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홍효성 (충남대학교) 김정중 (한국기계연구원) 고두열 (한국기계연구원) 박진성 (한국기계연구원) 김창현 (한국기계연구원) 정현호 (충남대학교) 박규하 (충남대학교) 원문철 (충남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
722 - 728 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0108

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This paper suggests a deep learning-based algorithm for monitoring workers’ safety in a smart factory environment. With the growth of smart factories in industry, the need for an AMR (autonomous mobile robot) that self-drives in a production line is increasing. Although most AMRs are designed to actively prevent a collision, there should be another monitoring solution to double-check workers’ safety because not all machines are reliable. We use an RGB-D camera which provides both depth information and RGB color information and a semantic segmentation method to monitor workers’ safety. The semantic segmentation algorithm is called Mask R-CNN and is used to detect workers and moveable equipment including AMRs. Since Mask R-CNN can specify an object’s boundary in RGB images, we are able to determine an object’s position in 3D coordinates by using the camera’s depth information. We can monitor the workers’ safety by checking whether they are close to hazardous equipment. We experimented with an AMR and manufacturing equipment to verify our suggested algorithm.
#deep learning #semantic segmentation #safety monitoring #autonomous mobile robots

목차

Abstract
I. 서론
II. 전체 알고리즘 구성 및 시맨틱 분할
III. 객체 분할 정보와 깊이 정보 정합을 통한 겹침 평가
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
J. Seo and C. W. Kim, “Application of the analytic hierarchy process on automatic exploration method for a mobile robot working environment map building,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no.12, pp. 1170-1176, 2018. google schola J. Kim, D. Koh, and J. Park, “Obstacle avoidance for mobile robots using end-to-end learning”, Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 6, pp. 541-545, 2019. google schola C. Seokho and C. H. Caldas, “Automated object identification using optical video cameras on construction sites,” Computer?Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 26, no. 5, pp. 368-380, 2011. google schola J. Seo, S. Han, S. Lee, and H. Kim, “Computer vision techniques for construction safety and health monitoring,” Advanced Engineering Informatics, vol. 29, no. 2, pp. 239- 251, 2015. google schola R. Girshick, “Fast R-CNN,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1440-1448, 2015. google schola

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