KR20180097421A - 병 회수 장치 및 방법 - Google Patents

병 회수 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20180097421A
KR20180097421A KR1020170035452A KR20170035452A KR20180097421A KR 20180097421 A KR20180097421 A KR 20180097421A KR 1020170035452 A KR1020170035452 A KR 1020170035452A KR 20170035452 A KR20170035452 A KR 20170035452A KR 20180097421 A KR20180097421 A KR 20180097421A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
bottle
image
identification information
unit
black
Prior art date
Application number
KR1020170035452A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101926392B1 (ko
Inventor
김학부
Original Assignee
하트미디어(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 하트미디어(주) filed Critical 하트미디어(주)
Publication of KR20180097421A publication Critical patent/KR20180097421A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101926392B1 publication Critical patent/KR101926392B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65F—GATHERING OR REMOVAL OF DOMESTIC OR LIKE REFUSE
    • B65F1/00—Refuse receptacles; Accessories therefor
    • B65F1/14—Other constructional features; Accessories
    • 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
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
    • G07D1/00—Coin dispensers
    • G07D1/02—Coin dispensers giving change
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65F—GATHERING OR REMOVAL OF DOMESTIC OR LIKE REFUSE
    • B65F2210/00—Equipment of refuse receptacles
    • B65F2210/112—Coding means to aid in recycling
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65F—GATHERING OR REMOVAL OF DOMESTIC OR LIKE REFUSE
    • B65F2210/00—Equipment of refuse receptacles
    • B65F2210/138—Identification means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65F—GATHERING OR REMOVAL OF DOMESTIC OR LIKE REFUSE
    • B65F2210/00—Equipment of refuse receptacles
    • B65F2210/168—Sensing means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65F—GATHERING OR REMOVAL OF DOMESTIC OR LIKE REFUSE
    • B65F2240/00—Types of refuse collected
    • B65F2240/112—Bottles

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Sorting Of Articles (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 병 회수 장치는 병의 투입을 감지하여 투입 감지 신호를 생성하는 투입부, 상기 투입 감지 신호를 수신하는 경우, 상기 병에 대한 이미지를 생성하고, 상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 분류부 및 상기 식별 정보에 대응하는 금액을 환급하는 환급부를 포함한다.

