KR102539765B1 - 농산물의 ２ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법 - Google Patents
농산물의 ２ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102539765B1 KR102539765B1 KR1020200065333A KR20200065333A KR102539765B1 KR 102539765 B1 KR102539765 B1 KR 102539765B1 KR 1020200065333 A KR1020200065333 A KR 1020200065333A KR 20200065333 A KR20200065333 A KR 20200065333A KR 102539765 B1 KR102539765 B1 KR 102539765B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- robot
- harvesting
- module
- crop
- Prior art date
Links
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 title claims abstract description 112
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 37
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 27
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 5
- 238000013138 pruning Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 2
- 230000035939 shock Effects 0.000 claims description 2
- 230000001954 sterilising effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004659 sterilization and disinfection Methods 0.000 claims description 2
- 230000008685 targeting Effects 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 7
- 235000001674 Agaricus brunnescens Nutrition 0.000 description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 241000675108 Citrus tangerina Species 0.000 description 1
- 235000011511 Diospyros Nutrition 0.000 description 1
- 244000236655 Diospyros kaki Species 0.000 description 1
- 235000016623 Fragaria vesca Nutrition 0.000 description 1
- 240000009088 Fragaria x ananassa Species 0.000 description 1
- 235000011363 Fragaria x ananassa Nutrition 0.000 description 1
- 240000000599 Lentinula edodes Species 0.000 description 1
- 244000141359 Malus pumila Species 0.000 description 1
- 241000121220 Tricholoma matsutake Species 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 235000021016 apples Nutrition 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000012656 cationic ring opening polymerization Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000009313 farming Methods 0.000 description 1
- 210000005224 forefinger Anatomy 0.000 description 1
- 210000004247 hand Anatomy 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01D—HARVESTING; MOWING
- A01D46/00—Picking of fruits, vegetables, hops, or the like; Devices for shaking trees or shrubs
- A01D46/24—Devices for picking apples or like fruit
- A01D46/253—Portable motorised fruit pickers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
- B25J19/02—Sensing devices
- B25J19/021—Optical sensing devices
- B25J19/023—Optical sensing devices including video camera means
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J5/00—Manipulators mounted on wheels or on carriages
- B25J5/007—Manipulators mounted on wheels or on carriages mounted on wheels
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
- B25J9/1697—Vision controlled systems
-
- G06T3/0037—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/06—Topological mapping of higher dimensional structures onto lower dimensional surfaces
- G06T3/067—Reshaping or unfolding 3D tree structures onto 2D planes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Harvesting Machines For Specific Crops (AREA)
Abstract
본 발명은 이동식 카메라를 탑재한 로봇이 프로그램에 따라 작물을 관리하면서 작물들의 실시간 촬영을 통하여 작물 별로 촬영된 영상에서 2D 단면적을 산출한 후 판독하여 수확 근접 시기가 된 작물은 해당 작물의 2D 이미지를 중심축으로부터 수평 360도 회전시켜 최종 작물의 부피를 구하고, 이를 중량 값으로 계산하여 설정된 비교 데이터에 따라 수확 여부를 판단할 수 있는 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 농산물의 관리 및 수확업무에 로봇을 이용한 방법에서 열매식물의 과실 또는 버섯 등의 좌우 대칭 작물의 경우, 카메라에 의한 영상 이미지로 대상작물의 수확시기를 측정하기 한 방법으로서 생육 작물들의 체적을 통한 중량을 평가하여 작물의 성장에 따른 중량을 확인한 후, 이를 수확을 위한 중량 값과 비교하여 정격 중량 값이 도출되는 경우 수확하도록 함으로써 농작물 관리에 있어 수확시기의 적기를 놓치지 않도록 하기 위한 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법에 관한 것이다.
현대는 AI(인공지능)시대로 접어 들었다.
생산현장 뿐만 아니라 서비스 산업까지도 실시간 영상을 판독하여 손님들에게 서비스를 제공하고, 각 매장에는 무인 결제 시스템까지 갖추어지는 이러한 기술혁명에서 인간은 값비싼 노동력일 뿐이다.
그러나 인류의 발전에서 산업의 발전을 떼어 놓을 수 없듯이 산업과 인류는 공생하는 관계에서 상호 보완적으로 발전해 왔음을 부인하지 못한다.
이러한 AI(인공지능) 산업은 최근 농·산업까지 영향을 확대하여 ‘스마트 팜’이라는 사업 군으로 자리잡고 있으며, 센서기술과 로봇공학의 과학기술적 결합은 농·산업에 있어 일대 혁신을 일으키고 있다.
