KR102316268B1 - 상품 인식을 위한 데이터 취득 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템은 위치 및 촬영각도를 조절하며 물체를 촬영하는 이미지 수집부; 회전 가능한 턴테이블; 상기 이미지 수집부 및 상기 턴테이블의 동작을 제어하는 제어부; 상기 물체에 부착된 바코드를 판독하여 물체 식별 정보를 획득하는 바코드 리더기; 및 상기 물체와 관련된 정보를 저장하고 관리하는 데이터 서버를 포함한다.

Description

상품 인식을 위한 데이터 취득 시스템{DATA ACQUISITION SYSTEM FOR PRODUCT RECOGNITION}
본 발명은 상품 인식을 위한 데이터 취득 시스템에 관한 것이다.
머신 러닝 또는 기계 학습은 컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야이다. 머신 러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취한다.
이를 위해 머신 러닝은 방대한 양의 데이터 수집 및 분석이 요구되는데, 이 과정에서 데이터의 양과 질이 증가할수록 예측 및 판단의 정확도가 향상될 수 있다. 따라서, 머신 러닝 분야에서는 이러한 양질의 방대한 데이터를 수집하는 것이 무엇보다 중요한 과제이다.
이러한 머신 러닝 분야는 제공된 이미지를 기반으로 그 이미지가 어떤 물체에 관한 것인지를 판별하는 곳에서도 많이 사용되고 있다. 특히 물품의 생산, 유통, 보관 및 판매 과정에서 사람이 일일이 물체를 식별하는 것이 아닌, 기계를 통해 물체를 인식하기 위한 분야로의 활용이 꾸준히 시도되고 있다.
따라서, 기계를 통한 물체 인식의 정확도를 높이기 위해 양질의 방대한 데이터 획득이 요구되며, 본 발명의 경우 물품 인식을 위한 머신 러닝 과정에서 활용될 수 있는 데이터를 취득하기 위한 시스템을 제공한다.
일본공개특허공보 특개2019-125144호(2019.07.25.)
본 발명의 일 실시예는 기계를 통한 상품 인식의 정확도 및 신뢰도 향상을 위해 양질의 방대한 물체 관련 데이터를 수집하는 상품 인식 데이터 취득 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
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 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템은 위치 및 촬영각도를 조절하며 물체를 촬영하는 이미지 수집부; 회전 가능한 턴테이블; 기 이미지 수집부 및 상기 턴테이블의 동작을 제어하는 제어부; 및 상기 물체에 부착된 바코드를 판독하여 물체 식별 정보를 획득하는 바코드 리더기를 포함한다.
상기 시스템은 상기 물체와 관련된 정보를 저장하고 관리하는 데이터 서버를 더 포함할 수 있다.
상기 이미지 수집부는 영상 수집장치, 위치 조절장치 및 촬영각도 조절장치를 포함할 수 있다.
상기 영상 수집장치는 상기 영상 수집장치로부터 물체까지의 거리인 이격 거리의 측정이 가능한 깊이 카메라를 포함할 수 있다.
상기 제어부는: 이미지 수집부 제어 유닛; 및 턴테이블 제어 유닛을 포함할 수 있다.
상기 이미지 수집부 제어 유닛은, 상기 위치 조절장치를 통해 상기 영상 수집장치가 제공되는 높이 및 상기 영상 수집장치와 상기 물체 간의 수평 거리를 조절하고, 상기 촬영각도 조절장치를 통해 상기 영상 수집장치가 상기 물체를 바라보는 각도를 조절할 수 있다.
상기 턴테이블 제어 유닛은, 기 설정된 각도마다 상기 턴테이블의 회전을 정지시키고, 기 설정된 시간이 흐른 후 다시 상기 턴테이블의 회전을 재개할 수 있다.
상기 턴테이블 제어 유닛은, 상기 영상 수집장치를 통해 촬영 가능한 초당 프레임 수에 따라 상기 턴테이블의 회전 속도를 조절할 수 있다.