Description

병 회수 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR COLLECTING BOTTLE}
본 발명은 병 회수 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 투입된 병을 자동으로 분류하는 기술에 관한 것이다.
자원의 재활용을 위해 판매한 음료의 병을 회수하는 서비스가 제공되고 있다. 하지만, 병의 회수 및 분류의 과정은 모두 사람이 수작업으로 하고 있어 병의 재활용에 따른 경제적 이득이 회수 비용의 증가로 인해 높지 않은 문제가 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치 및 방법에 대한 선행문헌으로는 등록실용신안공보 제 20-0463577호가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 병을 자동으로 인식 및 분류하는 병 회수 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 병의 투입을 감지하여 투입 감지 신호를 생성하는 투입부; 상기 투입 감지 신호를 수신하는 경우, 상기 병에 대한 이미지를 생성하고, 상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 분류부; 및 상기 식별 정보에 대응하는 금액을 환급하는 환급부;를 포함하는 병 회수 장치가 제공된다.
상기 분류부는, 상기 이미지에 대한 전처리를 수행하여 병 영역 및 흑백 이미지를 추출하고, 캐스캐이드(Cascade) 분류기를 이용하여 상기 흑백 이미지에 상응하는 상기 병이 회수 대상인지 판단하고, 상기 병이 회수 대상인 경우, 상기 병 영역에 대응하는 크기 및 주요색을 산출하고, 상기 크기 및 상기 주요색에 대응하는 식별 정보를 CNN(convolutional　neural network)을 통해 산출할 수 있다.
상기 캐스캐이드 분류기는 회수 대상인 병의 이미지인 대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 긍정 이미지로 설정하고, 비회수 대상인 병의 이미지인 비대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 부정 이미지로 설정하여 생성된 것일 수 있다.
상기 CNN 모델은 회수 대상인 병 이미지인 대상 이미지의 병 영역에 대한 크기 및 주요색에 대응하는 식별 정보를 학습한 CNN 모델일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 병 회수 장치가 병을 회수하는 방법에 있어서, 병의 투입을 감지하는 단계; 상기 병에 대한 이미지를 생성하는 단계; 상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 단계; 및 상기 식별 정보에 대응하는 금액을 환급하는 단계;를 포함하는 병 회수 방법이 제공된다.
상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 단계는, 상기 이미지에 대한 전처리를 수행하여 병 영역 및 흑백 이미지를 추출하는 단계; 캐스캐이드(Cascade) 분류기를 이용하여 상기 흑백 이미지에 상응하는 상기 병이 회수 대상인지 판단하는 단계; 상기 병이 회수 대상인 경우, 상기 병 영역에 대응하는 크기 및 주요색을 산출하는 단계; 및 상기 크기 및 상기 주요색에 대응하는 식별 정보를 CNN(convolutional　neural network)을 통해 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 캐스캐이드 분류기는 회수 대상인 병의 이미지인 대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 긍정 이미지로 설정하고, 비회수 대상인 병의 이미지인 비대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 부정 이미지로 설정하여 생성된 것일 수 있다.
상기 CNN 모델은 회수 대상인 병 이미지인 대상 이미지의 병 영역에 대한 크기 및 주요색에 대응하는 식별 정보를 학습한 CNN 모델일 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 회수 인원 없이 자동으로 병을 회수 및 분류하여 환급할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치를 예시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 병 회수 장치의 정면도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 병 회수 장치의 투입부 내부 구조도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치의 분류부를 나타낸 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치가 병을 회수하는 과정을 예시한 순서도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치가 사용하는 캐스캐이드 분류기의 생성 및 CNN 모델을 학습하는 과정을 나타낸 순서도.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치를 예시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치는 투입부(110), 분류부(120), 보관함(130) 및 환급부(140)를 포함한다.