산업이 발전하면서 농촌은 일손이 항상 부족한 상태이며, 갈수록 그 정도가 더욱더 심화되고 있는 것이 사실이다.
따라서 외국인을 고용하기도 하지만 이는 노동력을 조달하기 쉬운 장점만 있을 뿐이며, 국내의 노동법을 적용 받기 때문에 국내의 노동 임금과 별반 차이가 없어 값비싼 노동력으로는 국내 농산물의 수지를 맞추기가 매우 힘들므로 최근 AI(인공지능)시대의 추세에 맞춰 농·산업에도 자동화 시설이 확대되고 각종 로봇이 등장하는 계기가 되고 있다.
농·산업에서 로봇의 역할은 무인방제, 잡초제거 등 번거로운 농사일의 처리를 위하여 많은 개발이 이루어지고 있지만, 작물 수확의 경우 시기를 놓치면 손실로 직결되므로 이에 대한 개발이 역시 매우 시급하다할 것이다.
특히 임야의 대표적인 농산물인 감 등의 경우에는 사과나 귤처럼 평면적에 설치된 시설하우스 재배가 아니라 거의 산비탈인 임야에서 재배되어 일손 부족으로 수확 철이 되어도 버려지다시피 하고 있어 국내 농·산업의 대표적인 손실 군으로 자리잡고 있다.
이 뿐만 아니라 식물공장에서 대량 생산되는 버섯이 아닌 경우, 즉 표고버섯, 송하버섯, 이슬송이 버섯 등의 경우, 좋은 품질의 버섯을 생산하기 위하여서는 버섯의 발이 직후 솎음 관리가 무엇보다 중요하며, 딸기 역시 수확과 관리에 많은 일손을 필요로 하는 대표적인 작물 군으로서 이러한 농작물 관리를 위한 AI 기반의 로봇의 개발은 필수적이라 할 수 있을 것이다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 이동식 카메라를 탑재한 로봇이 프로그램에 따라 작물을 관리하면서 작물들의 실시간 촬영을 통하여 작물 별로 촬영된 영상에서 2D 단면적을 산출한 후 판독하여 수확 근접 시기가 된 작물은 해당 작물의 2D 이미지를 중심축으로부터 수평 360도 회전시켜 최종 작물의 부피를 구하고, 이를 중량 값으로 계산하여 설정된 비교 데이터에 따라 수확 여부를 판단하도록 하기 위한 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 해당 작물을 카메라를 통하여 촬영된 영상에서 작물의 2D 표면 면적을 구하고, 일정한 면적에 도달하면 해당 작물의 중심을 축으로 하여 수평으로 360도 회전시킴으로써 3D화시켜 해당 작물의 전체 체적을 구해서 제공하도록 하기 위한 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 작물의 3D 체적에 따른 부피 중량 값을 계산한 후, 수확 필요 데이터 값과 비교한 후 작물 수확을 결정하는데, 수확이 결정되면 로봇에 부착된 집게와 가위를 이용하여 해당 작물을 실시간 수확하여 로봇과 함께 이동되는 이동대차에 적재함으로써, 사용자들이 작물의 수확시기를 놓치지 않고 생산물의 수확이 가능하게 하도록 하는 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템은, 로봇(10), 이동대차(20), 정보 처리 장치부(100)를 포함하여, 정보 처리 장치부(100)에 의한 로봇(10), 이동대차(20)에 대한 제어를 통해 농산물이 좌·우측 각각이 대응되는 형태를 띠는 대상작물 군을 대상으로 수확관리를 수행하는 농산물의 무 접점 2D 영상의 3D 변환을 통한 체적 평가 기반의 로봇에 의한 대상작물 수확 관리 시스템(1)에 있어서, 정보 처리 장치부(100)는, 로봇(10)의 영상 카메라(11)에서 촬영된 대상작물에 대한 영상캡처를 수행하는 작물 영상 캡처 과정, 대상작물에 대한 2D 이미지 입력에 따라 캡처 영상의 이미지 분석(면적)을 수행하고, 대상작물에 대한 2D에서 3D로의 이미지 변환에 따라 2D 캡처 이미지에 대한 3D 변환 기반의 분석(체적)을 수행하여 분석된 체적과 작물 취출 특성 정보 간의 비교를 통해 취출로 판단된 경우 로봇(10)과 이동대차(20)에 대한 제어를 통해 대상작물을 수확하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 로봇(10)은, 영상카메라(11), 관절식 암 집게(12)와 전지가위(13), 그리고 동력장치인 레일바퀴로 구성되며, 살균을 위한 분무 노즐과 용액 관로인 호스가 추가로 설치되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 본 발명에서 영상카메라(11) 및 관절식 암 집게(12)와 전기가위(13)는 일체 또는 분리되며 단수 또는 복수 개가 장착되는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 방법은, 정보 처리 장치부(100)가 로봇(10)의 영상 카메라(11)에서 촬영된 대상작물에 대한 영상캡처를 수행하는 작물 영상 캡처하는 제 1 단계; 정보 처리 장치부(100)가 대상작물에 대한 2D 이미지 입력에 따라 캡처 영상의 이미지 분석(면적)을 수행하고, 대상작물에 대한 2D에서 3D로의 이미지 변환에 따라 2D 캡처 이미지에 대한 3D 변환 기반의 분석(체적)을 수행하는 제 2 단계; 및 정보 처리 장치부(100)가 분석된 체적과 작물 취출 특성 정보 간의 비교를 통해 취출로 판단된 경우 로봇(10)과 이동대차(20)에 대한 제어를 통해 대상작물을 수확하는 제 3 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 본 발명은, 농산물 중 좌·우측 각각이 대응되는 형태를 띠는 대상작물 군을 대상으로 수확관리를 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법은, 이동식 카메라를 탑재한 로봇이 프로그램에 따라 작물을 관리하면서 작물들의 실시간 촬영을 통하여 작물 별로 촬영된 영상에서 2D 단면적을 산출한 후 판독하여 수확 근접 시기가 된 작물은 