[논문]작업자의 안전과 작업 편리성 향상을 위한 영상처리 및 기계학습 기반 수신호 인식 협동로봇 제어 교육 매체 개발

정진혁; 정훈; 박경근; 이기주; 박희석; 안채헌

doi:10.14702/jpee.2022.543

작업자의 안전과 작업 편리성 향상을 위한 영상처리 및 기계학습 기반 수신호 인식 협동로봇 제어 교육 매체 개발
Development of Collaborative Robot Control Training Medium to Improve Worker Safety and Work Convenience Using Image Processing and Machine Learning-Based Hand Signal Recognition 원문보기

JPEE : Journal of practical engineering education = 실천공학교육논문지, v.14 no.3, 2022년, pp.543 - 553

정진혁 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부) , 정훈 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부) , 박경근 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부) , 이기주 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부) , 박희석 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부) , 안채헌 (한국기술교육대학교 메카트로닉스공학부)

초록
AI-Helper

협동로봇은 4차 산업혁명에서 제시하고 있는 생산시스템 중 하나로 작업자의 정교한 손기술과 로봇의 단순 반복작업 능력을 조합하여 효율성을 극대화할 수 있는 시스템이다. 또한, 작업자와 로봇 간의 작업공간 공유에서 발생하는 안전문제의 해결과 함께 효율적인 인터페이스 방법 개발에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 작업자의 편리성과 집중도를 강화하기 위해 작업자의 수신호를 인식하여 로봇을 제어하는 방법을 제시하였으며 안전공간의 개념을 도입하여 작업자의 안전을 확보하였다. 이를 구현하기 위하여 로봇제어, PLC, 영상처리, 기계학습, ROS 등 다양한 기술을 사용하였다. 또한 이를 교육매체로 활용하기 위하여 제시된 기술들의 역할과 인터페이스 방법을 정의하여 제시하였다. 학습자들은 소개된 여러 기술들을 연계하여 시스템을 구축하고 조정하는 일을 수행한다. 따라서 현장에서 필요한 기술의 필요성을 인식시키고 이에 대한 심화 학습을 유도할 수 있는 큰 장점이 있다. 또한 문제를 제시한 뒤 스스로 문제를 해결하는 방법을 모색하는 형태로 진행해 자기 주도적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있다. 이를 통해 4차 산업혁명의 주요 기술들을 학습하고 다양한 문제에 대한 해결 능력을 향상시킬 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

A collaborative robot(Cobot) is one of the production systems presented in the 4th industrial revolution and are systems that can maximize efficiency by combining the exquisite hand skills of workers and the ability of simple repetitive tasks of robots. Also, research on the development of an efficient interface method between the worker and the robot is continuously progressing along with the solution to the safety problem arising from the sharing of the workspace. In this study, a method for controlling the robot by recognizing the worker's hand signal was presented to enhance the convenience and concentration of the worker, and the safety of the worker was secured by introducing the concept of a safety zone. Various technologies such as robot control, PLC, image processing, machine learning, and ROS were used to implement this. In addition, the roles and interface methods of the proposed technologies were defined and presented for using educational media. Students can build and adjust the educational media system by linking the introduced various technologies. Therefore, there is an excellent advantage in recognizing the necessity of the technology required in the field and inducing in-depth learning about it. In addition, presenting a problem and then seeking a way to solve it on their own can lead to self-directed learning. Through this, students can learn key technologies of the 4th industrial revolution and improve their ability to solve various problems.

주제어

표/그림 (14)

그림 그림 1. 영상처리 및 기계학습 협동로봇 제어 교육 시스템 구성 Fig. 1. Composition of the cooperative robot control training system using image processing and machine learning.
그림 그림 2. 영상처리 및 기계학습 협동로봇 제어 교육 시스템의 구성 Fig. 2. Composition of the cooperative robot control training system using image processing and machine learning.
표 표 1. 협동로봇 시스템의 구성요소 Table 1. Components of the cooperative robot system
그림 그림 3. 안전공간의 개념도 Fig. 3. Conceptual diagram of safety zone.
그림 그림 4. 손 모양의 인식 및 코드화 결과 Fig. 4. Hand shape recognition and coding results.
표 표 2. 로봇 제어 수신호 코드 Table 2. Hand signal code for robot control
그림 그림 5. 좌표 및 각도 추출 결과 Fig. 5. Coordinate and angle extraction result.
그림 그림 6. 공구인식 결과 Fig. 6. Tool identification results.
그림 그림 7. 제작한 Blender 모델 Fig. 7. Created Blender model.
그림 그림 8. 로봇팔 제어 알고리즘 Fig. 8. Robot Arm Control Algorithm.
그림 그림 9. 포토커플러 회로도 Fig. 9. Photo-coupler circuit diagram.
그림 그림 10. ROS 통신 배치도 Fig. 10. ROS communication layout.
표 표 3. 협동로봇 커리큘럼의 구성 Table 3. Composition of cooperative robot curriculum
표 표 4. 교육 기대효과 설문 결과(40명) [비전공자/ 전공자] Table 4. Results of expected effectiveness of education

참고문헌 (10)

J. Seung and J. Byeongjin, "Cooperate robot trends," The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 68, no. 1, pp. 22-26, 2019.？
Y. H. Kim and J. O. Kim, "A design methodology of task safety scenario for the application of collaborative robots," The Journal of Korea Robotics Society, vol. 15, no. 3, pp. 256-268, 2020.？
J. Jun, J. Ryu, K. Kim, and H. Kim, "Development of risk assessment method for cobot workplace and regulation response," The Journal of Korea Robotics Society, vol. 14, no. 4, pp. 333-339, 2019.？
J. Seo, Deep Learning Py Torch Textbook, 2022.？
S. K. Hwang, Computer Vision and Machine Learning with OpenCV 4, 2019.？
M. Quigley and B. Ger, Programming Robots with ROS, 2017.？
Y. S. Pyo, ROS Robot Programming, 2017？
G.-S. Cho, "Improvement for the safety on the automobile-parts assembly process using collaborative robot through risk assessment : disk snap ring assembly process mainly," Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, vol. 21, no. 8, pp. 342-347, 2020.？
K. Hur, "Development of convolutional neural network basic practice cases," Journal of Practical Engineering Education, vol. 14, no. 2, pp. 279-285, 2022.？
Y. K. Cho, "Using python programming language for teaching industrial engineering subjects: a case study on engineering economy," Journal of Practical Engineering Education, vol. 14, no. 2, pp. 245-258, 2022.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format