상기 데이터 서버는: 상기 영상 수집장치를 통해 수집된 이미지 상에서 상기 물체에 해당하는 영역인 전경영역만을 추출하는 전경영역추출부; 상기 깊이 카메라를 통해 측정된 상기 이격 거리를 통해 상기 물체의 실제 크기를 산출하는 크기산출부; 상기 물체 식별 정보, 상기 물체의 실제 크기 및 상기 전경영역을 매칭시키는 데이터매칭부; 및 상기 매칭된 데이터를 저장하는 데이터베이스부를 포함할 수 있다.
상기 데이터 서버는, 상기 물체의 정지 시 이미지와 회전 시 이미지를 비교하여 상기 회전 시 이미지의 블러링 정도를 산출하는 블러링값산출부를 더 포함할 수 있다.
상기 턴테이블 제어 유닛은, 상기 블러링값산출부를 통해 산출된 상기 블러링 정도에 따라 상기 턴테이블의 회전 속도를 조절할 수 있다.
상기 데이터 서버는, 상기 영상 수집장치를 통해 수집되는 이미지와 상기 데이터베이스부에 기 저장되어 있는 이미지를 비교하여 신규한 이미지인지를 판단하는 신규데이터판단부를 더 포함할 수 있다.
상기 물체에 빛을 조사하는 광원부를 더 포함할 수 있다.
상기 광원부는 상기 물체를 비추는 빛의 각도, 밝기 및 색상 조절이 가능할 수 있다.
상기 시스템은 상기 물체와 관련된 정보를 수집하는 센서부를 더 포함하고, 상기 센서부는 무게 센서를 포함하고, 상기 데이터매칭부는 상기 전경영역에 상기 무게 센서를 통해 획득한 무게 정보를 추가로 매칭시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템은 기계를 통한 상품 인식의 정확도 및 신뢰도 향상을 위해 양질의 방대한 물체 관련 데이터를 수집할 수 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.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템을 통해 상품 인식을 위한 데이터를 취득하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 영상 수집장치를 통해 수집된 물체의 이미지에 블러링이 생기지 않은 모습을 나타낸 도면이다.
도 4는 영상 수집장치를 통해 수집된 물체의 이미지에 블러링이 생긴 모습을 나타낸 도면이다.
도 5는 블러링 없는 이미지를 획득하기 위한 턴테이블 제어 유닛의 턴테이블 회전 속도 제어 과정을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 6은 영상 수집장치를 통해 수집된 이미지 상에서 물체에 해당하는 영역인 전경영역이 차지하는 면적의 비율이 기 설정된 값을 초과한 모습을 나타낸 도면이다.
도 7 은 영상 수집장치를 통해 수집된 이미지 상에서 물체가 차지하는 영역인 전경영역의 비율이 머신 러닝을 위한 적정 비율로 유지되도록 영상 수집장치를 제어하는 과정을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.
한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.
이하, 본 명세서의 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템(10)을 통해 상품 인식을 위한 데이터를 취득하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 인식 데이터 취득 시스템(10)의 대략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 상품 인식 데이터 취득 시스템(10)은 이미지 수집부(100), 턴테이블(200), 제어부(300), 바코드 리더기(400) 및 데이터 서버(500)를 포함한다.
이미지 수집부(100)는 영상 수집장치(110), 위치 조절장치(120) 및 촬영각도 조절장치(130)를 포함한다.
물체는 기 설정된 속도로 회전하는 턴테이블(200) 상에 제공된다.
영상 수집장치(110)는 턴테이블(200) 상에 제공되는 물체를 촬영하여 물체의 이미지 데이터를 수집한다.
일 예에 따르면, 영상 수집장치(110)는 카메라 또는 비디오 카메라로 제공될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 영상 수집장치(110)는 깊이 카메라(111)를 더 포함할 수 있다.
깊이 카메라(111)는 영상 수집장치(110)와 물체 간의 거리인 이격 거리를 측정하며, 이를 기초로 물체의 실제 크기를 측정한다.
영상 수집장치(110)는 촬영각도 조절장치(130)에 결합되며, 촬영각도 조절장치(130)는 위치 조절장치(120)에 결합된다.
위치 조절장치(120)는 수직 방향으로의 높낮이 조절이 가능한 수직길이조절부 및 수평 방향으로의 길이 조절이 가능한 수평길이조절부를 포함한다.
촬영각도 조절장치(130)는 수평길이조절부의 끝단에 결합되며, 영상 수집장치(110)가 바라보는 방향을 상하좌우로 조절할 수 있다.
즉, 영상 수집장치(110)는 위치 조절장치(120)를 통해 수직방향 및 수평방향으로의 위치 조절이 가능하며, 촬영각도 조절장치(130)를 통해 촬영 각도 조절이 가능하다.
기본적으로 영상 수집장치(110)는 복수개로 제공된다. 하지만, 위치 조절장치(120)와 촬영각도 조절장치(130)를 통해 영상 수집장치(110)의 위치와 촬영각도 조절이 가능할 뿐만 아니라, 턴테이블(200)을 통해 물체의 회전 역시 가능하기에, 경우에 따라 한 개의 영상 수집장치(110)를 이용한 물체 이미지 데이터 수집 역시 가능하다.
턴테이블(200)은 유리 또는 아크릴을 포함한 투명한 재질로 제공될 수 있다. 이때 턴테이블(200)의 저면 영역에 영상 수집장치(110)가 추가적으로 제공될 수 있으며, 이를 통해 물체를 뒤집지 않고 물체의 저면 이미지 데이터 수집이 가능하다.
제어부(300)는 이미지 수집부 제어 유닛(310) 및 턴테이블 제어 유닛(320)을 포함한다.
이미지 수집부 제어 유닛(310)은 위치 조절장치(120) 및 촬영각도 조절장치(130)를 제어한다.
즉, 이미지 수집부 제어 유닛(310)을 통해 위치 조절장치(120)를 제어하여 영상 수집장치(110)가 제공되는 높이 및 영상 수집장치(110)와 물체 간의 수평거리를 조절한다.
또한, 이미지 수집부 제어 유닛(310)을 통해 촬영각도 조절장치(130)를 제어하여 영상 수집장치(110)가 바라보는 각도를 조절한다.
턴테이블 제어 유닛(320)은 턴테이블(200)의 동작을 제어한다.
일 예에 따르면, 기 설정된 각도마다 턴테이블(200)의 회전을 정지시키고, 기 설정된 시간이 흐른 후 다시 턴테이블(200)의 회전을 재개할 수 있다.
즉, 사용자는 5°마다 턴테이블(200)의 회전을 정지시키고 5초 후 다시 턴테이블(200)의 회전을 재개할 수 있으며, 이때 각도 및 시간은 턴테이블 제어 유닛(320)을 통해 변경 가능하다.
다른 예에 따르면, 영상 수집장치(110)를 통해 촬영 가능한 초당 프레임 수에 따라 턴테이블(200)의 회전 속도를 조절할 수 있다.
초당 촬영 가능한 프레임 수가 높은 영상 수집장치(110)를 사용할 경우, 초당 촬영 가능한 프레임 수가 낮은 영상 수집장치(110)를 사용하는 경우에 비해 턴테이블(200)을 빠른 속도로 회전시키더라도 블러링(이미지가 흐려지는 현상) 없는 이미지 획득이 가능하다.
바코드 리더기(400)는 물체에 부착된 바코드를 판독하여 물체 식별 정보를 획득한다.
물체 식별 정보는 해당 물체의 품목, 종류 및 품명을 포함한 다른 물체와의 구분을 위한 정보를 말한다.
데이터 서버(500)는 물체와 관련된 정보를 저장하고 관리한다.
데이터 서버(500)는 전경영역추출부(510), 크기산출부(520), 데이터매칭부(530) 및 데이터베이스부(540)를 포함한다.
