[논문]이어핀 삽입 자동화 시스템을 위한 템플릿 매칭 기반 삽입 위치 판별 방법

백종환; 이재열; 정명수; 장민우; 신동호; 서갑호; 홍성호

doi:10.3745/ktccs.2021.10.1.7

이어핀 삽입 자동화 시스템을 위한 템플릿 매칭 기반 삽입 위치 판별 방법
Hole Identification Method Based on Template Matching for the Ear-Pins Insertion Automation System 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.10 no.1, 2021년, pp.7 - 14

백종환 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부) , 이재열 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부) , 정명수 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부) , 장민우 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부) , 신동호 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부) , 서갑호 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부) , 홍성호 (한국로봇융합연구원 인터랙티브연구본부)

초록
AI-Helper

장신구 산업은 인건비의 비중이 높고 노동자의 역량에 따라 제품의 제작 작업 시간 및 품질의 편차가 심하다. 이에 산업계의 수요에 맞추어 귀걸이 제품을 위한 실리콘 몰드 표면 지름 0.75mm 홀에 이어핀을 삽입하는 공정을 자동화하기 위하여 삽입 자동화 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 실리콘 몰드에 대한 이어핀 삽입 공정 자동화를 위하여 산업용 카메라를 이용한 이진화 및 템플릿 매칭 기법 기반의 이어핀 삽입 위치 검출 방법을 기술한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 이진화와 템플릿 매칭을 이용하여 홀의 위치와 개수를 판단할 수 있다. 성능 시험을 통하여, 적용한 방법은 98.5%의 정확도와 Otsu 방법에 비해 0.5초 빠른 처리속도를 가지는 것을 보였다. 비전 기반 이어핀 삽입 자동화 시스템을 통해 원가 절감 및 작업 시간 절감과 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In jewelry industry, the proportion of labor costs is high. Also, the production time and quality of products are highly varied depending on the workers' capabilities. Therefore, there is a demand from the jewelry industry for automation. The ear pin insertion automation system is the robot automatically inserts the ear pins into the silicone mold, and this automated system require accurate and fast hole detection method. In this paper, we propose optimal binarization method and a template matching method that can be applied in the ear pin insertion automation system. Through the performance test, it was shown that the applied method has an accuracy of 98.5% and 0.5 seconds faster processing speed than the Otsu binarization method. So, this automation system can contribute to cost reduction, work time reduction, and productivity improvement.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Various Molds for the Ear-pin Casting
그림 Fig. 2. Weldo Dispensing Machine
그림 Fig. 3. Ear-pin Insertion Automation System
그림 Fig. 4. Index Point of the System
그림 Fig. 5. Flowchart of Ear-pin Hole Coordinate Detection
그림 Fig. 6. Finding a Index Point using HSV Color Model
표 Table 1. Comparison of Binarization Methods
그림 Fig. 7. Template and Binary Template Image
그림 Fig. 8. Result of Hole Identification
그림 Fig. 9. Silicon Molding for Test
그림 Fig. 10. Result of using Each Binarization Methods
그림 Fig. 11. Result of using Each Binarization Methods
표 Table 2. Test 1(Binarization)
표 Table 3. Test 2(Template Matching)

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 다양한 실리콘 몰드에 대한 이어핀 삽입 공정 자동화를 위하여 산업용 카메라를 이용한 이진화 및 템플릿 매칭 기법 기반의 이어핀 삽입 위치 검출 방법을 기술한다. 영상처리 프로세스 내부의 이진화 기법과 템플릿 매칭 기법의 종류에 따른 처리 속도 및 정확도 성능 시험을 진행하였으며 이에 대한 결과를 도출하여 분석하였다.
본 논문에서는 주얼리 실리콘 몰드에 대한 이어핀 삽입 자동화 시스템에 적용할 수 있는 산업용 카메라 기반의 템플릿 매칭 및 이진화 기법을 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 성능 시험을 통하여, 적용한 이진화 방법은 평균 97%의 정확도와 Otsu 알고리즘에 비해 0.
본 논문은 시험을 통해 작업의 수행 속도와 정확도를 높이기 위하여 최적의 이진화 기법과 템플릿 매칭 기법을 찾아내기 위한 작업을 수행한 후 이어핀 홀 판별 방법에 적용할 수 있는 최적의 기법들을 기술한다.

제안 방법

Weldo사의 기기는 Fig. 2와 같이 두 개의 고화질 산업용 카메라와 흡입부와 토출부로 구성된 헤드로 구성되어 있으며 인력이 직접 주얼리 스톤과 캐스팅의 위치를 직접 입력하여 작업하는 자동화 방식을 적용하였다. 이로써 수작업보다는 작업량이 현저히 줄어들었으나 인력이 개입하여 데이터를 지정하는 과정을 수행하여야 한다.
중국의 Weldo사는 디스펜서 토출 기술을 이용하여 다양한 제품에 대한 임의의 제조공정을 자동화하는 기기를 개발하고 있다. Weldo사의 스톤 삽입 자동화 기기(Diamond stone dispensing machine) 는 트레이상의 정렬된 주얼리 스톤들을 주얼리 캐스팅에 삽입하는 공정에 대한 자동화를 적용하였다.
신호 처리를 위한 레이블링 알고리즘은 두 번의 탐색을 통하여 재귀적으로 입력 영상 이미지에 레이블을 붙이는 작업을 하거나 비재귀적으로 한 번의 탐색을 통해 레이블링하는 기법을 사용한다[15]. 그러나 제안하는 방법에서는 템플릿 매칭을 통하여 관심 영역을 획득하고 그 영역 내에서만 레이블링 작업을 수행하기 때문에 복잡한 레이블링 알고리즘을 사용하지 않고 관심 영역 내에서 흰색 화소만을 찾는 간단한 알고리즘을 사용하였다. 이후, 관심 영역에서 레이블링 된 객체의 중간 화소와 관심 영역의 위치를 합하면 홀의 좌표가 검출된다.
작은 부분을 찾기 위한 이미지 처리 기법이다. 본 기법은 입력 영상에서 작은 크기의 부분 영상 위치를 찾아내고 싶은 경우 사용하는 방법으로 입력 영상과의 유사도를 계산한다. 유사도는 입력 영상과 템플릿 영상이 얼마나 유사한지 나타내는 지표이다.
본 연구에서 적용된 이어핀 삽입 공정의 자동화 방법은 사람의 작업 방식을 그대로 모방하고 있다. 이어핀 삽입은 주조공정을 위해 실리콘 몰드 표면 구멍에 작업자가 직접 지름 0.
5와 같다. 산업용 카메라는 실리콘 몰드를 촬영하여 RGB 색상 모델로 영상을 얻어온 후 영상 처리를 진행한다. 산업용 카메라를 통해 입력된 이미지는 객체 분리를 위한 이진화 과정을 수행하게 된다.
산업용 카메라와 원형 조명은 케이스 안쪽 상부에 배치된다. 산업용 카메라는 용이한 전원 입력 및 통신을 위하여 PoE를 사용했으며 원형 조명은 발광부를 위로 올려 직광에 의한 영상처리 오검출을 방지하도록 하였다. 이어핀 시스템의 우측에는 산업용 카메라, 조명 등의 전원 및 통신을 위한 부가 장치들이 탑재되며 케이스에 노출되는 부분을 산업용 터치 패널 컴퓨터를 사용하여 작업자에게 직관적인 조작을 가능하게 한다.
9와 같은 실리콘 몰딩에 대하여 각 방법을 4 번씩 수행하였다. 실리콘 몰딩의 홀 개수는 12개이며 4절에서 기술하였던 적색 사각형이 표시된 결과 이미지를 통하여홀 위치에 대한 정확도와 처리시간을 평가한다.
영상처리 프로세스 내부의 이진화 기법과 템플릿 매칭 기법의 종류에 따른 처리 속도 및 정확도 성능 시험을 진행하였으며 이에 대한 결과를 도출하여 분석하였다. 이어핀 삽입 공정의 자동화는 원가절감 및 품질 안정성, 생산성 향상을 야기할 수 있다.
있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 검출된 좌표의 y 좌표를 오름차순으로 정렬하고 y 좌표끼리 비교하여 5개 픽셀 이내라고 판단이 되면 좌표를 삭제하는 기법을 사용하였으며 같은 y좌표 내의 두 개의 홀이 삭제되는 것을 방지하기 위하여 입력 영상의 절반씩 탐색하여 두 그룹을 합쳐 레이블 하는 기법을 사용하였다.
본 논문에서 객체는 이어핀 홀을 의미하므로 이어 핀 홀에 대한 형태가 이진화 결과로 흰색(255)의 픽셀로 표현된다. 이에 대하여, 저장되어 있는 템플릿 이미지를 동일한 이진화 기법으로 이진화 수행 후 템플릿 매칭 방법을 통하여 객체인지 잡음인지 판단한다. 매칭 결과 객체라고 판단된다면, 관심 영역 레이블링을 통하여 실리콘 몰딩의 각 홀의 개수와 좌표를 판단하고 입력 영상에 적색 사각형으로 표시한다.
제안한 비전 기반 삽입 좌표 추출 시스템에 사용한 방법의 수행 속도 및 정확도 향상을 위하여, 입력 영상에 각 방법을 적용하였을 때 수행 속도 및 정확도를 측정한다. 시험 환경은 산업용 머신 비전 카메라를 실리콘 몰드 표면 상부에서 30cm 떨어져서 촬영하였으며 덮개를 이용하여 암실을 만들고 외경 48cm, 내경 36cm의 링 형태의 LED를 사용하여 균일한 조명 환경을 만들었다.
HSV 색 모델은 인덱스 역할을 하는 색상(Hue)과 채도(Saturation), 명도(Value)의 세 가지의 값의 영상 정보를 가진 모델로 입력 영상의 관심 객체가 주위 배경과 다른 색상을 가지고 있다면 영상 정보를 이용하여 쉽게 관심 객체를 추출할 수 있는 모델이며, 이러한 특성으로 인해 차선 인식 검출 연구에서 기본적으로 사용하고 있는 모델이다[6-8]. 해당 모델을 이용하여 작업 영역 내 기구의 기준점을 판단하기 위해서는 실리콘 몰딩들이나 바닥과 다른 색상을 가지도록 해야하므로 실리콘 몰딩들에 가장 많이 사용되는 녹색의 색 정보를 토대로 보색 관계에 해당하는 빨간색을 선정하였다. 보색 관계는 Fig.

대상 데이터

때 수행 속도 및 정확도를 측정한다. 시험 환경은 산업용 머신 비전 카메라를 실리콘 몰드 표면 상부에서 30cm 떨어져서 촬영하였으며 덮개를 이용하여 암실을 만들고 외경 48cm, 내경 36cm의 링 형태의 LED를 사용하여 균일한 조명 환경을 만들었다. 입력 영상은 1280px×1280px이며 잡음의 영향이 없도록 무늬가 없는 바닥을 사용하였다.
시험 환경은 산업용 머신 비전 카메라를 실리콘 몰드 표면 상부에서 30cm 떨어져서 촬영하였으며 덮개를 이용하여 암실을 만들고 외경 48cm, 내경 36cm의 링 형태의 LED를 사용하여 균일한 조명 환경을 만들었다. 입력 영상은 1280px×1280px이며 잡음의 영향이 없도록 무늬가 없는 바닥을 사용하였다. 사용한 전역 이진화 경계값은 50으로 고정하였으며 템플릿 매칭 유사도는 0.

이론/모형

10은 이진화 방법에 따른 결과를 나타내었다. 템플릿 매칭 방법은 상관계수 매칭 방법을 각각 사용하였다. 4번의 시험 결과 중 Fig.

성능/효과

제안하였다. 성능 시험을 통하여, 적용한 이진화 방법은 평균 97%의 정확도와 Otsu 알고리즘에 비해 0.5초 빠른 처리속도를 보였으며 적용한 템플릿 매칭 방법은 100% 정확도를 보였으므로 이진화와 템플릿 매칭이 포함된 하나의 작업 사이클에서 98.5%의 정확도와 Otsu 이진화 방법에 비해 0.5초 빠른 처리 시간을 보인다. 비전 기반 이어핀 삽입 자동화 시스템을 통해 원가 절감 및 작업 시간 절감과 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
11-(c)에서 상관계수 매칭에서는 홀 영역 탐색을 비교적 잘 수행한 것을 볼 수 있다. 템플릿 매칭 기법에 대한 시험을 통해 Table 3의 결과를 얻었으며, 제곱차 매칭 기법은 처리 시간은 우수하나 잡음이 많이 검출되었으며 상관관계 매칭 기법은 정확도 및 처리시간이 비교적 낮음을 볼 수 있다. 상관계수 매칭은 처리 시간은 제곱차 매칭에 비해 길었으나 정확도에서 우수함을 보인다.

후속연구

5초 빠른 처리 시간을 보인다. 비전 기반 이어핀 삽입 자동화 시스템을 통해 원가 절감 및 작업 시간 절감과 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

참고문헌 (15)

J. Y. Koh, O. S. Song, J. H. Ryu, and S. H. Shin, "Jewelry design automization using a 3D CAD," Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol.2, No.2, pp.95-99, 2001.
S. H. Shin and W. T. Oh, "Development of the design data system of jewelry design industrial," The Korean Society of Science & Art, Vol.9, No.9, pp.151-160, 2011.

상세보기
S. Choi, E. O. Do, Y. W. Huang, and S. C. Park, "A study on fabrication of traditional metal craft techniques using 3D CAD," Journal of Digital Convergence, Vol.18, No.3, pp.349-355, 2020.

원문보기 상세보기
J. S. Kang, "2019 Korea Jewelery Industry Strategy Forum Proposes Strategy for the Next 10 Years," . (2019. 11. 27). http://www.fashionbiz.co.kr/TN/view.asp?idx175396
D. W. Kim, "[Why T] Why is China focusing on factory automation during the Corona 19 crisis?," . (2020. 03. 27). http://www.hellot.net/new_hellot/magazine/magazine_read.html?code201&sub001&idx51414&listthum
D. B. Lenat, "Programming articitical interlligence," in Understanding Artificial Intelligence, Scientific American, Ed., New York: Warner Books Inc., pp.23-29, 2002.
A. Stoffel, D. Spretke, H. Kinnemann, and D. A. Keim, "Enhancing document structure analysis using visual analytics," in Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, Sierre, pp.8-12, 2010.
P. Sangwook and K. Bong Soon, "Optimized hardware implementation of HSV algorithm for color correction," Journal of IKEEE, Vol.24, No.1, pp.243-247, 2020.
S. H. Kim and J. S. Kim, "Three-level color clustering algorithm for binarizing scene text images," The KIPS Transactions : Part B, Vol.12, No.7, pp.1-8, 2005.
P. Matti and J. Sauvola, "Adaptive document image binarization," Pattern Recognition, Vol.33, No.2, pp.225-236, 2000.

상세보기
Y. Liu and N. S. Sargur, "Document image binarization based on texture features," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.19, No.5, pp.540-544, 1997.

상세보기
M. S. Pak, J. H. Park, and S. H. Kim, "The implementation of defect detector using efficient thresholding method," Computer Science and its Applications, Springer, Berlin, Heidelberg, pp.1085-1091, 2015.
S. H. Kwon, "Advanced image quality index-based binalization of gray images," Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.30, No.3, pp.236-241, 2020.

상세보기
R. Brunelli, "Template matching techniques in computer vision: Theory and practice," John Wiley & Sons, pp.43-71, 2009.
K. Do Hyeon, K. Dong Koo and C. Eui Young, "Image and voice processing: Adaptive image labeling algorithm using non - recursive flood - fill algorithm," The KIPS Transactions : Part B, Vol.9, No.3, pp.337-342, 2002.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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