해당 작물의 2D 이미지를 중심축으로부터 수평 360도 회전시켜 최종 작물의 부피를 구하고, 이를 중량 값으로 계산하여 설정된 비교 데이터에 따라 수확 여부를 판단할 수 있는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법은, 해당 작물을 카메라를 통하여 촬영된 영상에서 작물의 2D 표면 면적을 구하고, 일정한 면적에 도달하면 해당 작물의 중심을 축으로 하여 수평으로 360도 회전시킴으로써 3D화시켜 해당 작물의 전체 체적을 구해서 제공할 수 있는 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법은, 작물의 3D 체적에 따른 부피 중량 값을 계산한 후, 수확 필요 데이터 값과 비교한 후 작물 수확을 결정하는데, 수확이 결정되면 로봇에 부착된 집게와 가위를 이용하여 해당 작물을 실시간 수확하여 로봇과 함께 이동되는 이동대차에 적재함으로써, 사용자들이 작물의 수확시기를 놓치지 않고 생산물의 수확이 가능하게 하도록 하는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(도 1a), 그리고, 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 방법(도 1b)을 전체적으로 나타내는 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 중 정보 처리 장치부(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 기반으로 로봇(10)에 대한 정보 처리 장치부(100)에 의한 결과물 도출 과정을 나타내는 흐름도(도 4a)와, 영상 이미지 분석을 통한 작물의 중량 자동 평가 과정을 나타내는 흐름도(도 4b)이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 대상물 2D 이미지 캡처와, 대상물 2D 변환 단면적 계산 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 로봇(10)의 영상 카메라(11)에 의해 촬영된 2D 대상물 영상에 대해서 360도 회전 3D 값을 추출 과정을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에 로봇(10)에 대한 전체적인 제어 과정을 나타내는 도면이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 로봇(10)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 중 정보 처리 장치부(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 기반으로 로봇(10)에 대한 정보 처리 장치부(100)에 의한 결과물 도출 과정을 나타내는 흐름도(도 4a)와, 영상 이미지 분석을 통한 작물의 중량 자동 평가 과정을 나타내는 흐름도(도 4b)이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 대상물 2D 이미지 캡처와, 대상물 2D 변환 단면적 계산 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 로봇(10)의 영상 카메라(11)에 의해 촬영된 2D 대상물 영상에 대해서 360도 회전 3D 값을 추출 과정을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에 로봇(10)에 대한 전체적인 제어 과정을 나타내는 도면이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 로봇(10)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(도 1a), 그리고, 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 방법(도 1b)을 전체적으로 나타내는 도면이다. 도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 중 정보 처리 장치부(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 기반으로 로봇(10)에 대한 정보 처리 장치부(100)에 의한 결과물 도출 과정을 나타내는 흐름도(도 4a)와, 영상 이미지 분석을 통한 작물의 중량 자동 평가 과정을 나타내는 흐름도(도 4b)이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 대상물 2D 이미지 캡처와, 대상물 2D 변환 단면적 계산 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 로봇(10)의 영상 카메라(11)에 의해 촬영된 2D 대상물 영상에 대해서 360도 회전 3D 값을 추출 과정을 나타내는 도면이다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에 로봇(10)에 대한 전체적인 제어 과정을 나타내는 도면이다. 도 8 및 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1) 상에서 로봇(10)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 1을 참조하면, 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1)은 로봇(10), 이동대차(20), 정보 처리 장치부(100)를 포함하여, 정보 처리 장치부(100)에 의한 로봇(10), 이동대차(20)에 대한 제어를 통해 농산물이 좌·우측 각각이 대응되는 형태를 띠는 대상작물 군을 대상으로 수확관리 등이 용이하도록 할 수 있다.
