KR20230128938A

KR20230128938A - 스테레오 카메라를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR20230128938A
Application number: KR1020220060646A
Authority: KR
Inventors: 김경은; 김보영; 서자원; 윤석준
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-02-28
Filing date: 2022-05-18
Publication date: 2023-09-05

Abstract

일 실시 예에 따른 전자 장치는, 그리퍼(gripper); 스테레오 카메라; 및 상기 스테레오 카메라와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 스테레오 카메라를 이용하여 파이프의 홀을 촬영하고, 촬영된 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하고, 획득한 상기 2D 이미지들에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 3D 공간 상의 타원을 결정하고, 상기 타원 상의 복수의 점들로부터 상기 결정된 타원의 중심점으로 향하는 제1 벡터들을 획득하고, 상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 이용하여, 상기 타원에 수직인 제2 벡터를 산출하고, 상기 타원의 장축의 길이 및 상기 타원의 단축의 길이에 기초하여, 제1 각도를 산출하고, 산출한 상기 제1 각도 및 상기 제2 벡터 값에 기초하여, 제3 벡터를 산출하고, 및 상기 제3 벡터에 기초하여, 상기 파이프의 홀에 삽입될 상기 부품의 삽입 방향을 결정할 수 있다.
이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

스테레오 카메라를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법 {ELECTRONIC DEVICE COMPRISING STEREO CAMERAS AND METHOD FOR OPERATING THEREOF}

본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 스테레오 카메라를 포함하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

일반적인 조립 공정에서 지정된 조립 부품과 목표 물체를 조립하기 위해서 전자 장치는 목표 물체에 대한 3차원 위치 및 방향을 검출할 수 있다. 예를 들어, 파이프 제조 공정에서, 로봇 전자 장치는 파이프를 조립하기 위해서 파이프의 3차원 위치 및 방향을 검출할 수 있다.

목표 물체의 3차원 위치 및 방향을 검출하는 동작은 스테레오 카메라를 이용하여 작동될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 스테레오 카메라를 통해 획득한 이미지들을 비교하여 목표 물체의 3차원 위치를 획득할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 전자 장치는 스테레오 카메라를 통해 목표 물체의 이미지를 추출하고 사전에 준비된 데이터 베이스와 스테레오 카메라를 통해 획득한 목표 물체의 정보를 비교하여 목표 물체의 3차원 방향을 획득할 수 있다.

스테레오 카메라를 이용하는 경우, 전자 장치는 파이프의 홀의 단면을 통해 3차원 위치 및 방향을 검출할 수 있다. 다만, 전자 장치는 파이프의 홀의 단면을 이용해 파이프의 3차원 위치 및 방향을 검출하기 때문에, 파이프의 홀의 단면이 일정하지 않은 경우 3차원 위치 및 방향을 검출하는 과정에서 오차가 발생할 수 있다. 예를 들어, 파이프가 경사지게 절단됨에 따라 파이프의 홀의 단면과 파이프의 방향이 수직상태가 아닌 경우, 전자 장치가 검출한 파이프의 3차원 위치 및 방향에는 오차가 발생할 수 있다.

또한, 복수 개의 목표 물체의 위치 및 방향을 검출하기 위해서는 전자 장치는 각각의 목표 물체에 대한 3D 모델의 형태를 사전에 판단하는 것이 요구될 수 있다. 사전에 준비해야하는 자료가 증가함에 따라 조립 과정에서 많은 시간 및 비용이 소요될 수 있다.

본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 조립 시간 및 비용이 절약되면서, 파이프의 홀의 단면이 일정하지 않은 파이프의 3차원 위치 및 방향을 검출하는 전자 장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치가 파이프의 위치를 식별하는 방법은 스테레오 카메라를 이용하여 지정된 부품과 조립될 파이프의 홀을 촬영하는 단계, 상기 스테레오 카메라에 의해 촬영된 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계, 상기 타원 상의 복수의 점들로부터 상기 결정된 타원의 중심점으로 향하는 제1 벡터들을 획득하는 단계, 상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 이용하여, 상기 타원에 수직인 제2 벡터를 산출하는 단계, 상기 타원의 장축의 길이 및 상기 타원의 단축의 길이에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 단면과 상기 파이프가 연장되는 방향이 이루는 제1 각도를 산출하는 단계, 산출한 상기 제1 각도 및 상기 제2 벡터 값에 기초하여, 상기 타원의 중심점으로부터 상기 파이프가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터를 산출하는 단계, 및 상기 제3 벡터에 기초하여, 상기 파이프의 홀에 삽입될 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따른 로봇 암을 포함하는 전자 장치는, 파이프에 삽입할 조립 부품을 파지하는 그리퍼(gripper); 스테레오 카메라; 및 상기 스테레오 카메라와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 스테레오 카메라를 이용하여 지정된 상기 조립 부품과 조립될 상기 파이프의 홀을 촬영하고, 상기 스테레오 카메라에 의해 촬영된 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하고, 획득한 상기 2D 이미지들에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 3D 공간 상의 타원을 결정하고, 상기 타원 상의 복수의 점들로부터 상기 결정된 타원의 중심점으로 향하는 제1 벡터들을 획득하고, 상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 이용하여, 상기 타원에 수직인 제2 벡터를 산출하고, 상기 타원의 장축의 길이 및 상기 타원의 단축의 길이에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 단면과 상기 파이프가 연장되는 방향이 이루는 제1 각도를 산출하고, 산출한 상기 제1 각도 및 상기 제2 벡터 값에 기초하여, 상기 타원의 중심점으로부터 상기 파이프가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터를 산출하고, 및 상기 제3 벡터에 기초하여, 상기 파이프의 홀에 삽입될 상기 부품의 삽입 방향을 결정하고, 상기 결정된 삽입 방향에 기초하여, 상기 그리퍼에 파지된 상기 조립 부품을 상기 파이프에 삽입할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 추가적인 장비나 비교용 데이터 베이스를 사전에 준비하는 과정 없이도 정밀하게 파이프의 3차원 좌표 및 방향을 검출할 수 있다.

또한 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 파이프의 홀의 단면이 파이프의 방향과 수직 상태가 아닌 경우에도 파이프의 3차원 위치 및 방향을 정확하게 검출할 수 있다.

