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NTIS 바로가기본 논문에서는 RGB-D 센서를 이용하여 움직이는 컨베이어 벨트 위의 물체를 분류하는, 강건한 실시간 3D 비전 시스템을 제안한다. 이 시스템은 물체 인식과 파지를 동시에 하며, 컨베이어 벨트로 이동되어 오는 물품 중 불량품과 이물질을 분류하여 생산라인에서 발생할 수 있는 치명적인 사고를 예방한다. 물체 인식을 위한 특정한 선별 기준을 정하고, 컨베이어 벨트 위의 물체들 중 이에 부합하는 물체를 찾아 분류하는 과정으로 구성되어 있다. 기존의 환경변화에 민감한 2D 특징 또는 3D 외형에 의존하여 판별하는 방법들과는 대조적으로 3D 특징들을 이용하는 방법을 이용할 경우, 물체의 인식과 동시에 놓여있는 자세까지도 알 수 있다. 이러한 접근방식은 실시간 처리에 근접한 성능을 보이며 너저분하고 폐쇄적인 곳에서 효과적이다. ...
저자 | 왕, 융담 |
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학위수여기관 | 부산대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 전자전기컴퓨터공학과 |
지도교수 | 이장명 |
발행연도 | 2016 |
총페이지 | iv, 37 장 |
키워드 | Object recognition vision system conveyor belt pose estimation 실시간3D 물체인식 |
언어 | eng |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14194192&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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