[논문]로봇 팔의 위치 제어를 위한 영상 처리 기법

조현석; 유래성; 최성섭; 홍석교

[국내논문] 로봇 팔의 위치 제어를 위한 영상 처리 기법
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조현석 (아주대학교 전자공학부) , 유래성 (아주대학교 전자공학부) , 최성섭 (아주대학교 전자공학부) , 홍석교 (아주대학교 전자공학부)

This paper presents an image processing method to recognize object's position from images for robot control applications. The Sobel Mask and the Dialated Gradient Mask algorithms are used to extract and refine the edge of the object. The inside of the extracted edge is filled with '1's for calculation of the center of mass to identify object's position. We propose a heuristic method which averages the positions of the objects in 10 frames to reject noises, and discuss the application of the proposed method to robot control.

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

문제 정의

이 논문에서는 영상 처리에 의하여 이러한 오차를 줄이 고 정확도를 향상시키기 위한 기법을 다루고자 한다. 카 메라를 통해서 얻은 영상을 인식하기 쉽도록 최소한의 잡음(noises)을 줄이는 전처리 (preprocessing) 과정을 거치고 그 정보를 통해서 구하고자하는 목표물의 중심 좌표(center of mass)를 구하는 알고리즘을 이용하였다.
그러므로, 안정적인 좌표 인식을 위한 기법을 제안한다. 카메라를 통해서 약 20frame/second의 영상 속도 를 얻게 된다.
이 논문에서는 로봇 팔을 통해서 물체를 정확하고 안 정적으로 이동하기 위한 영상 처리 기법을 보여 주었다. 연속되는 영상 좌표의 평균값을 이용하여 영상 처리 속 도보다 안정적인 좌표 인식에 초점을 맞춰서 어느 정도 정확한 인식율을 나타냈다.
<그림 6>은 이 논문에서 제시한 영상 처리 기법을 적 용하려는 Rhino robot와 그에 대한 제원이다. 이 논문에서 구한 물체의 중심 좌표값을 이용해서, Rhino robot으 로 동작하는 것을 구현할 계획이다.

제안 방법

Sob이 Mask까지 처리한 영상의 윤곽선은 정확하지 못하고 미흡한 상태이다. 물체의 형상을 제대로 인식하기 위해서 연결되지 않은 테두리를 연결시켜주는 기법을 사용했다.〈그림 3〉에서 윤곽선을 팽창시켜 주게 되면 미세한 부분까지 연결이 되어 원영상에 가깝게 형상을 잡는 것을 볼 수 있다〔2〕.

이론/모형

이 논문에서는 영상 처리에 의하여 이러한 오차를 줄이 고 정확도를 향상시키기 위한 기법을 다루고자 한다. 카 메라를 통해서 얻은 영상을 인식하기 쉽도록 최소한의 잡음(noises)을 줄이는 전처리 (preprocessing) 과정을 거치고 그 정보를 통해서 구하고자하는 목표물의 중심 좌표(center of mass)를 구하는 알고리즘을 이용하였다. 일정한 특징적인 목표물의 중심 좌표를 정확하게 구 할 수 있다면, 5축 로봇 팔의 작업은 보다 정확하게 이 루어질 수 있다.

성능/효과

일정한 특징적인 목표물의 중심 좌표를 정확하게 구 할 수 있다면, 5축 로봇 팔의 작업은 보다 정확하게 이 루어질 수 있다. 영상 처리를 하지 않은 로봇 팔의 움직 임과 영상 처리를 통한 로봇 팔의 움직임의 정확성과 안 정성을 비교함으로써 개선된 점을 보여준다.
이 논문에서는 로봇 팔을 통해서 물체를 정확하고 안 정적으로 이동하기 위한 영상 처리 기법을 보여 주었다. 연속되는 영상 좌표의 평균값을 이용하여 영상 처리 속 도보다 안정적인 좌표 인식에 초점을 맞춰서 어느 정도 정확한 인식율을 나타냈다. 하지만 느린 영상 처리 속도 에 로봇 팔의 동작 속도를 맞춰야 하는 문제가 야기된다.

후속연구

모의실험을 통한 전처리 과정에서 인식해야할 물체도 윤곽선을 제대 로 잡지 못하고 잡음 처리가 되어 제거되는 상황이 가끔 발생하였다. 차후에는 전처리 과정에서 발생하는 오류 부분을 개선할 것이다.

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