또한 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 조립 과정에서의 파이프의 위치 변화 및 방향 변화를 식별함으로써 조립 과정의 시간 및 비용을 절약할 수 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 파이프(300)의 위치를 식별하는 동작의 순서도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른, 전자 장치를 도시한다.
도 3은 일 실시 예에 따른, 파이프(300)의 위치를 식별하는 동작을 도시한 순서도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 타원을 결정하는 동작을 도시한 순서도이다.
도 5는 일 실시 예에 따른, 파이프의 홀의 2D 이미지 및 2D 좌표 값들을 도시한다.
도 6은 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 파이프(300)를 도시한다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 도시한다.
도 8은 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 파이프를 도시한다.
도 9는 일 실시 예에 따른, 조립 부품의 삽입 방향을 결정하는 과정을 도시한 순서도이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 도시한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 파이프(300)의 위치를 식별하는 동작의 순서도이다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 지정된 조립 부품을 목표하는 물체(300)에 조립할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 조립을 위하여 목표 물체(300)의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 목표 물체(300)는 파이프(pipe)일 수 있으며, 조립 부품(200)은 고무 패킹(rubber packing)일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 위치를 식별함으로써, 고무 패킹을 파이프(300)에 조립할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 110는 전자 장치(100)가 목표 물체(target object, 300)의 위치를 식별하기 위해 목표하는 물체(300)의 이미지들(images)을 획득(obtaining)하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 포함된 카메라를 이용하여 파이프(300)의 이미지들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 카메라를 이용하여, 파이프(300)의 단면의 이미지들을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 120는 전자 장치(100)가 획득한 목표 물체의 이미지들을 이용하여, 목표 물체의 위치를 식별하는 동작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 카메라를 이용해 획득한 파이프(300)의 단면의 2D(2-dimensions) 이미지들을 3D(3-dimensions) 공간 상의 형태로 비쥬얼 프로세싱(visual processing)하여 파이프(300)의 방향 및 파이프(300)의 위치를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 방향 및 위치를 식별함으로써, 지정된 조립 부품(200)의 이동 거리 및 이동 방향을 산출할 수 있다.

동작 120에 대한 구체적인 실시예는 도 3에서 상세히 후술하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 동작 130는 전자 장치(100)가 조립을 위하여 전자 장치(100)의 일부 구성을 컨트롤(control)하는 동작을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 프로세서는 조립을 위하여, 전자 장치(100)의 로봇 암(arm)을 컨트롤 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 프로세서가 파이프(300)의 위치를 식별한 경우, 전자 장치(100)의 로봇 암(arm)은 조립 부품(200)을 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향으로 이동시킬 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 140는 전자 장치(100)가 지정된 조립 부품(200)을 목표 물체(300)에 조립하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)의 로봇 암을 이용하여 로봇 암이 파지 한 조립 부품(200)을 파이프(300)에 조립할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 식별한 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향에 기초하여, 고무 패킹(200)을 파이프(300)의 홀에 삽입할 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 따른, 전자 장치를 도시한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 로봇 암(robot arm, 210), 스테레오 카메라(220), 및 프로세서(예: 도 10의 1020)를 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 로봇 암(210)의 손가락 역할을 하는 그리퍼(230, gripper)를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 로봇 암(210), 스테레오 카메라(220), 및 그리퍼(230)와 작동적으로 연결할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 스테레오 카메라(220)를 이용하여 목표 물체(300)의 위치 및 방향을 식별하고, 그리퍼(230)를 이용하여 조립 부품(200)을 목표 물체(300)에 조립하도록 로봇 암(210)을 컨트롤할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 회전 및 이동이 가능한 로봇 암(210)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 로봇 암(210)만으로 형성될 수 있다. 또 다른 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 하나의 로봇(robot)으로 형성되고, 로봇 암(210)은 하나의 로봇의의 일부 구성으로 형성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 조립 부품(200)을 파지할 수 있는 그리퍼(230)를 더 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 그리퍼(230)는 로봇 암(210)의 일 단에 형성되어 로봇 암(210)의 손가락 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 그리퍼(230)는 조립 부품(200)을 그립(grip) 할 수 있는 형태로 형성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 홀의 위치를 식별하기 위한 스테레오 카메라(220)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 스테레오 카메라(220)는 로봇 암(210)의 일 단에 위치할 수 있다. 예를 들어, 스테레오 카메라(220)는 그리퍼(230)와 인접한 영역에 위치될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 스테레오 카메라(220)가 그리퍼(230)와 인접한 영역에 배치됨으로써, 프로세서는 로봇 암(210) 또는 그리퍼(230)를 이용하여 조립 부품(200)을 파이프(300)에 조립할 수 있다. 예를 들어, 스테레오 카메라(220)가