투입부(110)는 사용자로부터 병을 투입 받는다. 예를 들어, 투입부(110)는 전면의 투입구를 구비하고, 투입구를 통해 병을 투입받을 수 있는 투입함을 구비할 수 있다. 투입부(110)는 병의 투입을 감지하는 센서를 포함하고, 센서를 통해 병의 투입이 감지되는 경우, 투입 감지를 알리는 투입 감지 신호를 분류부(120)로 전송한다.
분류부(120)는 투입부(110)에 투입된 병을 카메라를 통해 촬영하여 이미지를 생성하고, 해당 이미지를 분석하여 회수 가능한 병인지 여부를 판단한다. 분류부(120)는 해당 병이 회수 가능한 병인 경우, 이미지를 통해 해당 병의 종류를 확인하고, 해당 종류에 대응하는 식별 정보를 환급부(140)로 전송한다. 또한, 분류부(120)는 병의 회수를 요청하는 회수 요청 신호를 투입부(110)로 전송한다. 추후, 도 2를 참조하여 분류부(120)가 병을 분류하는 과정을 상세히 설명하도록 한다.
보관함(130)은 투입부(110)와 연결되어 투입부(110)에 들어있는 병을 전달받아 보관한다. 이 때, 투입부(110)는 분류부(120)로부터 회수 요청 신호를 수신하는 경우, 투입부(110) 내에 있는 병을 보관함(130)으로 전달한다.
환급부(140)는 분류부(120)로부터 식별 정보를 수신하는 경우, 해당 식별 정보에 대응하는 금액을 사용자에게 환급한다. 예를 들어, 환급부(140)는 각 식별 정보에 대해 미리 지정된 금액을 저장할 수 있고, 분류부(120)로부터 수신한 식별 정보에 대응하는 금액을 사용자에게 제공할 수 있다. 이 때, 환급부(140)는 현금, 전자 머니 등의 공지된 환급 수단 중 하나 이상을 통해 환급을 수행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 병 회수 장치의 정면도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 병 회수 장치의 투입부 내부 구조도이다.
도 2, 3을 참조하면, 병투입날개(210)는 병투입구을 통해 병을 투입하면 투입함 병감지센서(230)에서 감지하고, 식별 동작을 처리할 수 있도록 하판까지 잘 미끄러지도록 기울어진 형태를 유지할 수 있다. 투입병투입날개(210)는 병투입날개지지봉(220)에 의해 고정된 위치에서 회전을 통해 병수거유인함(270)에 병을 내려 보낼 수 있다. 병투입날개지지봉(220)은 병투입함(200)에 고정되어 있으며, 1개 이상의 병투입날개가 부착되어 있을 수 있지만, 하부에 구멍을 뚫어 병감지센서가 병을 쉬이 감지할 수 있는 구조를 가져야 하며, 상단에 카메라가 병을 촬영하기 용이하도록 구조가 이루어 질 수 있다. 병투입날개지지봉(220)에는 기어가 구비되어 있으며 투입함에 장착된 모터브라킷(250)과 수거함 모터(260)를 통해 병투입날개(210)가 회전하여 병을 수거하는 동작을 처리할 수 있도록 할 수 있다.
투입함에서 병이 식별되어 수거가 진행되면 병투입날개(210)이 회전하여 병수거유인함(270)으로 병을 내려보내며, 병수거유인함(270)은 기울어진 각도를 유지하여 병이 쉽게 보관함(300)으로 굴러갈 수 있는 구조를 가질 수 있다.
수거된 병을 보관하는 보관함(300)은 병과 직접적으로 닿는 부분을 천으로 구비하여 병의 깨짐을 방지할 수 있다. 천은 U자 형태를 유지하여 병이 골고루 쌓일 수 있도록 하며, 천고정대(300)는 스크류 기어(340)를 통해 위 또는 아래로 직선 이동이 용이한 구조이다. 병수거유인함(270)을 통해 굴러 내려온 병이 쌓이게 되고, 보관함 병감지센서(310)에서 병이 감지되거나 수거된 병이 특정 개수 이상이 될 경우 보관함 모터(320)가 동작하여 스크류 기어(340)이 아래로 이동하는 구조를 가진다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치의 분류부를 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 분류부(120)는 이미지 생성부(410), 전처리부(420), 회수 대상 판단부(430), 분류 처리부(440)를 포함한다.
이미지 생성부(410)는 투입 감지 신호를 투입부()로부터 수신하는 경우, 투입부(110) 내에 위치한 병을 촬영하여 이미지를 생성한다.
전처리부(420)는 이미지에 대한 전처리를 수행하여 병 영역 및 흑백 이미지를 추출한다. 예를 들어, 전처리부(420)는 이미지의 전체 영역 중 병에 해당하는 영역(이하, 병 영역이라 지칭)만을 추출한다. 또한, 전처리부(420)는 병 영역에 대한 이진화를 수행하여 흑백 이미지를 생성한다. 전처리부(420)는 흑백 이미지를 회수 대상 판단부(430)로 전송하고, 병 영역을 분류 처리부(440)로 전송한다.
회수 대상 판단부(430)는 미리 생성된 캐스캐이드(Cascade) 분류기를 이용하여 상기 흑백 이미지에 상응하는 상기 병이 회수 대상인지 판단한다. 회수 대상 판단부(430)는 병이 회수 대상인 경우, 병의 분류를 요청하는 분류 요청 신호를 분류 처리부(440)로 전송한다.
분류 처리부(440)는 회수 대상 판단부(430)로부터 분류 요청 신호를 수신하는 경우, 상기 병 영역에 대응하는 크기 및 주요색을 산출한다. 분류 처리부(440)는 크기 및 주요색에 대응하는 식별 정보를 CNN(convolutional　neural network)을 통해 산출한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치가 병을 회수하는 과정을 예시한 순서도이다.
이하 설명하는 각 단계는 병 회수 장치에 포함된 각 기능부를 통해 수행되는 과정이나, 발명의 간결하고 명확한 설명을 위해 각 단계의 주체를 병 회수 장치로 통칭하도록 한다.
도 5를 참조하면, 단계 510에서 병 회수 장치는 투입부(110)로의 병 투입을 감지한다.
단계 520에서 병 회수 장치는 투입부(110) 내의 병을 촬영하여 이미지를 생성한다.
단계 530에서 병 회수 장치는 이미지에 대한 전처리를 수행한다. 예를 들어, 병 회수 장치는 이미지의 전체 영역 중 병에 해당하는 영역(이하, 병 영역이라 지칭)만을 추출한다. 또한, 병 회수 장치는 병 영역에 대한 이진화를 수행하여 흑백 이미지를 생성한다.
단계 540에서 병 회수 장치는 흑백 이미지를 분석하여 병이 회수 대상인지 판단한다. 이 때, 병 회수 장치는 캐스캐이드(cascade) 분류기를 통해 흑백 이미지의 병이 회수 대상인지 판단할 수 있다. 캐스캐이드 분류기는 공지된 방법에 따라 회수 대상인 병에 대한 긍정 이미지 및 부정 이미지를 통해 생성된 캐스캐이드 분류기일 수 있다. 캐스캐이드 분류기의 생성 과정에 대해서는 추후 상세히 설명하도록 한다.
단계 540에서 병이 수집 대상이 아닌 경우, 단계 550에서 병 회수 장치는 병을 사용자에게 반환한다. 즉, 병 회수 장치는 회수 대상이 아닌 병에 대한 회수 및 환급을 하지 않고, 해당 병을 사용자에게 반환할 수 있다.
단계 540에서 병이 수집 대상인 경우, 단계 560에서 병 회수 장치는 이미지의 병 영역을 참조하여 병의 크기를 산출하고, 병 영역 상의 주요색을 산출한다. 예를 들어, 병 회수 장치는 병 영역에 해당하는 병의 가로 및 세로 길이를 나타내는 크기를 산출할 수 있다. 또한, 병 회수 장치는 병 영역의 각 픽셀의 색상값이 미리 지정된 복수의 색구간 중 어디에 해당하는지 판단하고, 가장 많은 픽셀에 대응하는 색구간의 색상값을 주요색으로 산출할 수 있다.
단계 570에서 병 회수 장치는 병의 크기 및 주요색에 대응하는 병의 식별 정보를 확인한다. 이 때, 병 회수 장치는 CNN(convolutional　neural network) 모델을 이용하여 병의 크기 및 주요색에 대응하는 식별 정보를 산출할 수 있다. 이 때, CNN 모델은 회수 대상인 병의 크기 및 주요색에 따라 병을 분류하여, 해당 분류에 대응하는 식별 정보를 산출하도록 미리 학습된 CNN 모델일 수 있다. 추후, CNN 모델의 학습 과정에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
단계 580에서 병 회수 장치는 식별 정보에 대응하는 금액을 사용자에게 환급한다. 이 때, 병 회수 장치는 각 식별 정보에 대응하는 금액 정보를 미리 저장할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 병 회수 장치가 사용하는 캐스캐이드 분류기의 생성 및 CNN 모델을 학습하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6을 참조하면, 단계 610에서 병 회수 장치는 회수 대상인 각 병에 대한 이미지(이하, 대상 이미지) 및 회수 대상이 아닌 각 병에 대한 이미지(이하, 비대상 이미지)를 입력 받는다. 예를 들어, 관리자는 각 병을 촬영하거나 인터넷 상에서 수집한 이미지를 병 회수 장치로 입력할 수 있다. 바람직하게는 대상 이미지가 2000장 이상 입력 받고, 대상 이미지 및 비대상 이미지의 수량 비율은 1:5 이상이 되도록 비대상 이미지를 입력 받을 수 있다. 이 때, 병 회수 장치는 각 대상 이미지에 대한 병을 구분하는 식별 정보를 추가로 입력 받을 수 있다.
단계 620에서 병 회수 장치는 각 이미지에 대한 전처리를 수행한다. 예를 들어, 병 회수 장치는 이미지의 전체 영역 중 병 영역을 추출한다. 또한, 병 회수 장치는 병 영역에 대한 이진화를 수행하여 흑백 이미지를 생성한다.
단계 630에서 병 회수 장치는 대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 긍정 이미지로 설정하고, 비대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 부정 이미지로 설정한다.
단계 640에서 병 회수 장치는 긍정 이미지 및 부정 이미지를 이용하는 캐스캐이드 분류기를 생성한다.
단계 650에서 병 회수 장치는 긍정 이미지 상 병의 크기 및 주요색을 산출한다. 예를 들어, 병 회수 장치는 병 영역에 해당하는 병의 가로 및 세로 길이를 나타내는 크기를 산출할 수 있다. 또한, 병 회수 장치는 병 영역의 각 픽셀의 색상값이 미리 지정된 복수의 색구간 중 어디에 해당하는지 판단하고, 가장 많은 픽셀에 대응하는 색구간의 색상값을 주요색으로 산출할 수 있다.
단계 660에서 병 회수 장치는 각 긍정 이미지 상 병의 크기 및 주요색에 따른 식별 정보를 CNN 모델에 학습시킨다.
이 때, 상술한 캐스캐이드 분류기의 생성 및 CNN 모델을 학습하는 과정은 병 회수 장치가 수행하는 것으로 설명하였으나, 구현 방법에 따라, 외부 장치 상에서 캐스캐이드 분류기를 생성하고, CNN 모델을 학습하고, 해당 캐스캐이드 분류기 및 CNN 모델을 분류부(120)에 설치하는 방식으로 병 회수 장치는 구현될 수 있다.
따라서, 상술한 병 회수 장치는 투입되는 각 병에 대한 회수 대상 여부와 분류를 이미지를 통해 자동 분석하여 사용자에게 보증금을 환급할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 전술한 실시 예 외의 많은 실시 예들이 본 발명의 특허청구범위 내에 존재한다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (8)

  1. 병의 투입을 감지하여 투입 감지 신호를 생성하는 투입부;
    상기 투입 감지 신호를 수신하는 경우, 상기 병에 대한 이미지를 생성하고, 상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 분류부; 및
    상기 식별 정보에 대응하는 금액을 환급하는 환급부;
    를 포함하는 병 회수 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 분류부는,
    상기 이미지에 대한 전처리를 수행하여 병 영역 및 흑백 이미지를 추출하고,
    캐스캐이드(Cascade) 분류기를 이용하여 상기 흑백 이미지에 상응하는 상기 병이 회수 대상인지 판단하고,
    상기 병이 회수 대상인 경우, 상기 병 영역에 대응하는 크기 및 주요색을 산출하고,
    상기 크기 및 상기 주요색에 대응하는 식별 정보를 CNN(convolutional　neural network)을 통해 산출하는 것을 특징으로 하는 병 회수 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 캐스캐이드 분류기는 회수 대상인 병의 이미지인 대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 긍정 이미지로 설정하고, 비회수 대상인 병의 이미지인 비대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 부정 이미지로 설정하여 생성된 것을 특징으로 하는 병 회수 장치.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 CNN 모델은 회수 대상인 병 이미지인 대상 이미지의 병 영역에 대한 크기 및 주요색에 대응하는 식별 정보를 학습한 CNN 모델인 것을 특징으로 하는 병 회수 장치.
  5. 병 회수 장치가 병을 회수하는 방법에 있어서,
    병의 투입을 감지하는 단계;
    상기 병에 대한 이미지를 생성하는 단계;
    상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 식별 정보에 대응하는 금액을 환급하는 단계;
    를 포함하는 병 회수 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 이미지를 분석하여 상기 병에 대응하는 식별 정보를 추출하는 단계는,
    상기 이미지에 대한 전처리를 수행하여 병 영역 및 흑백 이미지를 추출하는 단계;
    캐스캐이드(Cascade) 분류기를 이용하여 상기 흑백 이미지에 상응하는 상기 병이 회수 대상인지 판단하는 단계;
    상기 병이 회수 대상인 경우, 상기 병 영역에 대응하는 크기 및 주요색을 산출하는 단계; 및
    상기 크기 및 상기 주요색에 대응하는 식별 정보를 CNN(convolutional　neural network)을 통해 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 병 회수 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 캐스캐이드 분류기는 회수 대상인 병의 이미지인 대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 긍정 이미지로 설정하고, 비회수 대상인 병의 이미지인 비대상 이미지에 대응하는 흑백 이미지를 부정 이미지로 설정하여 생성된 것을 특징으로 하는 병 회수 방법.
  8. 제6 항에 있어서,
    상기 CNN 모델은 회수 대상인 병 이미지인 대상 이미지의 병 영역에 대한 크기 및 주요색에 대응하는 식별 정보를 학습한 CNN 모델인 것을 특징으로 하는 병 회수 방법.
KR1020170035452A 2017-02-22 2017-03-21 병 회수 장치 및 방법 KR101926392B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170023591 2017-02-22
KR20170023591 2017-02-22

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180097421A true KR20180097421A (ko) 2018-08-31
KR101926392B1 KR101926392B1 (ko) 2018-12-10

Family

ID=63407715

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170035452A KR101926392B1 (ko) 2017-02-22 2017-03-21 병 회수 장치 및 방법
KR1020170087322A KR101926395B1 (ko) 2017-02-22 2017-07-10 병 회수 장치 및 방법

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170087322A KR101926395B1 (ko) 2017-02-22 2017-07-10 병 회수 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR101926392B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110395504A (zh) * 2019-08-06 2019-11-01 高晓东 垃圾分类、判断个人是否进行垃圾分类的方法及装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102253819B1 (ko) * 2019-10-01 2021-05-20 배태관 빈용기 무인수거시스템 및 방법
KR102555965B1 (ko) * 2021-09-14 2023-07-14 씨지정보통신주식회사 공병 회수 장치 및 그를 포함하는 공병 회수 시스템
KR102409028B1 (ko) * 2022-04-13 2022-06-22 (주)더그리트 용기 수거 장치

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3030619B2 (ja) 1997-06-26 2000-04-10 雅治 吉本 棺台車冷却装置
JP3004264B1 (ja) 1998-10-30 2000-01-31 株式会社アライヘルメット フルフェース型ヘルメット
JP2000254591A (ja) 1999-03-12 2000-09-19 Akira Higuchi ペットボトル選別器
JP2005041671A (ja) 2003-07-25 2005-02-17 Kurazo Sakurai アルミ缶とスチール缶の空飲料容器分別収納装置およびペットボトルとビンの空飲料容器分別収納装置
KR200451428Y1 (ko) 2008-11-18 2010-12-14 정진경 파손 방지를 위한 유리제품 분리수거함
US8322641B2 (en) 2010-04-20 2012-12-04 Eco Creation International, Inc. Selective collection system for recycling input materials having a monitor
KR101344851B1 (ko) * 2012-03-30 2014-01-16 경북대학교 산학협력단 영상처리장치 및 영상처리방법
KR200463577Y1 (ko) 2012-05-10 2012-11-12 이한승 스마트 자동판매기 및 그 운영 시스템
CN103679185B (zh) 2012-08-31 2017-06-16 富士通株式会社 卷积神经网络分类器系统、其训练方法、分类方法和用途
KR101445941B1 (ko) * 2012-12-28 2014-09-29 동의대학교 산학협력단 재활용 용기의 자동 분리수거함
JP6087718B2 (ja) 2013-05-02 2017-03-01 株式会社アソート・コア 回収装置
KR101537486B1 (ko) * 2014-10-28 2015-07-16 배응준 탈부착식 분리수거 용품 자동 식별 장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110395504A (zh) * 2019-08-06 2019-11-01 高晓东 垃圾分类、判断个人是否进行垃圾分类的方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR101926392B1 (ko) 2018-12-10
KR20180097429A (ko) 2018-08-31
KR101926395B1 (ko) 2018-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101926392B1 (ko) 병 회수 장치 및 방법
CN109559458B (zh) 基于神经网络识别商品的收银方法以及自助收银台
CN108335408B (zh) 用于自动售货机的物品识别方法、装置、系统及存储介质
CN108491799B (zh) 一种基于图像识别的智能售货柜商品管理方法及系统
CN111415461B (zh) 物品识别方法及系统、电子设备
EP2538394B1 (en) Method and apparatus for detecting fraud attempts in reverse vending machines
US10650232B2 (en) Produce and non-produce verification using hybrid scanner
WO2017197884A1 (zh) 一种纸币管理方法及其系统
US9396404B2 (en) Robust industrial optical character recognition
US10068405B2 (en) Coin recognition system and method
CN112499017A (zh) 垃圾分类方法、装置及垃圾箱
Li et al. Fast and effective text detection
US20210398097A1 (en) Method, a device and a system for checkout
KR20220091227A (ko) 재활용 회수 장치 및 이를 이용한 리워드 포인트 지급 방법
WO2016012675A1 (fr) Procédé pour trier des objets postaux dans un casier de tri avec un dénombrement automatique des objets triés
AU2017417488B2 (en) Detecting font size in a digital image
CN106774658A (zh) 立式一体机及其控制方法
CN113706497A (zh) 一种违禁品智能识别装置和系统
CN109903452A (zh) 废品回收处理方法、装置、设备和存储介质
FR3037691A1 (fr) Appariement d'images d'articles postaux avec des descripteurs de singularites du champ de gradient
CN115601686A (zh) 物品交付确认的方法、装置和系统
CN114299388A (zh) 物品信息确定方法、陈列柜以及存储介质
FR3118763A1 (fr) Dispositif et procédé de comptage et d’identification de bouteilles
Amatya et al. The state of the art–Vehicle Number Plate Identification–a complete Survey
CN109409372A (zh) 一种字符分割方法、装置、存储介质及视觉检测系统

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant