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저자정보
한준 (동아대학교) 임혜연 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
145 - 148 (4page)

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기존의 그립 방식은 그립 위치에서 철근 형상을 잡을 수 있는지 판단이 불가능하며 오류가 발생하면 수동작업을 필수적으로 이루어져야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 적재 전 로봇팔에 의해 철근 형상이 그립이 가능한지 그립 여부 판단을 먼저 수행함으로써 방지할 수 있다. 철근 형상의 이미지를 확보하기 위해 그립 작동 시 사용되는 로봇팔의 그리퍼 위치에 비전 카메라를 설치하여 입력 정보를 확보한다. 철근 형상 데이터셋을 YOLO를 통해 학습 수행 뒤 검출되는 철근 형상 바운딩 박스의 정보를 분석하여 철근의 위치와 폭을 파악하고 철근 형상에 대해 그립 여부를 판단하고 기존의 그립 위치와의 차이를 계산하여 새로운 위치의 그립 가능 위치 좌표를 도출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 철근 형상 인식률이 95~100%를 보여주며, 그립이 가능한 좌표 도출 시 철근 위치에 표시되는 것을 확인할 수 있다.
#deep learning #yolo #vision processing #image processing #smart factory

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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