도 3은 일 실시 예에 따른, 파이프(300)의 위치를 식별하는 동작을 도시한 순서도이다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 기초로 파이프의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 기초로 파이프의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 310은 전자 장치(100)가 스테레오 카메라(도 2의 220)를 이용하여 파이프를 촬영하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 위치를 식별하기 위한 과정의 첫 동작으로 파이프(300)의 홀을 촬영할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 스테레오 카메라(도 2의 220)를 이용하여 지정된 부품과 조립될 파이프(300)의 홀의 단면을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 스테레오 카메라(220)에 의해 촬영된 파이프(300)의 홀의 단면을 나타내는 2D 이미지들을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 촬영된 파이프(300)의 단면의 2D이미지들로부터 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 형태를 결정함으로써, 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 320은 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 테두리에 대응되는 3D 공간 상의 타원을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 스테레오 카메라(220)에 의해 촬영된 파이프(300)의 홀의 2D 이미지들에 기초하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 프로세서는 스테레오 카메라(220)에 의해 촬영된 파이프(300)의 홀의 2D 이미지들을 삼각법에 의해 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀로 변환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면은 타원으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 3D 공간 상의 타원의 테두리에 대응되는 복수의 점들에 의해 형성된 파이프(300)의 홀의 단면은 타원으로 형성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 파이프(300)의 홀의 테두리가 타원(도 7의 720)으로 결정됨에 따라, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 홀의 단면이 파이프(300)의 방향에 수직이 아닌 경우에도 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 파이프(300)가 비스듬하게 절단됨에 따라 파이프(300)의 홀의 단면이 원형(circular shape)으로 형성되지 않은 경우에도 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 단면이 촬영된 2D 이미지들로부터 3D 공간 상에서 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 직접 산출함으로써, 전자 장치(100)는 추가적인 비교용 데이터 베이스, 또는 목표 물체에 대한 3D 모델의 사전 정보 없이도 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 3D 공간 상의 타원(720)을 결정하는 실시예는 도 4에서 상세히 후술하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 동작 330은 전자 장치(100)가 상기 타원 상의 복수의 점로부터 3D 공간 상의 타원의 중심점으로 향하는 제1 벡터들을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 벡터들(도 7의 , …, )은 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 중심점(도 7의 C)으로부터 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 테두리로 향하는 벡터들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 벡터들(, …, )은 파이프(300)의 홀의 단면의 법선 벡터를 산출할 때 이용될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 중심점(C) 및 상기 파이프(300)의 홀의 테두리에 대응되는 복수의 점들(도 7의 ,…, )을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 파이프(300)의 홀의 단면(710)이 타원(720)으로 결정된 경우, 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 중심점(C)은 타원의 중심점으로 호칭되고, 상기 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, )은 타원(720)의 복수의 점들로 호칭될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 3D 공간 상의 타원(720)의 중심점(C), 및 타원(720)의 테두리 상의 복수의 점들(,…, )을 이용하여 제1 벡터들(, …, )을 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 340은 전자 장치(100)가 타원의 중심점 및 제1 벡터들(, …, )을 이용하여, 상기 타원에 수직인 제2 벡터(도 7의 )를 산출하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 벡터()는 파이프(300)의 홀의 단면에 수직한 법선 벡터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)이 타원(720)으로 결정된 경우, 제2 벡터()는 3D 공간 상의 타원에 수직한 법선 벡터를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 제2 벡터()를 이용하여 파이프(300)가 연장되는 방향을 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제2 벡터()를 이용하여 파이프가 연장된 향하는 방향을 향하는 제3 벡터를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 벡터()를 산출하는 동작은 도 7에서 상세히 후술하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 동작 350은 전자 장치(100)가 타원(720)의 장축(도 8의 L1)의 길이 및 타원(720)의 단축(도 8의 L2)의 길이에 기초하여, 파이프(300)의 홀의 단면(710)과 파이프(300)가 연장되는 방향이 이루는 제1 각도를 산출하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 각도(α)는 타원(720)으로 결정된 파이프(300)의 홀의 단면(710)과 파이프가 연장되는 방향이 이루는 각도를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 각도(α)는 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 파이프(300)의 길이에 대한 각을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 동작 350은 후술하는 동작 360의 제3 벡터()를 산출하기 위한 사전 동작일 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 동작 340의 제2 벡터() 및 동작 350의 제1 각도(α)에 기초하여, 제3 벡터()를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제3 벡터()를 산출하는 것에 대한 구체적인 실시예는 도 8에사 상세히 서술하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 동작 360은 타원의 중심점으로부터 파이프가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터를 산출하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제3 벡터()를 산출함으로써, 파이프(300)의 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제3 벡터는 파이프(300)의 단면(710)의 중심점(C)으로부터 파이프(300)가 연장되는 방향을 향하는 벡터 값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제3 벡터()는 파이프(300)가 향하는 방향을 포함하는 벡터 값을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 제1 각도(α) 및 제2 벡터()에 기초하여, 제3 벡터()를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 각도(α)를 이용하여 제2 벡터()와 제3 벡터()가 이루는 제2 각도(도8의 θ)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제2 각도(θ)를 산출함으로써, 제2 각도(θ) 및 제2 벡터()를 이용하여 제3 벡터()를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제2 각도(θ)의 사인(sin) 값과 제2 벡터()의 곱을 이용하여 제3 벡터를 산출()할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제3 벡터()를 산출함으로써, 파이프(300)의 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제3 벡터()를 이용하여, 스테레오 카메라(220)로부터 파이프(300)가 위치하는 방향에 대한 오일러 각들을 산출할 수 있다.

제3 벡터를 산출하는 동작에 대한 구체적인 실시예는 도 8에서 상세히 서술하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 동작 370은 파이프(300)의 홀에 삽입될 조립 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 제3 벡터()에 기초하여, 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 프로세서는 제3 벡터()에 기초하여 스테레오 카메라(220)로부터 파이프(300)가 위치하는 방향까지의 3차원의 오일러 각들(euler angles)을 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제3 벡터()에 기초하여, 스테레오 카메라(220)의 렌즈가 향하는 방향(예: 광축 방향)으로부터 파이프(300)가 위치하는 방향까지의 3차원의 오일러 각들(euler angles)을 산출할 수 있다

일 실시 예에 따르면, 스테레오 카메라(220)의 광축 방향으로부터 파이프(300)가 위치하는 방향까지의 오일러 각들을 산출함으로써, 프로세서는 조립 부품(200)을 파이프(300)에 조립하기 위한 방향을 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 오일러 각들을 산출함으로써 파지된 조립 부품(200)의 삽입 방향을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 370에 대한 구체적인 실시예는 도 9에서 상세히 후술하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 3D 공간 상의 타원의 제3 벡터()를 작업 과정 중에 연속적으로 산출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)가 연속적으로 산출한 제3 벡터()에 기초하여 로봇 암(210) 또는 그리퍼(220)를 컨트롤하여 조립함으로써, 전자 장치(100)는 작업 속도를 증가시키고, 조립 시간 및 비용을 절약할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 실시간 위치 변화에 대응하여 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별함으로써 조립 시간 및 비용을 절약할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 타원을 결정하는 동작을 도시한 순서도이다.

일 실시 예에 따르면, 도 4는 도 3의 동작 320에 대한 구체적인 실시예를 도시한다. 예를 들어, 3D 공간 상의 타원은 동작 410 내지 동작 460에 의해 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 결정된 3D 공간 상의 타원을 기초로, 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 결정된 3D 공간 상의 타원을 기초로, 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 410은 전자 장치(100)가 상기 촬영된 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 이미지들(도 5의 510)을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 스테레오 카메라(도2의 220)를 이용해 획득한 파이프(300)의 홀의 단면(도 5의 500)의 2D 이미지들(도 5의 510)을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 420은 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 이미지들에 대응되는 2D 좌표 값들을 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 식별한 2D 좌표 값들을 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 2D 이미지들에 대응되는 중심 좌표 값들(도 5의 521) 및 테두리 좌표 값들(도 5의 522)을 이용하여 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 동작 410에서 획득한 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 이미지들이 일 평면(예: XY평면)상에 형성되는 것으로 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면이 일평면에 형성되는 것을 기초로, 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 이미지들의 2D 좌표 값들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 이미지들에 대응되는 각각의 포인트들을 XY좌표로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 2D 이미지들(510)의 중심 좌표 값들(521) 및, 테두리 좌표 값들(521)을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서가 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 2D 이미지들(510)의 2D 좌표 값들을 식별하는 것에 관한 구체적인 실시예는 도 5에서 상세히 설명하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 식별한 2D 좌표 값들을 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 2D 좌표 값들을 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점 및 테두리에 대응되는 복수의 점들을 산출함으로써 파이프(300)의 홀의 단면을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 단면을 3D 공간 상의 단면으로 결정하여 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 산출함으로써, 전자 장치(100)는 추가적인 비교용 데이터 베이스, 또는 목표 물체에 대한 3D 모델에 대한 사전 정보 없이도 파이프(300)의 위치 및 방향을 산출할 수 있다.

예를 들어, 파이프(300)의 홀의 단면을 3D 단면으로 결정함으로써, 전자 장치(100)는 2D 이미지를 이용하여 파이프(300)의 위치 및 식별하는 경우보다 정확하게 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다.

다른 예를 들어, 전자 장치(100)가 3D공간의 파이프의 홀의 단면으로 변환하여 파이프의 형상을 식별함으로써, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 3D 모델에 대한 사전 정보 없이도 파이프(300)의 위치 및 방향을 산출할 수 있다. 전자 장치(100)는 파이프(300)의 3D 모델에 대한 사전 정보 없이도 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 430은 전자 장치(100)가 식별된 2D 좌표 값들, 스테레오 카메라(220)의 각각의 초점 거리(f), 및 스테레오 카메라(220) 간의 베이스 라인 값(B)에 기초하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점(C) 및 파이프(300)의 홀의 단면의 테두리에 대응되는 복수의 점들을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 타원(720)의 중심점(도 7의 C) 및 복수의 점들(도 7의 ,…, )을 산출함으로써, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 형태를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 3D 공간 상의 단면의 중심점(C) 및 복수의 점들(,…, )을 산출함으로써, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)을 타원(720)으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 동작420에서 식별한 2D 좌표 값들, 스테레오 카메라(220)의 초점 거리(f), 및 스테레오 카메라(220) 간의 베이스 라인 값(B)에 기초하여, 2D 좌표 값들을 3D 좌표 값들로 변환시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 식별한 2D 좌표 값들 및 스테레오 카메라(220)의 초점 거리(f), 및 스테레오 카메라(220) 간의 베이스 라인 값(B)에 대한 삼각법(triangulation)을 이용하여, 2D 좌표 값들을 3D 좌표 값들로 변환시킬 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 2D 좌표 값들을 3D 좌표 값들로 변환하는 동작에 대한 구체적인 실시예는 도 6에서 상세히 설명하기로 한다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 2D 좌표 값들을 3D 좌표 값들로 변환함으로써, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 2D 좌표 값들을 3D 좌표 값들로 변환함으로써, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 결정하기 위한 중심점(C) 및 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, )을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점(C)을 식별함으로써, 전자 장치(100)의 프로세서는 파이프(300)의 위치를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 중심점(C)을 식별함으로써, 조립 부품(200)을 조립하기 위한 파이프(300)의 홀의 위치를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 450은 복수의 점들에 의해 파이프(300)의 홀의 단면이 형성되도록 캘리브레이션 하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 형태를 결정하기 위해 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, )을 캘리브레이션 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 식별한 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점(C)으로부터 파이프(300)의 홀의 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, )에 의해 3D 공간 상의 홀의 단면이 일정한 타원으로 형성되도록 캘리브레이션(calibration)할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서가 파이프(300)의 홀의 단면(710)이 일정한 타원(720)이 형성되도록 캘리브레이션 함으로써, 프로세서는 캘리브레이션 하지 않은 경우보다 정확하게 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별함에 있어서, 오차가 감소할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 460은 전자 장치(100)가 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, )및 중심점(C)을 이용하여, 3D 공간 상의 타원을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)을 3D 공간 상의 타원(720)으로 결정함으로써, 프로세서는 파이프가 연장되는 방향과 파이프(300)의 단면이 수직으로 형성되지 않은 경우에도 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 파이프(300)의 단면이 비스듬하게 절단됨에 따라 파이프가 연장되는 방향과 파이프(300)의 단면이 수직이 아닌 경우에도 프로세서는 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(300)는 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, ) 및 중심점(C)을 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 형태를 타원으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, ), 중심점(C), 및 3차원의 타원의 방정식을 이용하여 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 형태를 타원(720)으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점은 3D 공간 타원의 중심점으로 호칭될 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 따른, 파이프의 홀의 2D 이미지 및 2D 좌표 값들을 도시한다. 예를 들어, 도 5는 도 4의 420동작에 대한 구체적인 실시예를 도시한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 스테레오 카메라(220)의 의해 촬영된 2D 이미지들(510)에 기초하여 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 2D 이미지들에 대응되는 2D 좌표 값들(520)을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 식별한 2D 좌표 값들(520)을 3D 좌표 값들로 변환함으로써, 프로세서는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 타원으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 스테레오 카메라(도 2의220)를 이용하여 파이프(도 2의 300)의 홀의 단면(500)을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 스테레오 카메라(220)에 의해 촬영된 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 이미지는 2D 이미지들(510)을 포함할 수 있다.

도 5를 참고하면, 일 실시 예에 따른 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 2D 이미지들(510)은 원형으로 형성될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 단면(500)의 2D 이미지들(510)은 타원으로 형성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 2D 이미지들(510)의 파이프(300)의 홀의 단면(500)을 복수의 2D 좌표 값들(520)로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 2D 이미지들(510) 중 테두리에 대응되는 복수의 테두리 좌표 값들(511)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면(500)의 2D 이미지들의 중심 좌표 값들(521)을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 테두리 좌표 값들(522) 및 중심 좌표 값들(521)을 식별하기 위해, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면(500)이 실질적으로 동일한 축 상에 배치되도록 2D 이미지들(510)의 위치를 정렬할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면(500)이 A축 상에 배치되도록 2D 이미지들(510)의 위치를 수정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서가 실질적으로 축 상에 배치되도록 2D 이미지들(510)의 위치를 정렬함으로써, 프로세서는 2D 이미지들(510)의 위치를 정렬하지 않은 경우 보다 정확하게 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별함에 있어서, 오차가 감소할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 테두리 좌표 값들(522) 및 중심 좌표 값들(521)을 기초로, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(도 7d의 710)의 중심점(C) 및 테두리에 대응되는 복수의 점들(, … ,)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 중심점(C) 및 테두리에 대응되는 복수의 점들(, … ,)을 기초로, 3D 공간 상의 타원(도 7의 720)을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 중심점(C)을 식별함으로써, 전자 장치(100)의 프로세서는 파이프(300)의 위치를 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서는 중심점(C)을 이용하여 후술하는 제3 벡터()를 산출함으로써 파이프(300)의 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)가 파이프(300)의 홀의 단면을 3D 공간 상의 단면으로 결정하여 파이프(300)의 위치 및 방향을 산출함으로써, 전자 장치(100)는 추가적인 비교용 데이터 베이스, 또는 목표 물체에 대한 3D 모델의 사전 정보 없이도 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 산출할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 파이프(300)를 도시한다. 일 실시 예에 따르면, 도 6은 도 4의 동작 430과 관련된 구체적인 실시예를 도시한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 도 5의 2D 이미지들에 대응되는 각각의 2D 좌표 값들을 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 중심점(C) 및 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 테두리에 대응되는 복수의 점들(, … ,)을 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 후술하는 동작에 의하여 2D 좌표 값들을 3D 좌표 값들로 변환할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(100)의 프로세서는 도 5의 식별된 2D 좌표 값들, 스테레오 카메라(220)간의 베이스 라인 값(B), 및 스테레오 카메라(220)의 초점 거리(f)를 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점(C)을 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 스테레오 카메라(220)의 렌즈로부터 파이프(300)까지의 거리(z) 및 스테레오 카메라(220)의 초점 거리(f)간의 비율이 2D 좌표 값들 간의 거리() 및 베이스 라인 값(B)의 비율과 동일함에 기초하여, 아래의 수학식 1과 같이, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면의 중심점(C)을 산출할 수 있다.

<수학식 1>

, (X, Y, Z: [mm])

예를 들어, 수학식 1에서, 은 좌측 스테레오 카메라(611)에서 측정한 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 이미지의 중심 좌표 값(521)이며, 은 좌측 스테레오 카메라(611)에서 측정한 파이프(300)의 홀의 단면의 테두리 좌표 값(도 5의 522)이고, 은 우측 스테레오 카메라(612)에서 측정한 파이프(300)의 홀의 단면의 2D 중심 좌표 값(521)이며, 은 우측 스테레오 카메라(612)에서 측정한 파이프(300)의 홀의 단면의 테두리 좌표 값(522)일 수 있다.

예를 들어, 베이스 라인 값(B)은 스테레오 카메라(220)의 각각의 렌즈의 중심 간의 거리이며, 초점 거리(f)는 파이프(300)의 홀의 단면(500)을 촬영할 때의 스테레오 카메라(220)의 렌즈의 초점 거리일 수 있다.

도 7은 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면을 도시한다.

일 실시 예에 따르면, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 형태는 3D 공간 상에서 타원(720)으로 형성될 수 있다. 예를 들어. 타원(720)은 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 테두리에 대응될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도 6에서 산출한 타원의 중심점(C) 및 타원의 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, )에 기초하여, 전자 장치(100)의 프로세서는 파이프(300)의 홀의 단면(710)을 3D 공간 상의 타원(720)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 타원(720)의 중심점(C), 타원(720)의 테두리에 대응되는 복수의 점들(,…, ), 및 타원의 3차원 방정식을 이용하여, 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)의 형태를 타원(720)으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 3D 공간 상의 파이프(300)의 홀의 단면(710)을 3D 공간 상의 타원(720)으로 결정함으로써, 프로세서는 파이프가 연장되는 방향과 파이프(300)의 단면이 수직으로 형성되지 않은 경우에도 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 파이프(300)의 단면이 비스듬하게 절단됨에 따라 파이프가 연장되는 방향과 파이프(300)의 단면이 수직이 아닌 경우에도 프로세서는 파이프(300)의 위치 및 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 타원(720)을 이용하여 제1 벡터들(, …, )를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 벡터들(, …, )은 타원(720)의 복수의 점들(,…, )로부터 타원의 중심점(C)으로 향하는 벡터 값들을 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제2 벡터()를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 벡터()는 파이프(300)의 홀의 단면(710)에 수직한 법선 벡터(normal vector)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 벡터()는 타원에 수직한 법선 벡터(normal vector)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제1 벡터들(, …, ) 및 타원의 중심점(C)을 이용하여, 제2 벡터()를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 벡터들(, …, ), 및 타원의 중심점(C)을 선형 변환하여, 파이프(300)의 홀의 단면(710)에 수직한 방향으로 향하는 제2 벡터()를 산출할 수 있다.

예를 들어, 아래의 <수학식 2> 및 <수학식 3>과 같이, 프로세서는 제1 벡터들(, …, )을 A 행렬로 정의하고, 프로세서는 A 행렬과 내적 함에 따라 결과 값이 실질적으로 0으로 도출되는 제2 벡터()를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 벡터들(, …, )을 특이점 분해(SVD, singular value decomposition)함으로써 제2 벡터()를 산출할 수 있다.

<수학식 2>

<수학식 3>

예를 들어, <수학식 2>, 및 <수학식 3>에서, 행렬 A는 복수의 점들(, … ,)로부터 중심점(C)으로 향하는 제1 벡터들(, …, )이며, X는 중심점으로부터 타원에 수직한 방향으로 향하는 제2 벡터()를 정의한 행렬일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제2 벡터()를 이용하여 후술하는 제3 벡터()를 산출함으로써 파이프(300)의 방향을 식별할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른, 3D 공간 상의 파이프를 도시한다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 제2 벡터()에 기초하여, 타원(720)의 중심점(C)으로부터 파이프(300)가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터()를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 제2 벡터()를 이용하여 제1 각도(α)를 산출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 산출한 제1 각도(α) 및 제2 벡터()에 기초하여, 타원(720)의 중심점(C)으로부터 파이프(300)가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터()를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 각도(α)는 파이프(300)의 홀의 단면(710)과 파이프가 연장되는 제1 방향이 이루는 각도를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 타원(720)은 제1 길이의 장축(L1) 및 제2 길이의 단축(L2)을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 각도(α)는 타원(720)의 장축(L1) 및 타원(720)의 단축(L2)의 길이를 이용하여 산출할 수 있다. 예를 들어, 타원(720)을 파이프(300)의 연장 방향에 수직한 일 평면(예: xy평면)에 입사한 경우, 입사된 홀의 단면(810)의 지름(D) 길이는 타원(720)의 단축(L2)의 길이와 실질적으로 동일할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 각도(α)는 입사된 홀의 단면(810)의 지름(D)의 길이에 대한 타원(720)의 장축(L1)의 길이의 비를 이용하여 산출할 수 있다. 다른 일 실시 예에 따르면, 제1 각도(α)는 타원(720)의 단축의 길이에 대한 타원(720)의 장축(L1)의 길이의 비를 이용하여 산출할 수 있다.

예를 들어, <수학식 4>의 (1)식을 참고하면, 프로세서는 타원(720)의 단축의 길이에 대한 타원(720)의 단축의 길이의 비의 사인 값의 역수(arc sin)를 이용하여 제1 각도(α)를 산출할 수 있다.

<수학식 4>

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 산출한 제1 각도(α)를 이용하여 파이프가 연장되는 제1 방향과 파이프(300)의 단면(710)에 수직한 제2 방향 사이에 이루는 제2 각도(θ)를 산출할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서는 타원(720)의 중심점(C)으로부터 파이프(300)가 연장되는 제1 방향을 향하는 제3 벡터()와 타원(720)의 중심점(C)으로부터 타원(720)에 수직한 제2 방향으로 향하는 제2 벡터()가 이루는 제2 각도(θ)를 산출할 수 있다.

예를 들어, <수학식 4>의 (2)식을 참고하면, 프로세서는 90도에서 제1 각도(α)를 뺀 값으로 제2 각도(θ)를 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 제2 각도(θ)를 이용하여 제3 벡터()를 산출할 수 있다. 예를 들어, <수학식 5>를 참고하면, 프로세서는 제2 벡터()와 제2 각도(θ)의 사인 값의 곱으로 제3 벡터()를 산출할 수 있다.

<수학식 5>

일 실시 예에 따르면, 제3 벡터()를 산출함으로써, 프로세서는 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 제3 벡터()를 통해, 프로세서는 파이프(300)가 연장된 제1 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)가 3D 공간 상의 타원의 제3 벡터()에 기초하여 파이프(300)가 연장된 제1 방향을 식별함으로써, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 방향을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 파이프(300)의 방향을 식별함으로써, 로봇 암(210) 또는 그리퍼(220)를 컨트롤하여 조립 부품(200)을 파이프(300)에 조립할 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따른, 조립 부품의 삽입 방향을 결정하는 과정을 도시한 순서도이다.

일 실시 예에 따르면, 도 9는 도 3의 동작 360에 대한 순서도이다.

일 실시 예에 따르면, 도 3의 동작 360은 전자 장치(100)가 제3 벡터()에 기초하여, 파이프(300)의 홀에 삽입될 조립 부품(200)의 방향을 결정하는 동작 일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 조립 부품의 방향을 결정하는 동작 360은 동작 901, 동작 903, 및 동작 905를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 901은 전자 장치(100)의 프로세서가 제3 벡터()를 이용하여 로테이션 매트릭스(rotation matrix)를 계산하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 스테레오 카메라(220)의 렌즈가 향하는 방향(예: 광축)을 기준으로 파이프가 연장되는 방향을 포함하는 제3 벡터()까지의 회전각을 로테이션 매트릭스(rotation matrix)를 이용하여 산출할 수 있다. 예를 들어, 회전각은 지정된 조립 부품을 조립하기 위하여 로봇 암(도 2의 210) 또는 그리퍼(230)가 회전하는 각을 포함할 수 있다.

예를 들어, <수학식 7>을 참고하면, 광축 벡터(a)는 스테레오 카메라(220)의 렌즈가 향하는 방향을 포함하는 벡터 값이고, v는 광축 벡터(a)와 제3 벡터()를 외적(cross product) 한 결과 값이며, p는 광축 벡터(a)와 제3 벡터()를 내적(inner product) 한 결과 값이며, I는 단위행렬 일 수 있으며, 는 v의 비대칭행렬일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, <수학식 7>을 참고하면, 전자 장치(100)의 프로세서는 스테레오 카메라(220)의 광축 벡터(a)와 제3 벡터()를 이용하여 로테이션 매트릭스(R)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 광축 벡터(a)와 제3 벡터()를 외적(cross product) 한 결과 값, 광축 벡터(a)와 제3 벡터()를 내적(inner product) 한 결과 값, v의 비대칭행렬, 및 단위 행렬을 이용하여, 로테이션 매트릭스(R)를 산출할 수 있다.

<수학식 7>

일 실시 예에 따르면, 동작 903는 전자 장치(100)가 동작 901에서 계산한 상기 로테이션 매트릭스(R)를 이용하여 오일러 각(euler angels)을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, <수학식 8>을 참고하면, (pitch)은 스테레오 카메라의 Y축을 회전축으로 하여 회전된 X-Z좌표축의 각도를 포함할 수 있으며, (roll)은 스테레오 카메라의 Z축을 회전축으로 하여 회전된 X-Y좌표축의 각도를 포함할 수 있고, (yaw) 은 스테레오 카메라의 X축을 회전축으로 하여 회전된 Y-Z좌표축의 각도를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, <수학식 8>을 참고하면, 전자 장치(100)의 프로세서는 동작 901에서 산출한 로테이션 매트릭스(R)를 이용하여 오일러 각들을 산출할 수 있다.

<수학식 8>

일 실시 예에 따르면, 동작 905는 전자 장치(100)가 산출한 상기 오일러 각들을 이용하여, 조립 부품(200)의 삽입 방향을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 프로세서는 오일러 각들을 이용하여 로봇 암(210) 또는 그리퍼(230)의 회전각을 산출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 회전각은 조립 부품(200)을 파이프(300)에 조립하기 위한 로봇 암(210) 또는 그리퍼(230)의 회전 방향을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서는 오일러 각들을 이용하여 회전각을 산출함으로써, 조립 부품(200)의 삽입 방향을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 결정된 조립 부품(200)의 삽입 방향에 기초하여, 조립 부품(200)을 파이프(300)와 조립할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 프로세서는 3D 공간 상의 타원의 제3 벡터()를 작업 과정 중에 연속적으로 산출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)가 연속적으로 산출한 제3 벡터()에 기초하여 로봇 암(210) 또는 그리퍼(220)를 컨트롤하여 조립함으로써, 전자 장치(100)는 작업 속도를 증가시키고, 조립 시간 및 비용을 절약할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 작업 환경의 변화 또는 파이프(300)의 실시간 위치 변화에 대응하여 파이프(300)의 홀의 위치 및 파이프(300)가 연장되는 방향을 식별함으로써 조립 시간 및 비용을 절약할 수 있다.

도 10은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(1000) 내의 전자 장치(1001)의 블록도이다.

도 10은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(1000) 내의 전자 장치(1001)의 블록도이다. 도 10을 참조하면, 네트워크 환경(1000)에서 전자 장치(1001, 도 1 내지 도 9의 전자 장치(100))는 제1 네트워크(1098)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1002)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(1099)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1004) 또는 서버(1008)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)는 서버(1008)를 통하여 전자 장치(1004)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)는 프로세서(1020), 메모리(1030), 입력 모듈(1050), 음향 출력 모듈(1055), 디스플레이 모듈(1060), 오디오 모듈(1070), 센서 모듈(1076), 인터페이스(1077), 연결 단자(1078), 햅틱 모듈(1079), 카메라 모듈(1080), 전력 관리 모듈(1088), 배터리(1089), 통신 모듈(1090), 가입자 식별 모듈(1096), 또는 안테나 모듈(1097)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1001)에는 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1078))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1076), 카메라 모듈(1080, 도 1 내지 도 9의 스테레오 카메라(220)), 또는 안테나 모듈(1097))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1060))로 통합될 수 있다.