이를 위해, 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1)의 정보 처리 장치부(100)는 로봇(10)의 영상 카메라(11)에서 촬영된 대상작물에 대한 영상캡처를 수행하는 작물 영상 캡처 과정(S1, 도 5 참조), 대상작물에 대한 2D 이미지 입력에 따라 캡처 영상의 이미지 분석(면적)을 수행하고(S2, 도 5 참조), 대상작물에 대한 2D에서 3D로의 이미지 변환에 따라 2D 캡처 이미지에 대한 3D 변환 기반의 분석(체적)을 수행할 수 있다(S3).
한편, 도 2는 정보 처리 장치부(100)의 구성요소를 나타내는 도면이다. 도 2를 참조하면, 정보 처리 장치부(100)는 영상 생성 처리부(110), 무선통신 제어부(120), 전원공급 제어부(130), 출력부(140)를 포함할 수 있다.
영상 생성 처리부(110)는 영상 생성부(110a), 이미지 추출부(110b), 체적 중량 추출부(110c), 지시 명령부(110d)를 포함함으로써, 영상 생성부(110a)은 실시간 영상 생성 모듈을 구비하여 로봇(10)의 영상 카메라(11)에서 영상 이미지를 제공받으며, 이미지 추출부(110b)은 영상 이미지에서 대상작물 2D 이미지를 추출하는 작물 2D 이미지 추출 모듈, 대상작물 2D 이미지를 3D화하는 작물 이미지 수평 360도 회전 모듈을 구비하며, 체적 중량 추출부(110c)는 대상작물 2D 이미지에서 대상작물의 면적을 계산하는 2D 이미지 면적 계산 모듈, 3D 이미지에서 대상작물의 체적을 계산하는 3D 이미지 체적 계산 모듈, 대상작물의 3D 체적에 따른 부피 중량 값을 계산에 따라 미리 설정된 각 대상작물별 수확 필요 데이터 값과 비교한 후 작물 수확을 결정하는 수확 기준 중량 비교 분석 모듈을 포함하며, 지시 명령부(110d)는 작물수확 결정이 완료되면 로봇(10)에 대해서 수확 명령을 전송하는 수확 명령 지시모듈을 포함할 수 있으며, 이동대차(20)에 대해서 로봇(10)의 위치와 동기화 시켜서 하부 바닥면의 레일을 따라 이동시킬 수 있다.
무선통신 제어부(120)는 무선통신부(120a), A/V 입력부(120b), 사용자 입력부(120c), 센서부(120d)를 포함함으로써, 무선통신부(120a)는 로봇(10)의 영상 카메라(11)에서 영상 이미지를 수신하는 영상 수신모듈, 외부의 서버 및 단말과 무선 네트워크를 통해 비교 데이터를 제공하는 이동통신모듈, 외부의 서버 및 단말과 근거리 무선통신을 통해 데이터를 제공하는 근거리통신모듈, 현재의 로봇(10)의 위치 값을 LBS 기반으로 수신하는 위치정보모듈을 구비하며, A/V 입력부(120b)는 카메라 및 마이크를 구비하며, 센서부(120d)는 외부의 레이저 및 RF 센서 모듈, 목표센서 모듈, 충격예방 근접센서 모듈을 구비할 수 있다.
전원 공급 제어부(130)는, 전원 공급부(130a)와 제어부(130b)로 구분되며 제어부(130b)는 로봇 작동 모듈을 포함할 수 있다.
출력부(140)는 디스플레이 모듈(140a), 알람모듈(140b), 자동/수동 전환 모듈(140c), 햅틱팁 조정모듈(140d)를 포함할 수 있다.
한편, 도 3은 정보 처리 장치부(100)에 대해서 로봇(10)에 대한 제어를 기반으로 제어부(130b)를 세분화하여 구분한 블록도를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 제어부(130b)는 영상 처리부(131b), 주행 작동부(132b), 로봇 실행부(133b), 이동 대차부(134b)로 세분화하여 구성할 수 있다.
영상 처리부(131b)는 목표 감지 모듈을 통해 대상물의 이미지 감지기능을 수행하여 대상물에서 대상작물을 인식하고, 줌인 작동 모듈을 통해 대상물의 영상 확대 및 축소기능을 수행하며, 작물 위치정보 좌표분석 모듈을 통해 대상물인 대상작물의 위치를 분석하며, 카메라 회전 모듈을 통해 로봇(10)에 장착된 영상 카메라(11)의 좌우회전 및 상하회전 기능을 제어하며, 영상 무선 송수신 모듈을 통해 이동 주행 영상 로봇인 로봇(10)에서 촬영되는 영상의 원격 송출 기능을 수행할 수 있다.
주행 작동부(132b)는 전원작동 실행 모듈을 통해 목표지점의 기계장치 등의 전원을 제어하는 기능을 수행하며, 레이저 및 RF 인식모듈을 통해 로봇(10)에 터치 스크린이 구비된 경우, 별도의 터치 입력 없이 화면에 배치된 스위치에 대해서 외부의 레이저 RF 태그를 통해 동작을 인식시키도록 센서부(120c)의 레이저 및 RF 센서 모듈을 제어함으로써 로봇(10)이 주행 작동을 수행하도록 하며, 인식 종류로는 QR 및 바코드 방식을 사용할 수 있으며, 주행 모듈을 통해 이동 주행 영상 로봇인 로봇(10)의 이동 기능을 센서부(120c)의 목표센서 모듈에서 지정하는 목표 지점으로 수행하며, 충격예방 모듈을 통해 충격방지 근접센서 모듈로부터 수신된 외부의 대상체에 대한 인식을 통해 로봇(10) 간의 충돌방지 기능을 수행할 수 있으며, 자동충전 모듈을 통해 자가충전 가능 기능을 수행하며, 로봇 위치정보 좌표분석 모듈을 통해 무선통신부(120a)의 위치정보모듈에 의해 수신된 위치 정보를 활용해 이동 주행 경로를 분석하는 기능을 수행할 수 있다.
로봇 실행부(133b)는 가위 및 집게 작동 모듈, 가위 및 집게 이동 모듈, 이동대차 위치분석 모듈을 구비함으로써, 영상 처리부(131b)의 지시 데이터를 받아 실행 작동을 수행한다.
이동 대차부(134b)는 이동대차 위치 좌표 송수신 모듈과, 이동대차 위치 이동 모듈을 포함함으로써, 주행 작동부(132b)의 지시 데이터를 받아 실행 작동을 수행할 수 있다.
다음으로, 도 4a를 참조하면, 정보 처리 장치부(100)는 로봇(10)의 영상 카메라(11)에 의해 촬영된 영상 분석 과정, 비교 판단 과정, 작동명령 과정을 통해 로봇(10)의 생산 행위를 제어할 뿐만 아니라, 자동 이송 대차 컨트롤 제어를 수행함으로써, 로봇(10)의 작물수확에 따른 이동에 따라 자동 이동대차 연동 이동을 수행할 수 있다.
도 4b를 참조하면, 정보 처리 장치부(100)는 로봇(10)의 영상 카메라(11)에 의해 촬영된 영상에 대한 촬영 위치에 대해서 위치센서(위치정보모듈) 입력ㆍ검출 수행과, 촬영된 화상분석 입력ㆍ검출 수행을 하고, 체적 중량 추출부(110c)의 2D 이미지 면적계산에 의한 단면적 분석 대상물 수평 회전 판단을 수행하여 수평 회전 판단시, 2D 영상 수평 회전을 수행한다.
이후, 정보 처리 장치부(100)는 3D 영상 작물 체적 중량 분석을 수행하고, 작물 취출 특성 정보(일정중량) 입력에 따라 수확 판단을 수행한 뒤, 작물 취출 특성 정보 저장할 뿐만 아니라, 로봇 제어를 통해 정량 작물 취출을 수행할 수 있다.
한편, 정보 처리 장치부(100)는 도 6과 같이 로봇(10)의 영상 카메라(11)에 의해 촬영된 2D 대상물 영상에 대해서 360도 회전 3D 값을 추출한 뒤, 도 7과 같이 3D 대상물 변환 체적 계산 이후, 입력된 작물 취출 특성 정보과 계산된 체적간의 비교를 통해 취출로 판단한 경우, 로봇(10)에 대한 집게, 가위 실행 명령과 함께 이송레일 위치 이동을 위한 위치 이동 실행 명령 전송을 통해 통해 로봇(10)에 대한 제어를 수행할 수 있다.
한편, 도 8 및 도 9를 참조하면, 로봇(10)은 영상카메라(11), 관절식 암 집게(12)와 전지가위(13), 그리고 동력장치인 레일바퀴로 구성되며, 필요에 따라서 살균을 위한 분무 노즐과 용액 관로인 호스를 설치한다.
영상카메라(11) 및 관절식 암 집게(12)와 전기가위(13)는 일체 또는 분리 될 수 있으며 필요에 따라 복수 개를 장착할 수 있다.
로봇(10)은 온실 내 천정에 설치된 레일에 장착되며, 로봇(10) 본체에 장착된 리니어 모터에 의하여 전진 또는 후진할 수 있다.
로봇(10) 본체에는 360도 수직 수평 카메라인 영상 카메라(11)를 장착하여 대상물을 상,하,좌,우를 촬영할 수 있다.
로봇(10)의 관절식 암 집게(12)와 전지가위(13)는 일체형 또는 분리형으로 본체에 구성된다.
로봇(10)의 전 후진 이동 값은 이동대차(20)에 실시간 전달되어 이동대차(20) 역시 하부 바닥면의 레일(21)을 따라 정보 처리 장치부(100)의 제어에 따라 로봇(10)과 같은 방향으로 동일하게 움직일 수 있다.
로봇(10)은 작물을 관리하며 실시간 촬영되는 영상에서 불필요한 작물, 즉 솎음 등은 사전에 입력된 데이터, 즉 작물간의 현재 밀집도 및 작물간의 성장을 비교한 후 성장 속도에 따른 미래 밀집도를 계산하여 판단하고 대상작물을 제거한다.
이러한 과정에서 정보 처리 장치부(100)는 실시간 영상을 통하여 촬영된 대상물의 2D 단면적 값이 사전에 설정된 값에 일치하면 해당 대상물의 2D 이미지를 3D 이미지로 변환시켜 대상물의 체적 값을 구하여 다시 한번 정량분석을 통하여 수확여부를 결정할 수 있다.
로봇(10)이 판독한 대상물이 수확 대상이 되면 관절식 암 집게(12)는 대상물을 고정하여 안정화 시키고, 로봇 가위인 전지가위(13)는 대상물을 줄기 또는 가지를 잘라내고, 대상물을 고정시킨 로봇의 관절식 암 집게(12)는 이동대차(20)에 대상물을 적치시킨다.
이러한 과정에서 정보 처리 장치부(100)는 대상물의 병충해 등도 집게 팔을 이용하여 제거 할 수 있으며, 필요에 따라 천연제거 물질을 살포할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템
10 : 로봇
20 : 이동대차
100 : 정보 처리 장치부
110 : 영상 생성 처리부
110a : 영상 생성부
110b : 이미지 추출부
110c : 체적 중량 추출부
110d : 지시 명령부
120 : 무선통신 제어부
120a : 무선통신부
120b : A/V 입력부
120c : 사용자 입력부
120d : 센서부
130 : 전원공급 제어부
140 : 출력부
140a : 디스플레이 모듈
140b : 알람모듈
140c : 자동/수동 전환 모듈
140d : 햅틱팁 조정모듈
10 : 로봇
20 : 이동대차
100 : 정보 처리 장치부
110 : 영상 생성 처리부
110a : 영상 생성부
110b : 이미지 추출부
110c : 체적 중량 추출부
110d : 지시 명령부
120 : 무선통신 제어부
120a : 무선통신부
120b : A/V 입력부
120c : 사용자 입력부
120d : 센서부
130 : 전원공급 제어부
140 : 출력부
140a : 디스플레이 모듈
140b : 알람모듈
140c : 자동/수동 전환 모듈
140d : 햅틱팁 조정모듈
Claims (5)
- 로봇(10), 이동대차(20), 정보 처리 장치부(100)를 포함하여, 정보 처리 장치부(100)에 의한 로봇(10), 이동대차(20)에 대한 제어를 통해 농산물이 좌·우측 각각이 대응되는 형태를 띠는 대상작물 군을 대상으로 수확관리를 수행하는 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템(1)에 있어서,
정보 처리 장치부(100)는, 실시간 영상 생성 모듈을 구비하여 로봇(10)의 영상 카메라(11)에서 영상 이미지를 제공받는 영상 생성부(110a)와, 영상 이미지에서 대상작물 2D 이미지를 추출하는 작물 2D 이미지 추출 모듈, 대상작물 2D 이미지를 3D화하는 작물 이미지 수평 360도 회전 모듈을 구비하는 이미지 추출부(110b)와, 대상작물 2D 이미지에서 대상작물의 면적을 계산하는 2D 이미지 면적 계산 모듈, 3D 이미지에서 대상작물의 체적을 계산하는 3D 이미지 체적 계산 모듈, 대상작물의 3D 체적에 따른 부피 중량 값을 계산에 따라 미리 설정된 각 대상작물별 수확 필요 데이터 값과 비교한 후 작물 수확을 결정하는 수확 기준 중량 비교 분석 모듈을 포함하는 체적 중량 추출부(110c)와, 작물수확 결정이 완료되면 로봇(10)에 대해서 수확 명령을 전송하는 수확 명령 지시모듈을 포함할 수 있으며, 이동대차(20)에 대해서 로봇(10)의 위치와 동기화 시켜서 하부 바닥면의 레일을 따라 이동하도록 하는 지시 명령부(110d)를 포함하는 영상 생성 처리부(110)를 갖고,
목표 감지 모듈을 통해 대상물의 이미지 감지기능을 수행하여 대상물에서 대상작물을 인식하고, 줌인 작동 모듈을 통해 대상물의 영상 확대 및 축소기능을 수행하며, 작물 위치정보 좌표분석 모듈을 통해 대상물인 대상작물의 위치를 분석하며, 카메라 회전 모듈을 통해 로봇(10)에 장착된 영상 카메라(11)의 좌우회전 및 상하회전 기능을 제어하며, 영상 무선 송수신 모듈을 통해 로봇(10)에서 촬영되는 영상의 원격 송출 기능을 수행하는 영상 처리부(131b)와, 전원작동 실행 모듈을 통해 목표지점의 기계장치 등의 전원을 제어하는 기능을 수행하며, 레이저 및 RF 인식모듈을 통해 로봇(10)에 터치 스크린이 구비된 경우, 별도의 터치 입력 없이 화면에 배치된 스위치에 대해서 외부의 레이저 RF 태그를 통해 동작을 인식시키도록 센서부(120c)의 레이저 및 RF 센서 모듈을 제어함으로써 로봇(10)이 주행 작동을 수행하도록 하며, 인식 종류로는 QR 및 바코드 방식을 사용할 수 있으며, 주행 모듈을 통해 로봇(10)의 이동 기능을 센서부(120c)의 목표센서 모듈에서 지정하는 목표 지점으로 수행하며, 충격예방 모듈을 통해 충격방지 근접센서 모듈로부터 수신된 외부의 대상체에 대한 인식을 통해 로봇(10) 간의 충돌방지 기능을 수행할 수 있으며, 자동충전 모듈을 통해 자가충전 가능 기능을 수행하며, 로봇 위치정보 좌표분석 모듈을 통해 무선통신부(120a)의 위치정보모듈에 의해 수신된 위치 정보를 활용해 이동 주행 경로를 분석하는 기능을 수행하는 주행 작동부(132b)와, 영상 처리부(131b)의 지시 데이터를 받아 실행 작동을 수행하는 로봇 실행부(133b)와, 주행 작동부(132b)의 지시 데이터를 받아 실행 작동을 수행하는 이동 대차부(134b)를 포함하는 제어부(130b) 및 로봇(10), 이동대차(20)에 전원을 공급하기 위한 전원 공급부(130a)로 구성되는 전원 공급 제어부(130)를 갖는 것을 특징으로 하는 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템.
- 청구항 1에 있어서, 로봇(10)은,
영상카메라(11), 관절식 암 집게(12)와 전지가위(13), 그리고 동력장치인 레일바퀴로 구성되며, 살균을 위한 분무 노즐과 용액 관로인 호스가 추가로 설치되는 것을 특징으로 하는 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템.
- 청구항 2에 있어서,
영상카메라(11) 및 관절식 암 집게(12)와 전기가위(13)는 일체 또는 분리되며 단수 또는 복수 개가 장착되는 것을 특징으로 하는 농산물의 ２Ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３Ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템.
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200065333A KR102539765B1 (ko) | 2020-05-29 | 2020-05-29 | 농산물의 ２ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200065333A KR102539765B1 (ko) | 2020-05-29 | 2020-05-29 | 농산물의 ２ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210147705A KR20210147705A (ko) | 2021-12-07 |
| KR102539765B1 true KR102539765B1 (ko) | 2023-06-02 |
Family
ID=78868509
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200065333A KR102539765B1 (ko) | 2020-05-29 | 2020-05-29 | 농산물의 ２ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102539765B1 (ko) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102624395B1 (ko) * | 2022-10-27 | 2024-01-12 | 충남대학교산학협력단 | 비전 기반 무의 볼륨 추정 시스템 |
| CN115759665B (zh) * | 2022-11-24 | 2024-04-09 | 安徽科技学院 | 大田智慧种植目标作物生长信息模型构建方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101846301B1 (ko) * | 2017-05-10 | 2018-04-09 | 안주형 | 자동제어 장비를 이용한 작물 수확 및 관리 시스템 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101564626B1 (ko) * | 2014-03-14 | 2015-11-02 | 한국과학기술연구원 | 식물 상태 자동화 분석 장치 및 이를 이용한 식물 분석 방법 |
| KR101919613B1 (ko) * | 2016-12-09 | 2019-02-08 | (주)솔로몬시스템 | 농업용 방제로봇 |
-
2020
- 2020-05-29 KR KR1020200065333A patent/KR102539765B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101846301B1 (ko) * | 2017-05-10 | 2018-04-09 | 안주형 | 자동제어 장비를 이용한 작물 수확 및 관리 시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20210147705A (ko) | 2021-12-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Tang et al. | Recognition and localization methods for vision-based fruit picking robots: A review | |
| Xiong et al. | An autonomous strawberry‐harvesting robot: Design, development, integration, and field evaluation | |
| Vasconez et al. | Human–robot interaction in agriculture: A survey and current challenges | |
| Montoya-Cavero et al. | Vision systems for harvesting robots: Produce detection and localization | |
| Brown et al. | Design and evaluation of a modular robotic plum harvesting system utilizing soft components | |
| KR102539765B1 (ko) | 농산물의 ２ｄ 영상에서 수확을 위한 체적 평가 방법의 ３ｄ 변환 기술을 기반으로 작동하는 로봇에 의한 대상작물 수확 및 병충해 관리 시스템, 그 방법 | |
| AU2020355226A1 (en) | Treating plants using feature values and ground planes extracted from a single image | |
| JP2021510305A (ja) | 農業のための方法及びシステム | |
| CN109514582B (zh) | 一种机器人逗宠控制装置及移动机器人 | |
| Ringdahl et al. | Evaluation of approach strategies for harvesting robots: Case study of sweet pepper harvesting: Category:(5) | |
| US20200037522A1 (en) | Robotic watering device for maintaining live plants | |
| Rong et al. | A peduncle detection method of tomato for autonomous harvesting | |
| Majeed et al. | Development and performance evaluation of a machine vision system and an integrated prototype for automated green shoot thinning in vineyards | |
| US11582925B2 (en) | System for watering live plants on a maneuverable rack | |
| Correll et al. | Building a distributed robot garden | |
| Smitt et al. | Pathobot: A robot for glasshouse crop phenotyping and intervention | |
| Miao et al. | Efficient tomato harvesting robot based on image processing and deep learning | |
| Tejada et al. | Proof-of-concept robot platform for exploring automated harvesting of sugar snap peas | |
| KR20200144905A (ko) | 스마트 팜의 작물 자동 생육 계측 시스템 및 그 방법 | |
| CN107966944A (zh) | 智慧大棚分区控制系统及分区采摘方法 | |
| CN114080905A (zh) | 基于数字双胞胎的采摘方法及云采摘机器人系统 | |
| Zhang et al. | Algorithm design and integration for a robotic apple harvesting system | |
| Kim et al. | P-AgBot: In-Row & Under-Canopy Agricultural Robot for Monitoring and Physical Sampling | |
| Parhar et al. | A deep learning-based stalk grasping pipeline | |
| Li et al. | Identification of the operating position and orientation of a robotic kiwifruit pollinator |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |