2D 카메라와 물체와의 이격 거리 값을 이용한 박스 체적 추론에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

기존 로봇 팔은 고정된 위치에서 지정된 물체에 대해서만 작업하여 활용처가 제한되었었다. 이를 개선하기 위해 이동 로봇에 로봇 팔을 장착 시키고, 다양한 크기의 물체에 대해서도 작업할 수 있도록 테스트를 진행하였다. 하지만 로봇 팔로 물체 집어 올릴 때, 물체의 무게 중심 등을 고려하여 물체를 집지 못해 물건을 놓치는 경우가 발생하였고 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되었다. 연구는 이미지상 물체의 꼭짓점 좌표를 획득한다면, Depth 카메라로 사각형 물체에 대한 실제 길이 및 체적 추론 시스템을 설계해보고 검증해보는 것으로 진행되었다.
설계 시스템의 체적 추론 정확도는 오차범위 ±15%로, 추후 시스템을 보완한다면 로봇 팔에만 적용하는 것이 아닌 스마트 공장 등 다양한 분야의 시스템에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Currently, the robot arm has only operated on a designated object in a fixed position. In order to increase the various usability of the robot arm, the system was implemented so that the robot arm can be mounted on the mobile robot and worked on objects of various sizes. However, there was no information on the actual length and volume of the object to be picked up, causing instability or missing when working on the robot arm. To compensate for this, we designed and verified a system that infers the actual length and volume of objects such as boxes with a Depth camera.
The volumetric inference error range of the designed system is ±15% and will be improved to complement the accuracy and make the Depth camera placement more convenient in future studies. It is expected that the designed actual box length and volume inference system can be used in various fields such as smart factories as well as robot arms.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 1
• 1.1 연구 배경 및 목적‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 1
• 1.2 선행 연구에 대한 고찰‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 4
• 1.2.1 딥러닝 기반 제조 공장 내 AGV 객체 인식 연구‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 7
• 1.2.2 Depth 카메라를 활용한 박스 부피‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 9
• 1.2.3 2대의 고정 카메라를 활용한 박스 사이즈 추론‥‥‥‥‥‥‥‥ 11
• 1.2.4 RFID를 활용한 박스 3차원 크기 측정 시스템‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 13
• 1.3 본 연구에 대한 고찰‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 13
• 2. 본론 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 17
• 2.1 선형회귀 분석‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 17
• 2.1.1 단순선형회귀‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 17
• 2.1.2 다중선형회귀‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 18
• 2.2 Depth 카메라‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 19
• 2.2.1 Depth 카메라 개념‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 19
• 2.2.2 타 거리 인식 센서 방식‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 21
• 2.3 Google Colab ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 22
• 2.3.1 Google Colab 개념‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 22
• 2.3.2 사용 라이브러리‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 23
• 3. 실험 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 24
• 3.1 실험 환경 구성‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 24
• 3.2 Box Data 수집‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 26
• 3.2.1 우체국 박스 규격과 부위별 명칭‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 27
• 3.2.2 꼭짓점 데이터 수집‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 28
• 3.3 박스 크기 추론 시스템 설계‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 30
• 3.3.1 시스템 구성‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 30
• 3.3.2 시스템 파라미터 생성‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 31
• 3.3.3 길이 값 보정 식 설계‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 31
• 3.3.4 거리에 따른 크기 보정 식 설계‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 37
• 3.3.5 길이 및 거리 보정 식 결과 분석‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 40
• 3.3.6 오차 보정 식 설계 및 결과 분석‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 43
• 4. 연구 결론‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 46
• 4.1 연구 고찰‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 46
• 4.2 향후 연구‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 49
• [참고문헌] ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 51
• [별첨1]수집 박스 데이터 이미지‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 53
• [별첨2]입력 데이터와 시스템 출력 데이터‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ 57