프로세서(1020, 도 1 내지 도 9의 프로세서)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1040))를 실행하여 프로세서(1020)에 연결된 전자 장치(1001)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1020)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1076) 또는 통신 모듈(1090))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1032)에 저장하고, 휘발성 메모리(1032)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1034)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(1020)는 메인 프로세서(1021)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1023)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1001)가 메인 프로세서(1021) 및 보조 프로세서(1023)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1023)는 메인 프로세서(1021)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1023)는 메인 프로세서(1021)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(1023)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1021)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1021)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1021)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1021)와 함께, 전자 장치(1001)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1060), 센서 모듈(1076), 또는 통신 모듈(1090))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1023)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1080) 또는 통신 모듈(1090))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1023)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(1001) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1008))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted Boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(1030)는, 전자 장치(1001)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1020) 또는 센서 모듈(1076))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1040)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1030)는, 휘발성 메모리(1032) 또는 비휘발성 메모리(1034)를 포함할 수 있다.

프로그램(1040)은 메모리(1030)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1042), 미들 웨어(1044) 또는 어플리케이션(1046)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(1050)은, 전자 장치(1001)의 구성요소(예: 프로세서(1020))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1001)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1050)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(1055)은 음향 신호를 전자 장치(1001)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1055)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(1060)은 전자 장치(1001)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1060)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(1060)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(1070)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(1070)은, 입력 모듈(1050)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1055), 또는 전자 장치(1001)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(1076)은 전자 장치(1001)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(1076)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(1077)는 전자 장치(1001)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(1077)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(1078)는, 그를 통해서 전자 장치(1001)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(1078)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(1079)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(1079)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1080)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1080)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(1088)은 전자 장치(1001)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(1088)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(1089)는 전자 장치(1001)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(1089)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(1090)은 전자 장치(1001)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1002), 전자 장치(1004), 또는 서버(1008)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1090)은 프로세서(1020)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(1090)은 무선 통신 모듈(1092)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1094)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(1098)(예: 블루투스, WiFi 다이렉트(wireless fidelity direct) 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(1099)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(1004)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1092)은 가입자 식별 모듈(1096)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(1098) 또는 제2 네트워크(1099)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1001)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(1092)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1092)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1092)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중 입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔포밍, 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1092)은 전자 장치(1001), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1004)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(1099))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1092)은 eMBB 실현을 위한 피크 데이터 레이트(peak data rate)(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 커버리지(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(1097)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1097)은 기판(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1097)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(1098) 또는 제2 네트워크(1099)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1090)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1090)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1097)의 일부로 형성될 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1097)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제2 면(예: 윗면 또는 측면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(1099)에 연결된 서버(1008)를 통해서 전자 장치(1001)와 외부의 전자 장치(1004)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1002, 또는 1004) 각각은 전자 장치(1001)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1001)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1002, 1004, 또는 1008) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1001)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1001)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1001)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1001)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(1001)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(1004)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1008)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(1004) 또는 서버(1008)는 제2 네트워크(1099) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1001)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시 예 들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1001)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1036) 또는 외장 메모리(1038))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1040))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1001))의 프로세서(예: 프로세서(1020))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: CD-ROM(compact disc read only memory))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(1001)의 구성은 도 10에 한정되지 않는다. 전자 장치(1001)는 도 10에 도시된 구성들 중 일부 구성이 생략될 수 있고, 도 10에 도시되지 않은 일부 구성이 전자 장치(1001)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1001)는 도 2에 도시된 로봇 암(210), 스테레오 카메라(220), 및 그리퍼(230)을 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(1020)는 도 1 내지 도 9에 도시된 전자 장치(100)의 동작들을 제어하기 위하여, 전자 장치(100)의 다른 구성들을 제어할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제2 벡터는, 상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 특이점 분해(singular value decomposition)하여 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제1 각도는, 상기 타원의 상기 단축의 길이에 대한 상기 타원의 상기 장축의 길이의 비를 이용하여 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제3 벡터를 산출하는 단계는 상기 제1 각도를 이용하여, 상기 파이프가 연장되는 방향과 상기 타원에 수직한 방향이 이루는 제2 각도를 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 제3 벡터는, 상기 제2 벡터와, 상기 제1 각도에 기초하여 산출한 상기 제2 각도의 사인 값의 곱으로 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계는, 상기 제3 벡터를 이용하여 로테이션 매트릭스(rotation matrix)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계는, 계산한 상기 로테이션 매트릭스를 이용하여 오일러 각들(euler angels)을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계는, 산출한 상기 오일러 각들을 이용하여 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계는, 상기 촬영된 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하는 단계, 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들에 대응되는 각각의 홀의 단면들의 2D 좌표 값들을 식별하는 단계, 및 상기 식별된 2D 좌표 값들, 상기 스테레오 카메라의 각각의 초점 거리, 및 상기 스테레오 카메라 간의 베이스 라인 값에 기초하여, 3D 공간 상의 파이프의 홀의 단면의 중심점, 및 3D공간 상의 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 상기 복수의 점들을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계는, 상기 식별된 복수의 점들 및 상기 파이프의 홀의 단면의 중심점을 이용하여, 상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 점들을 식별하는 단계는, 상기 복수의 점들에 의해 파이프의 홀의 단면이 3D 공간 상의 타원이 형성되도록 캘리브레이션 하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 파이프의 홀의 단면의 중심점, 및 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 상기 복수의 점들은, 상기 2D 좌표 값들, 상기 초점 거리, 및 상기 베이스 라인 값을 기초로 삼각법(triangulation)을 이용하여 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 로봇 암(robot arm)을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 상기 지정된 부품을 파지하는 그리퍼(gripper)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 제3 벡터는 상기 제2 벡터와, 상기 제1 각도의 사인 값의 곱으로 산출할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 부품의 삽입 방향은, 상기 제3 벡터를 이용하여 로테이션 매트릭스(rotation matrix)를 계산하여 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 부품의 삽입 방향은, 계산한 상기 로테이션 매트릭스를 이용하여 오일러 각(euler angels)을 산출함으로써 결정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 3D 공간 상의 타원은, 상기 촬영된 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하고, 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들에 대응되는 각각의 홀의 단면들의 2D 좌표 값들을 식별하고, 상기 식별된 2D 좌표 값들, 상기 스테레오 카메라의 각각의 초점 거리, 및 상기 스테레오 카메라 간의 베이스 라인 값에 기초하여, 3D 공간 상의 상기 파이프의 홀의 단면의 중심점, 및 3D 공간 상의 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 상기 복수의 점들을 산출하고, 산출한 상기 복수의 점들 및 상기 타원의 중심점을 이용하여, 상기 3D 공간 상의 타원을 결정할 수 있다.

Claims

전자 장치가 파이프의 위치를 식별하는 방법에 있어서,
스테레오 카메라를 이용하여 지정된 부품과 조립될 파이프의 홀을 촬영하는 단계;
상기 스테레오 카메라에 의해 촬영된 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계;
상기 타원 상의 복수의 점들로부터 상기 결정된 타원의 중심점으로 향하는 제1 벡터들을 획득하는 단계;
상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 이용하여, 상기 타원에 수직인 제2 벡터를 산출하는 단계;
상기 타원의 장축의 길이 및 상기 타원의 단축의 길이에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 단면과 상기 파이프가 연장되는 방향이 이루는 제1 각도를 산출하는 단계;
산출한 상기 제1 각도 및 상기 제2 벡터에 기초하여, 상기 타원의 중심점으로부터 상기 파이프가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터를 산출하는 단계; 및
상기 제3 벡터에 기초하여, 상기 파이프의 홀에 삽입될 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 제2 벡터는, 상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 특이점 분해(singular value decomposition)하여 산출하는, 방법
청구항 1에 있어서,
상기 제1 각도는, 상기 타원의 상기 단축의 길이에 대한 상기 타원의 상기 장축의 길이의 비를 이용하여 산출하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 제3 벡터를 산출하는 단계는
상기 제1 각도를 이용하여, 상기 파이프가 연장되는 방향과 상기 타원에 수직한 방향이 이루는 제2 각도를 산출하는 단계를 더 포함하고,
상기 제3 벡터는, 상기 제2 벡터와, 상기 제1 각도에 기초하여 산출한 상기 제2 각도의 사인 값의 곱으로 산출하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계는, 상기 제3 벡터를 이용하여 로테이션 매트릭스(rotation matrix)를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계는, 계산한 상기 로테이션 매트릭스를 이용하여 오일러 각들(euler angels)을 산출하는 단계를 더 포함하는, 방법.
청구항 6에 있어서,
상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계는, 산출한 상기 오일러 각들을 이용하여 상기 부품의 삽입 방향을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계는,
상기 촬영된 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하는 단계;
상기 파이프의 홀의 2D 이미지들에 대응되는 각각의 홀의 단면들의 2D 좌표 값들을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 2D 좌표 값들, 상기 스테레오 카메라의 각각의 초점 거리, 및 상기 스테레오 카메라 간의 베이스 라인 값에 기초하여, 3D 공간 상의 파이프의 홀의 단면의 중심점, 및 3D공간 상의 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 상기 복수의 점들을 산출하는 단계를 포함하는 방법.
청구항 8에 있어서,
상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계는,
상기 식별된 복수의 점들 및 상기 파이프의 홀의 단면의 중심점을 이용하여, 상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
청구항 8에 있어서,
상기 복수의 점들을 식별하는 단계는,
상기 복수의 점들에 의해 파이프의 홀의 단면이 3D 공간 상의 타원이 형성되도록 캘리브레이션 하는 단계를 더 포함하는, 방법.
청구항 8에 있어서,
파이프의 홀의 단면의 중심점, 및 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 상기 복수의 점들은, 상기 2D 좌표 값들, 상기 초점 거리, 및 상기 베이스 라인 값을 기초로 삼각법(triangulation)을 이용하여 산출하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 전자 장치는 로봇 암(robot arm)을 포함하는, 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 전자 장치는 상기 지정된 부품을 파지하는 그리퍼(gripper)를 포함하는, 방법.
로봇 암을 포함하는 전자 장치에 있어서,
파이프에 삽입할 조립 부품을 파지하는 그리퍼(gripper);
스테레오 카메라; 및
상기 스테레오 카메라와 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는:
상기 스테레오 카메라를 이용하여 지정된 상기 조립 부품과 조립될 상기 파이프의 홀을 촬영하고,
상기 스테레오 카메라에 의해 촬영된 상기 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하고,
획득한 상기 2D 이미지들에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 3D 공간 상의 타원을 결정하고,
상기 타원 상의 복수의 점들로부터 상기 결정된 타원의 중심점으로 향하는 제1 벡터들을 획득하고,
상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 이용하여, 상기 타원에 수직인 제2 벡터를 산출하고,
상기 타원의 장축의 길이 및 상기 타원의 단축의 길이에 기초하여, 상기 파이프의 홀의 단면과 상기 파이프가 연장되는 방향이 이루는 제1 각도를 산출하고,
산출한 상기 제1 각도 및 상기 제2 벡터에 기초하여, 상기 타원의 중심점으로부터 상기 파이프가 연장되는 방향을 향하는 제3 벡터를 산출하고, 및
상기 제3 벡터에 기초하여, 상기 파이프의 홀에 삽입될 상기 부품의 삽입 방향을 결정하고,
상기 결정된 삽입 방향에 기초하여, 상기 그리퍼에 파지된 상기 조립 부품을 상기 파이프에 삽입하는, 전자 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 제2 벡터는, 상기 중심점 및 상기 제1 벡터들을 특이점 분해(singular value decomposition)하여 산출하는, 전자 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 제1 각도는, 상기 타원의 상기 단축의 길이에 대한 상기 타원의 상기 장축의 길이의 비를 이용하여 산출하는, 전자 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 제3 벡터는 상기 제2 벡터와, 상기 제1 각도의 사인 값의 곱으로 산출하는, 전자 장치.
청구항 16에 있어서,
상기 부품의 삽입 방향은, 상기 제3 벡터를 이용하여 로테이션 매트릭스(rotation matrix)를 계산하여 결정되는, 전자 장치.
청구항 18에 있어서,
상기 부품의 삽입 방향은, 계산한 상기 로테이션 매트릭스를 이용하여 오일러 각(euler angels)을 산출함으로써 결정되는, 전자 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 3D 공간 상의 타원은,
상기 촬영된 파이프의 홀의 2D 이미지들을 획득하고,
상기 파이프의 홀의 2D 이미지들에 대응되는 각각의 홀의 단면들의 2D 좌표 값들을 식별하고,
상기 식별된 2D 좌표 값들, 상기 스테레오 카메라의 각각의 초점 거리, 및 상기 스테레오 카메라 간의 베이스 라인 값에 기초하여, 3D 공간 상의 상기 파이프의 홀의 단면의 중심점, 및 3D 공간 상의 상기 파이프의 홀의 테두리에 대응되는 상기 복수의 점들을 산출하고,
산출한 상기 복수의 점들 및 상기 타원의 중심점을 이용하여, 상기 3D 공간 상의 타원을 결정하는, 전자 장치.