전경영역추출부(510)는 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 이미지 상에서 물체에 해당하는 영역인 전경영역만을 추출한다.
영상 수집장치(110)를 통해 수집된 이미지는 물체에 해당하는 영역인 전경영역과 그 주위 영역인 배경영역으로 구분된다.
전경영역추출부(510)는 이러한 전체 이미지 상에서 물체에 해당하는 영역인 전경영역만을 추출한다.
이를 위해 물체와 배경의 색 정보 차이를 이용하여 물체의 경계선을 추출한 후 해당 경계선의 내부 영역을 전경영역으로 판단하고 해당 영역만을 추출할 수 있다.
하지만, 전경영역 추출 방법은 이에 한정되지 않으며 공지된 방법은 제한 없이 적용 가능하다.
크기산출부(520)는 깊이 카메라(111)를 통해 측정된 영상 수집장치(110)과 물체 간의 거리인 이격 거리, 즉 심도를 통해 물체의 실제 크기를 산출한다.
깊이 카메라(111)는 SL(Structured Light) 방식 또는 TOF(Time of Flight) 방식을 통해 심도를 측정할 수 있다.
SL 방식은 특정 패턴의 신호를 방사해 물체 표면에 따라 패턴이 변형된 정도를 분석해 심도를 계산한다.
ToF 방식은 비행시간 거리 측정법이라고도 불리며, 방출된 신호가 물체에 부딪쳐 돌아오는 시간차를 측정해 물체와의 거리를 측정한다.
이 외에도 깊이 카메라(111)를 통해 심도를 측정할 수 있는 방식은 제한 없이 적용 가능하다.
데이터매칭부(530)는 바코드 리더기(400)를 통해 획득한 물체 식별 정보, 크기산출부(520)를 통해 획득한 물체의 실제 크기 및 전경영역추출부(510)를 통해 추출한 전경영역을 서로 매칭시킨다.
데이터베이스부(540)는 데이터매칭부(530)를 통해 매칭된 데이터를 저장한다.
데이터베이스부(540)에 저장된 데이터는 이후 머신 러닝을 위한 데이터로 활용될 수 있다.
데이터 서버(500)는 블러링값산출부(550)를 더 포함할 수 있다.
도 3은 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 물체의 이미지에 블러링이 생기지 않았을 때의 모습을 나타낸 도면이다.
도 4는 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 물체의 이미지에 블러링이 생긴 모습을 나타낸 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 영상 수집장치(110)가 블러링 현상 없이 촬영 가능한 초당 프레임 수의 범위를 벗어나는 속도로 턴테이블(200)이 회전하는 경우 도 4와 같은 블러링 현상이 발생한 이미지가 얻어진다.
도 5는 블러링 없는 이미지를 획득하기 위한 턴테이블 제어 유닛(320)의 턴테이블(200) 회전 속도 제어 과정을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 5를 참조하면, 블러링값산출부(550)는 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 이미지의 블러링(이미지가 흐려지는 현상) 정도를 정량적으로 판단한다.
이를 위해, 블러링값산출부(550)는 턴테이블(200)이 회전할 때 수집된 물체의 회전 시 이미지를 이용한다.
보다 자세히 말하면, 물체의 회전 시 이미지에 블러 필터를 적용하여 획득한 블러링된 회전 시 이미지와 블러 필터 적용 전의 기존 회전 시 이미지를 비교한 후 그 평균 차이값을 계산함으로써 블러링 정도를 나타내는 블러링 값을 산출한다.
턴테이블 제어 유닛(320)은 턴테이블(200)의 회전 속도를 제어하는데, 이때 블러링값산출부(550)에서 산출된 블러링값에 따라 턴테이블(200)의 회전 속도를 조절한다.
즉, 블러링값산출부(550)를 통해 산출된 블러링값이 높을수록 턴테이블(200)의 회전 속도를 감소시켜 블러링 현상을 줄일 수 있다.
도 6은 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 이미지 상에서 물체에 해당하는 영역인 전경영역이 차지하는 면적의 비율이 기 설정된 값을 초과했을 때의 모습을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 전체 이미지 중 전경영역이 차지하는 면적의 비율이 기 설정된 값을 넘었을 경우 한 화면 상에 물체의 전체 이미지가 담기지 못하게 된다.
이와 같은 현상은 영상 수집장치(110)의 줌 인(Zoom In)정도가 과도하거나 물체의 크기가 커서 영상 수집장치(110)와의 거리가 가까울 경우 발생할 수 있다.
이 경우 물체가 차지하는 영역인 전경영역을 줄이기 위한 과정이 요구된다.
도 7 은 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 이미지 상에서 물체가 차지하는 영역인 전경영역의 비율이 머신 러닝을 위한 적정 비율로 유지되도록 영상 수집장치(110)를 제어하는 과정을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 7을 참조하면, 먼저 전경영역추출부(510)를 통해 전체 이미지 상에서 물체에 해당하는 영역인 전경영역을 추출한다.
데이터 서버(500)는 전경영역면적비산출부(560)를 더 포함할 수 있다.
전경영역면적비산출부(560)는 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 전체 이미지 중 전경영역추출부(510)를 통해 추출된 전경영역이 차지하는 비율을 산출한다.
이미지 수집부 제어 유닛(310)은 전체 이미지 상에서 전경영역이 차지하는 비율이 제 1 면적비를 초과하는 경우 영상 수집장치(110)를 제어하여 줌 아웃(Zoom Out) 시킨다.
예를 들면, 이미지의 전체 면적 중 전경영역이 차지하는 비율이 80%를 초과하는 경우 영상 수집장치(110)를 줌 아웃(Zoom Out)시켜 전경영역이 차지하는 비율을 감소시킨다.
이때, 제 1 면적비는 80%로 고정되는 것이 아닌 사용자의 설정에 따라 조절 가능하다.
또한, 이미지 수집부 제어 유닛(310)은 전체 이미지 상에서 전경영역이 차지하는 비율이 제 2 면적비 이하인 경우 영상 수집장치(110)를 제어하여 줌 인(Zoom In)시킨다.
예를 들면, 이미지의 전체 면적 중 전경영역이 차지하는 비율이 20% 이하인 경우 영상 수집장치(110)를 줌 인(Zoom In)시켜 전경영역이 차지하는 비율을 증가시킨다.
이때, 제 2 면적비는 20%로 고정되는 것이 아닌 사용자의 설정에 따라 조절 가능하다.
데이터 서버(500)는 신규데이터판단부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
신규데이터판단부는 전경영역추출부(510)에서 추출된 전경영역 이미지와 데이터베이스부(540)에 기 저장되어 있는 전경영역 이미지를 비교하여 현재 수집되고 있는 이미지가 신규한 이미지인지 여부를 판단한다.
이때, 해당 이미지가 신규한 이미지일 경우 이미지 수집 및 저장을 계속해서 진행하고, 해당 이미지가 데이터베이스부(540)에 기 저장되어 있는 이미지와 동일할 경우 영상 수집장치(110)를 통한 이미지 수집을 정지한다.
이미지 취득 시스템(10)은 광원부(600)를 더 포함할 수 있다.
광원부(600)는 물체에 빛을 조사한다.
광원부(600)는 물체를 비추는 빛의 각도, 밝기 및 색상 조절이 가능하다.
이를 통해 물체의 이미지에 다양한 변화를 부여할 수 있다.
이미지 취득 시스템(10)은 물체에 관련된 정보를 수집하는 센서부(700)를 더 포함할 수 있다.
센서부(700)는 무게 센서(710)를 포함한다.
무게 센서(710)를 통해 획득한 물체의 무게 데이터는 데이터매칭부(530)로 전달되며, 데이터매칭부(530)에서는 무게 데이터와 전경영역을 추가적으로 매칭시킨다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 취득 시스템(10)은 영상 수집장치(110)를 통해 수집된 이미지 데이터, 크기산출부(520)를 통해 산출된 물체의 실제 크기, 바코드 리더기(400)를 통해 획득한 물체 식별 정보 및 무게 센서(710)를 통해 수집된 무게 데이터를 통해 상품 인식 데이터를 취득한다.
또한, 이 과정에서 이미지에 블러링이 발생하는 경우 턴테이블(200)의 회전 속도를 제어하며, 전체 이미지 상에서 물체가 차지하는 비율이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우 영상 수집장치(110)의 줌을 조절한다.
본 발명의 일 실시예는 기계를 통한 상품 인식의 정확도 및 신뢰도 향상을 위해 양질의 방대한 물체 관련 데이터를 수집하는 상품 인식 데이터 취득 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.
10: 이미지 취득 시스템 100: 이미지 수집부
110: 영상 수집장치 111: 깊이 카메라
120: 위치 조절장치 130: 촬영각도 조절장치
200: 턴테이블 300: 제어부
310: 이미지 수집부 제어 유닛 320: 턴테이블 제어 유닛
400: 바코드 리더기 500: 데이터 서버
510: 전경영역추출부 520: 크기산출부
530: 데이터매칭부 540: 데이터베이스부
550: 블러링값산출부 560: 전경영역면적비산출부
600: 광원부 700: 센서부
710: 무게 센서

Claims (15)

  1. 위치 및 촬영각도를 조절하며 물체를 촬영하는 이미지 수집부;
    회전 가능한 턴테이블;
    상기 이미지 수집부 및 상기 턴테이블의 동작을 제어하는 제어부;
    상기 물체에 부착된 바코드를 판독하여 물체 식별 정보를 획득하는 바코드 리더기; 및
    상기 물체와 관련된 정보를 저장하고 관리하는 데이터 서버를 포함하고,
    상기 데이터 서버는:
    상기 이미지 수집부를 통해 수집된 이미지 상에서 상기 물체에 해당하는 영역인 전경영역만을 추출하는 전경영역추출부;
    상기 물체의 정지 시 이미지와 회전 시 이미지를 비교하여 상기 회전 시 이미지의 블러링 정도를 산출하는 블러링값산출부; 및
    상기 이미지 수집부를 통해 수집된 전체 이미지 상에서 상기 전경영역추출부를 통해 추출된 전경영역이 차지하는 비율을 산출하는 전경영역면적비산출부를 포함하고,
    상기 제어부는:
    이미지 수집부 제어 유닛 및
    턴테이블 제어 유닛을 포함하고,
    상기 이미지 수집부 제어 유닛은:
    상기 전경영역면적비산출부를 통해 산출된 비율이 제 1 면적비를 초과하는 경우, 이미지 수집부를 제어하여 줌 아웃(Zoon Out)시키고;
    상기 전경영역면적비산출부를 통해 산출된 비율이 제 2 면적비 이하인 경우, 이미지 수집부를 제어하여 줌 인(Zoon In)시키고,
    상기 턴테이블 제어 유닛은:
    상기 블러링값산출부를 통해 산출된 상기 블러링 정도에 따라 상기 턴테이블의 회전 속도를 조절하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 수집부는 영상 수집장치, 위치 조절장치 및 촬영각도 조절장치를 포함하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 영상 수집장치는 상기 영상 수집장치로부터 물체까지의 거리인 이격 거리의 측정이 가능한 깊이 카메라를 포함하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  5. 삭제
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 이미지 수집부 제어 유닛은,
    상기 위치 조절장치를 통해 상기 영상 수집장치가 제공되는 높이 및 상기 영상 수집장치와 상기 물체 간의 수평 거리를 조절하고,
    상기 촬영각도 조절장치를 통해 상기 영상 수집장치가 상기 물체를 바라보는 각도를 조절하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 턴테이블 제어 유닛은,
    기 설정된 각도마다 상기 턴테이블의 회전을 정지시키고,
    기 설정된 시간이 흐른 후 다시 상기 턴테이블의 회전을 재개하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 턴테이블 제어 유닛은,
    상기 영상 수집장치를 통해 촬영 가능한 초당 프레임 수에 따라 상기 턴테이블의 회전 속도를 조절하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  9. 제 4 항에 있어서,
    상기 데이터 서버는:
    상기 깊이 카메라를 통해 측정된 상기 이격 거리를 통해 상기 물체의 실제 크기를 산출하는 크기산출부;
    상기 물체 식별 정보, 상기 물체의 실제 크기 및 상기 전경영역을 매칭시키는 데이터매칭부; 및
    상기 매칭된 데이터를 저장하는 데이터베이스부를 포함하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 데이터 서버는,
    상기 영상 수집장치를 통해 수집되는 이미지와 상기 데이터베이스부에 기 저장되어 있는 이미지를 비교하여 신규한 이미지인지를 판단하는 신규데이터판단부를 더 포함하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 물체에 빛을 조사하는 광원부를 더 포함하는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 광원부는 상기 물체를 비추는 빛의 각도, 밝기 및 색상 조절이 가능한
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 시스템은 상기 물체와 관련된 정보를 수집하는 센서부를 더 포함하고,
    상기 센서부는 무게 센서를 포함하고,
    상기 데이터매칭부는 상기 전경영역에 상기 무게 센서를 통해 획득한 무게 정보를 추가로 매칭시키는
    상품 인식 데이터 취득 시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102568032B1 (ko) * 2022-12-27 2023-08-18 (주) 케이씨넷 인공 지능을 이용한 진품 감정 시스템
KR102568189B1 (ko) * 2022-12-27 2023-08-18 (주) 케이씨넷 불법복제품 판독시스템

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102396089B1 (ko) * 2021-09-24 2022-05-10 주식회사 휴벡셀 체내이식 형 의료기기에 마킹된 데이터메트릭스 코드 판독 장치
CN114170646B (zh) * 2021-11-05 2022-09-16 浙江恒源环保科技股份有限公司 一种基于四维人脸识别的感应系统
CN114241182A (zh) * 2021-12-21 2022-03-25 上海帝图信息科技有限公司 一种身体语言的识别系统和方法
KR102433004B1 (ko) * 2021-12-21 2022-08-18 주식회사 인피닉 인공 지능 기반의 무인 결제 장치 및 방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150042791A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Postea, Inc. Apparatus, systems and methods for enrollment of irregular shaped objects
US20190026585A1 (en) * 2016-07-29 2019-01-24 Conduent Business Services, Llc Multi-Angle Product Imaging Device
JP2019125144A (ja) * 2018-01-16 2019-07-25 株式会社富士通アドバンストエンジニアリング 商品情報管理プログラム、方法及び装置、並びに商品管理プログラム、方法及び装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100843433B1 (ko) * 2006-11-22 2008-07-03 삼성전기주식회사 소형 카메라 모듈의 블러링 양 측정 방법
KR101851550B1 (ko) * 2018-04-04 2018-04-24 주식회사 엑사스코프 하이브리드 상품 인식 기술을 통해 복수의 상품을 동시에 처리할 수 있는 셀프 체크 아웃 기기

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150042791A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Postea, Inc. Apparatus, systems and methods for enrollment of irregular shaped objects
US20190026585A1 (en) * 2016-07-29 2019-01-24 Conduent Business Services, Llc Multi-Angle Product Imaging Device
JP2019125144A (ja) * 2018-01-16 2019-07-25 株式会社富士通アドバンストエンジニアリング 商品情報管理プログラム、方法及び装置、並びに商品管理プログラム、方法及び装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102568032B1 (ko) * 2022-12-27 2023-08-18 (주) 케이씨넷 인공 지능을 이용한 진품 감정 시스템
KR102568189B1 (ko) * 2022-12-27 2023-08-18 (주) 케이씨넷 불법복제품 판독시스템

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