가 비전카메라(120)의 시야거리에 제대로 들어가지 않아 완전하게 쵤영되지 않는 경우가 발생할 수 있다.
따라서, 도 7의 (c)에 도시된 바와 같이, 동일한 물체가 상기 비전카메라(120)의 시야거리 내에서 물체가 최소 한번 또는 최대 두번 쵤영될 수 있도록, 상기 비전카메라(120)의 시야거리(LFOV)에서 상기 물체(110)의 길이만큼(Lobj) 뺀 후에 이를 벨트 속도(v)로 나누어 트리거 시간(T)을 계산 할 수 있다. 이는 아래 식과 같다.
Figure 112019085971262-pat00018
상기 초당 촬영수 계산단계(S124)는, 상기 트리거 시간 계산단계(S122)에서 계산된 트리거 시간(T)의 역수로 초당 촬영수(Frame Per Second)가 도출될 수 있다. 이는 아래 식과 같다.
Figure 112019085971262-pat00019
한편, 상기 중복인식물체 처리단계(S130)는, 상기 비전카메라(120)에 의해 촬영된 영상 중, 연이어 인접되어 촬영된 두 영상(즉, i-1번째 촬영된 영상과 i번째 촬영된 영상)에서 인식된 물체(110)가 같은 물체(110)가 중복되어 촬영되었는지 또는 각각 별개의 다른 물체(110)가 촬영된 것인지 확인하는 단계로서, 상기 비전카메라(120)로부터 획득된 물체의 위치정보 및 상기 컨베이어 속도 계산단계(S110)에서 계산된 상기 컨베이어 벨트(100)의 이송속도로서 촬영된 영상의 물체(110)가 중복된 것인지를 확인할 수 있다.
상기 중복인식물체 처리단계(S130)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 추정위치 계산단계(S132), 촬영물체위치 인식단계(S134), 거리 계산단계(S136) 및 동일물체 판단단계(S138)를 포함할 수 있다.
상기 추정위치 계산단계(S132)는, 도 9에 도시된 바와 같이, i-1 번째에서 인식된 물체(110)의 위치(P(xi-1, yi-1))이 트리거 시간(T)동안 이동한 뒤의 위치(P(x', y'))를 추정하여 계산하는 단계이다. 여기서, 상기 i는 2보다 큰 정수이다.
상기 추정위치 계산단계(S132)는, i-1 번째에서 인식된 물체(110)의 위치(P(xi-1, yi-1)의 x방향(컨베이어 벨트 이송방향) 좌표에 트리거 시간(T)동안 이동한 거리인 s를 더하여 추정할 수 있다.
즉,
Figure 112019085971262-pat00020
일 수 있다.
한편, 상기 촬영물체위치 인식단계(S134)는, i번째의 촬영에서 인식된 물체(110)의 위치(P(xi, yi))를 인식하는 단계이다.
그리고, 상기 추정위치 계산단계(S132)에서 추정된 물체(110)의 위치(P(x', y'))와 상기 촬영물체위치 인식단계(S134)에서 인식된 물체(110)의 위치(P(xi, yi))를 비교하여 그 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 계산하는 거리 계산단계(S136)가 수행될 수 있다.
상기 거리 계산단계(S136)는 다음 식에 의해 구해질 수 있다.
Figure 112019085971262-pat00021
그리고, 상기 동일물체 판단단계(S138)는, 상기 거리 계산단계(S136)에서 구해진 거리(d)가 설정치 이내인지를 판단하여, 설정치 이내일 경우 상기 i-1번째 촬영된 물체(110)와 i번째 촬영된 물체(110)가 동일한 물체(110)으로 판단하고, 설정치 보다 크면 서로 다른 별개의 물체(110)로 판단할 수 있다.
따라서, 상기 중복인식 물체 처리단계에서 인식된 물체(110)가 중복인지를 확인하여, 그 여부로서 상기 로봇(130)을 제어할 수 있다.
따라서, 상기 트리거 시간(T)이 최적으로 제어되어 같은 물체(110)가 최소 한번, 최대 두번만 촬영될 수 있으므로, 이의 중복을 제거하는 연산량이 최소화 되어 시스템에 작용되는 부하를 최소화 할 수 있는 것이다.
이하, 본 출원인이 전술한 컨베이어 벨트(100)의 영상 처리방법을 실제 컨베이어 시스템에 적용하였을 때, 컴퓨터 시스템의 부하를 실험한 결과를 소개하기로 한다.
본 출원인이 실험에 사용한 컴퓨터 시스템은 CPU 2.8GHz, 8GB의 메모리를 탑재한 i5로서 영상 처리를 진행하였으며, 비전카메라(120)의 시야거리(LFOV)는 280mm, 물체(110)의 길이(Lobj)는 90mm이었다.
본 실험에서, 비전카메라(120)의 초당 촬영매수(FPS)를 9fps로 설정하고, 상기 컨베이어 벨트(100)의 속도를 454.5mm/s로 이동하였을 때, CPU의 리소스 사용얄이 약 31%정도임을 확인하였다.
도 10은 컨베이어 벨트(100)의 속도 변화에 따른 영상 처리 리소스 변화량을 도시한 그래프이다.
본 실험에서는 물체(110)의 길이(Lobj)는 90mm이고, 컨베이어 속도에 따른 트리거 시간(T)으로서, 초당 촬영매수(FPS)를 구하고, 그에 따른 CPU의 리소스 사용량을 비교한 자료이다.
또한 도 11은 물체(110)의 길이에 따른 영성 처리 리소스 변화량을 도시한 그래프이다.
본 실험에서 상기 커베이어의 속도는 280mm/s로 고정하고 물체(110)의 길이(Lobj)에 따른 트리거 시간(T)으로서, 초당 촬영매수(FPS)를 구하고, 그에 따른 CPU의 리소스 사용량을 비교한 자료이다.
위의 자료들을 비교하여 보면, 트리거 시간(T)을 구하지 않고 일률적으로 9FPS를 적용하면서 454.5mm/s였을 때의 CPU리소스 사용량이 31% 이고, 컨베이어 벨트(100)의 속도가 450mm/s일 때 상기 컨베이어 속도에 따른 트리거 시간(T)을 구하고 그에 따라 최적의 FPS로 촬영했을 때의 CPU리소스 사용량이 14%인 점을 알 수 있다. 따라서, 컨베이어 속도 등에 따른 트리거 시간(T)을 구하고, 그에 따른 최적의 FPS로 사용하였을 때 기존보다 50% 정도의 CPU 사용량을 나타낼 수 있음을 확인 할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화 될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.
100: 컨베이어 벨트 110: 물체
120: 비전카메라 122: 트리거 신호 수신부
124: 이미지 처리부 126: 송신부
130: 로봇 140: 제어부
150: 실시간 처리부 152: 수신부
156: 중복인식물체 처리부 156: 로봇 제어부
160: 프로그램부 162: 컨베이어 벨트 이송속도 계산부
164: 엔코더 166: 트리거 신호 송신부
S110: 컨베이어 속도 계산단계 S112: 제1펄스 계산단계
S114: 제2펄스 계산단계 S116: 벨트 속도 도출 단계
S120: 촬영주기 계산단계 S122: 트리거 시간 계산단계
S124: 초당 촬영수 계산단계 S130: 중복인식물체 처리단계
S132: 추정위치 계산단계 S134: 촬영물체 위치 인식단계
S136: 거리 계산단계 S138: 동일물체 판단단계

Claims (13)

  1. 물체를 이송하는 컨베이어 벨트의 이동거리를 측정하는 엔코더;
    상기 컨베이어 벨트 상을 촬영하는 비전카메라;
    상기 비전카메라와 상기 엔코더로부터 수집되는 정보에 의하여, 상기 비전카메라에 의해 촬영된 상기 물체의 중복인식여부를 판단하며, 상기 물체의 중복인식여부에 따라 상기 컨베이어 벨트 상의 상기 물체를 픽업하여 이동시키거나 정렬시키는 로봇을 제어하고, 상기 컨베이어 벨트의 이송속도와 상기 물체의 길이에 의해 비전카메라의 촬영주기를 제어하는 제어부;
    를 포함하는 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 컨베이어 벨트상에 이송되는 상기 물체의 실제 이송속도, 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 상기 물체의 길이 및 상기 비전카메라의 시야거리에 의하여 상기 비전카메라의 촬영 주기를 계산하고, 상기 비전카메라의 촬영 주기에 따른 트리거 신호를 상기 비전카메라에 송신하는 프로그램부;
    상기 비전카메라로부터 획득된 상기 물체의 위치정보를 수신하고, 수신된 상기 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도에 의하여 상기 비전카메라에서 촬영된 영상의 상기 물체가 중복된 것인지를 확인하고 확인된 중복인식 여부에 따라 상기 로봇을 제어하는 실시간 처리부;
    를 포함하는 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로그램부는,
    상기 엔코더를 포함하며, 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 상기 물체의 실제 이송속도를 계산하는 컨베이어 벨트 이송속도 계산부;
    상기 컨베이어 벨트 이송속도 계산부에서 계산된 상기 물체의 실제 이송속도, 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 상기 물체의 길이 및 상기 비전카메라의 시야거리에 의하여 상기 비전카메라의 촬영 주기를 계산하고, 상기 비전카메라의 계산된 촬영 주기에 따른 비전카메라 트리거 신호를 상기 비전카메라에 송신하는 트리거 신호 송신부;
    를 포함하는 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 실시간 처리부는,
    상기 비전카메라로부터 획득된 상기 물체의 위치정보를 수신하는 수신부;
    수신된 상기 물체의 위치정보 및 상기 프로그램부에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도에 의하여 상기 비전카메라에서 촬영된 영상의 상기 물체가 중복된 것인지를 확인하는 중복인식물체 처리부;
    상기 중복인식물체 처리부의 결과에 따라 상기 로봇을 제어하는 로봇 제어부;
    를 포함하는 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항의 비전카메라를 포함하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치를 제어하는 컨베이어 벨트 영상 처리방법에 있어서,
    컨베이어의 이송속도를 계산하는 컨베이어 속도 계산단계;
    상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 컨베이어의 이송속도, 상기 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 길이 및 상기 비전카메라의 시야거리에 의하여 상기 비전카메라의 촬영 주기를 계산하는 촬영주기 계산단계;
    상기 비전카메라로부터 획득된 상기 물체의 위치정보 및 상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도에 의하여 촬영된 영상의 상기 물체가 중복된 것인지를 확인하는 중복인식물체 처리단계;
    를 포함하는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 컨베이어 속도 계산단계는,
    엔코더의 펄스수에 의하여 컨베이어 벨트의 이상적인 단위거리당 펄스수를 계산하는 제1 펄스계산단계;
    상기 컨베이어 벨트상의 실제 두 지점간의 거리와 상기 두 지점간의 거리를 이동될 때의 상기 엔코더 펄스수에 의하여 실제 단위거리당 펄스수를 계산하는 제2 펄스계산단계;
    상기 제1 펄스계산단계 및 상기 제2 펄스계산단계에서 도출된 상기 이상적인 단위거리당 펄스수와, 상기 실제 단위거리당 펄스수에 의하여, 상기 컨베이어 벨트의 이송속도를 도출하는 벨트속도 도출단계;
    를 포함하는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 촬영주기 계산단계는,
    상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 컨베이어의 이송속도 및 컨베이어 벨트 상에 이송되는 물체의 길이와, 상기 비전카메라의 시야거리에 의하여 비전카메라의 트리거 시간간격을 계산하는 트리거 시간 계산단계;
    상기 트리거 시간 계산단계에서 계산된 시간에 의하여 초당 촬영 매수를 계산하는 초당 촬영수 계산단계;
    를 포함하는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 중복인식물체 처리단계는,
    i-1 번째의 촬영에서 촬영된 상기 물체가 상기 비전카메라의 촬영 주기동안 이동한 추정위치P(x', y')를 계산하는 추정위치 계산단계;
    i번째 촬영에서 촬영된 상기 물체의 위치P(xi, yi)를 인식하는 촬영물체 인식 단계;
    상기 P(x', y')와 P(xi, yi)의 간의 거리를 계산하는 거리계산단계;
    상기 거리계산단계에서 계산된 거리가 기 설정치 이내인지의 여부에 의하여, 동일물체인지를 판단하는 동일물체 판단단계;
    를 포함하는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 제1 펄스계산단계는, 다음식의 의해 상기 컨베이어 벨트의 상기 이상적인 단위거리당 펄스수(PPMI)가 계산되는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법.
    Figure 112020104537118-pat00022

    여기서, N은 회전당 펄스수 이며, D는 엔코더의 직경이고, x는 엔코더 타입이다.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제2 펄스계산단계는, 다음식에 의해 상기 실제 단위거리당 펄스수(PPMR)가 계산되는 컨베이어 벨트의 영상 처리방법.
    Figure 112020104537118-pat00023

    여기서, l은 컨베이어 벨트상의 임의의 두 지점간의 거리이고,
    Figure 112020104537118-pat00024
    은 l거리를 이동될 때의 엔코더 펄스수이다.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 벨트속도 도출단계는,
    다음 식에 의해 단위거리당 펄스수의 오차(
    Figure 112020104537118-pat00025
    ) 를 계산하고,
    Figure 112020104537118-pat00026

    상기 단위거리당 펄스수의 오차에 의하여, 상기 컨베이어 벨트위의 상기 물체의 이동거리(s)를 아래의 식에 의해 계산하며,
    Figure 112020104537118-pat00027

    도출된 상기 컨베이어 벨트위의 상기 물체의 이동거리(s)와, 상기 이동거리(s)를 이동할 때 걸리는 시간(
    Figure 112020104537118-pat00028
    )에 의하여, 아래식에 의해 상기 컨베이어 벨트의 이송속도(v)를 도출하는 단계인 컨베이어 벨트의 영상 처리 방법.
    Figure 112020104537118-pat00029
  12. 제7항에 있어서,
    상기 트리거 시간 계산단계는,
    상기 비전카메라의 시야거리와 상기 컨베이어 벨트 상에서 이송되는 상기 물체의 길이의 차를, 상기 컨베이어 속도 계산단계에서 계산된 상기 컨베이어 벨트의 이송속도(v)로 나누어 구하는 단계인 컨베이어 벨트의 영상 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 초당 촬영수 계산단계는, 상기 트리거 시간 계산단계에서 계산된 상기 트리거 시간간격의 역수인 컨베이어 벨트의 영상 처리 방법.
KR1020190102532A 2019-08-21 2019-08-21 중복인식 물체를 처리하는 컨베이어 벨트 영상 처리장치 및 방법 KR102218894B1 (ko)

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