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영상을 적용한 인공지능을 이용한 Robot Arm Placing 기술 개발
백영진(Young-Jin Baek),김원하(Wonha Kim) 한국방송·미디어공학회 2020 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.7
최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.
광학 흐름과 극좌표 변환을 이용한 로봇 팔 Placing 기법
백영진(Young-Jin Baek),이재은(Jae-Eun Lee),김원하(Won-Ha Kim) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
There has been active research and development on smart factory, which utilizes the deep learning technology to replace human workforce. However, concept of employing machines to place FPCB is not as advanced. At present, people need to tune robot arms by themselves to use them to place FPCB. To solve this issue, We have developed a new technique to insert FPCB into tray without human assistance. To do this, we have compared and contrasted several algorithms, and chose among them the most suitable one for the technique, considering their pros and cons. The technique suggested in the paper is based on image processing technique which utilizes the deep learning technology. It doesn"t alter FPCB in any ways. It can also be automated only with images attained through RGB sensor(camera), without help from other sensors such as power sensor or depth sensor. Furthermore, real machine was used for image capturing or movement in the development process. Therefore, it can be put to practical use unaffected by conditions other than algorithm, such as light or position of the robot arm.