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문제 정의
- 본 연구는 온실을 비롯한 생물 생산시설 내에서 무인 작업기를 이용한 작물 수확 시 매니퓰레이터가 작물에 접근하면서 주위의 가지 등과 접촉하면서 수확 대상체의 위치가 이동하였을 때, 그 위치를 추적하면서 매니퓰레이터의 작동을 제어가 가능하게 할 수 있는 영상 처리 시스템의 개발에 역점을 두었다.
- 본 연구는 온실을 비롯한 생물 생산시설 내에서 무인 작업기를 이용한 작물 수확 시 매니퓰레이터가 작물에 접근하면서 주위의 가지 등과 접촉하면서 수확 대상체의 위치가 이동하였을 때, 그 위치를 추적하면서 매니퓰레이터의 작동을 제어할 수 있는 영상 처리 시스템을 개발하고자 수행하였으며, 결론은 다음과 같다.
제안 방법
- 대상체의 위치 이동 검출은 CCD카메라로 부터 얻은 6*4840 0화소(Pixel)의 전체 영상을 프레임 그레버 (Frame grabber) 를 통해 영상 캡쳐 프로그램으로 전달되도록 하였다. Stepping 모터를 이용하여 대상체를 일정한 각도로 균일하게 움직이도록 하고 한 번 이동이 있을 때마다 영상을 캡쳐한 후에 그 3차원 좌표를 계산하도록 하였다. 추적하여 계산된 3차원 좌표값은 문서파일을 통해 저장이 되도록 하였다.
- 거리 보정을 위해 기준이 되는 점들은 평평한 판에 가로 세점과 세로네 점줄의 총 15개의 점을 찍은 후에 카메라 축을 중심으로 잡히는 9개의 점이 영상으로 입력되도록 하였고, 점과 점 사이의 거리는 100 x100mm로 하였다. 대상체의 실제 좌표는 <Fig.
- 대상체 이동 위치 측정을 위한 영상 처리 시스템 검증 실험은 실내에서 행하였다. 실험장치 설치 시에 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위해 인위적 조명장치는 설치하지 않고, 실내 등에 의한 조명으로 먼저 원형운동을 하는 대상체를 정지 상태에서 10° 간격으로 움직이면서 10회 반복하여 위치를 측정하였다.
- 대상체 이동 위치 측정을 위한 영상 처리 알고리즘의 구성은 먼저 두 대의 CCD-Camera 를 이용하여 영상을 획득한 후 대상체를 검출하고 두 영상의 2차원적 좌표를 구한 후, 그 화소(Pixel) 정보가 확인이 되면, 대상체로부터 카메라까지 거리정보를 3차원 해석을 통해 구하도록 하였다. <Fig.
- 대상체는 한 번의 이동에 10° 씩 움직이도록 하여 10회 반복하도록 하였고, 원둘레를 1회전 하는 동안 10° 간격으로 정지 상태의 3차원 좌표를 인식하도록 하였다. 대상체의 움직임을 연속으로 측정할 때에는 시설 내에서 과채류의 움직임 속도를 고려하여 약 1.
- 2>은 영상 처리 과정의 흐름도를 나타낸 그림이며, 먼저 좌우 카메라에서 영상을 획득한 후, 대상체를 임의로 지정한 컬러 값을 이용하여 찾도록 하였다. 대상체를 찾은 후에는 출력 영상에서 대상체가 차지하는 화소값을 읽고, 수평 방향과 수직 방향의 중간에 해당하는 화소의 위치를 대상체의 중심으로 판정하도록 하였다.
- 다. 대상체를 회전하면서 위치를 추적할 수 있도록 100mm 반경으로 대상체를 회전하면서 위치를 계측하였다. 이는 임의의 3차원 공간에서의 위치판단에 대한 가능성을 판단하고자 하였으며, 그 결과 오차는 약 0~ 10mm로 나타났으며, 오차의 크기는 카메라의 광축과 중심축에서 멀어질수록 크게 발생하였다.
- 대상체의 위치 이동 검출은 CCD카메라로 부터 얻은 6*4840 0화소(Pixel)의 전체 영상을 프레임 그레버 (Frame grabber) 를 통해 영상 캡쳐 프로그램으로 전달되도록 하였다. Stepping 모터를 이용하여 대상체를 일정한 각도로 균일하게 움직이도록 하고 한 번 이동이 있을 때마다 영상을 캡쳐한 후에 그 3차원 좌표를 계산하도록 하였다.
- 모터는 PK264-01 Stepping Motor를 사용하였으며 PC로 직접 제어하는데, Mycom 사의 Stepping Motor Controller에 의해 제어가 되도록 하였다. 모터 구동은 PCNC5000 구동 드라이버의 라이브러리를 이용하여 VC++ 6.0으로 마이크로스텝 제어하였다.
- 대상체 이동 위치 측정을 위한 영상 처리 시스템 검증 실험은 실내에서 행하였다. 실험장치 설치 시에 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위해 인위적 조명장치는 설치하지 않고, 실내 등에 의한 조명으로 먼저 원형운동을 하는 대상체를 정지 상태에서 10° 간격으로 움직이면서 10회 반복하여 위치를 측정하였다.
- 직선 운동 시스템에서 카메라 사이의 거리는 214mm로 하였고, 최대한 오차를 줄이기 위해 카메라의 왜곡이 심한 영상 가장자리로부터 대상체의 측정을 회피하도록 하였다. 정지영상은 총 10회를 반복하였고, 연속적인 움직임은 시설 내에서 과채류가 흔들리면서 이동할 수 있는 속도를 감안하여 약 3.4mm/sec의 속도로 이동하도록 하였다.
- 6>은 대상체의 원형이동에 대한 개략도를 나타내었다. 직선 운동 시스템에서 카메라 사이의 거리는 214mm로 하였고, 최대한 오차를 줄이기 위해 카메라의 왜곡이 심한 영상 가장자리로부터 대상체의 측정을 회피하도록 하였다. 정지영상은 총 10회를 반복하였고, 연속적인 움직임은 시설 내에서 과채류가 흔들리면서 이동할 수 있는 속도를 감안하여 약 3.
- 직선 운동은 y 좌표상의 거리로 400mm에서 620mm까지 10mm 간격으로 10회를 반복해서 운동하도록 하여 획득된 영상정보를 측정하도록 하였다. <Fig.
- 직선 운동을 하는 대상체의 위치는 X-방향으로는 0mm, y-방향으로는 400mm를 시작위치로 하여 620mm까지 대상체의 위치를 이동시키면서 실험하였다. <Fig.
- Stepping 모터를 이용하여 대상체를 일정한 각도로 균일하게 움직이도록 하고 한 번 이동이 있을 때마다 영상을 캡쳐한 후에 그 3차원 좌표를 계산하도록 하였다. 추적하여 계산된 3차원 좌표값은 문서파일을 통해 저장이 되도록 하였다. <Fig.
- 4>는 카메라 캘리브레이션에 사용된 실험장치의 개략도를 나타낸 그림이다. 카메라 캘리브레이션은 그림판과 카메라 렌즈까지의 거리를 최단 400 mm 에서 최장 650mm까지 두고 50mm 간격으로 측정을 하였으며, 측정된 값과 실제점 사이의 간격이 오차가 1mm가 넘을 경우 재측정을 실행하여 최소한 오차가 감소하도록 하였다.
대상 데이터
- 1>에 나타내었다. 모터는 PK264-01 Stepping Motor를 사용하였으며 PC로 직접 제어하는데, Mycom 사의 Stepping Motor Controller에 의해 제어가 되도록 하였다. 모터 구동은 PCNC5000 구동 드라이버의 라이브러리를 이용하여 VC++ 6.
- 입력센서 부에 해당하는 영상 입력장치로는 4mm 렌즈를 부착한 Sentech사의 컬러 CCD카 메라(Model : STC-630CT) 2대를 사용하였다. 대상 체으] 움직임을 CCD 카메라로 입력받아 3차원 위치의 좌표를 인식할 때 그 결과의 검증은 대상체의 실제 위치를 기준으로 실행하게 된다.
데이터처리
- 7>는 10회 측정한 좌표 중 평균값을 나타낸 것이다. 결과 값의 오차는 실측된 값과 비교하여 분석하였는데, 대상체의 운동 시작 위치를 지정하여 첫 좌표를 구하고, 그 나머지 값들은 Autodesk사의 AutoCAD와 3D-studio MAX 4.0을 이용하여 계산하였다.
성능/효과
- 본 실험에 사용된 대상체의 위치판단 시스템은 측정된 방향과 위치에 따라 약 3~ 11mm 정도의 오차를 보였다. 따라서 사과를 매니퓰레이터를 이용하여 자동으로 수확한다고 가정하였을 경우, 100mm의 지름을 가진 구의 형태를 매니퓰레이터로 잡으려면 매니퓰레이터의 크기가 150mm 이상이어야 하므로 영상에 의한 위치 측정 오차로 인한 수확 작업의 오차는 발생하지 않을 것으로 판단되었다. 카메라를 매니퓰레이터에 설치 후 수확 작업을 한다.
- 본 실험에 사용된 대상체의 위치판단 시스템은 측정된 방향과 위치에 따라 약 3~ 11mm 정도의 오차를 보였다. 따라서 사과를 매니퓰레이터를 이용하여 자동으로 수확한다고 가정하였을 경우, 100mm의 지름을 가진 구의 형태를 매니퓰레이터로 잡으려면 매니퓰레이터의 크기가 150mm 이상이어야 하므로 영상에 의한 위치 측정 오차로 인한 수확 작업의 오차는 발생하지 않을 것으로 판단되었다.
- 직선 경로를 시계 반대 방향으로 회전시킨 후, 실험한 결과 역시 X-방향 2mm~4mm, y- 방향 1mm~ 12mm로 카메라 기준점과 직각이 되도록 설치한 직선 경로의 오차와 비슷한 범위의 오차를 나타냈으며, 이는 카메라 기준점과 직각으로 경로를 설정하였을 때보다는 프로세싱 시간이 근소한 정도로 조금 더 걸린 것으로 나타났는데, 이는 인공조명을 선택하지 않고, 실내 등 만으로 조명 선택을 하여서 위치의 이동에 따른 그림자가 발생한 것이 원인으로 판단되었다. <Fig.
- 3초의 시간이 소모되었다. 프로그램이 입력 영상에서 대상체를 찾을 경우 지정한 컬러 값이 잡음이 없이 판단이 되면 시간이 짧게 걸리고, 어두운 지점에서는 노이즈를 판별하는 데에 시간이 많이 걸리는 것으로 판단되었다. 잡음 때문에 대상체 획득 시간이 오래 걸리는 부분은 영상으로 위치를 판정하는 범위인 400mm~550mm를 벗어나므로 정확한 실제 영상에 의한 측정 범위 이내의 대상체를 측정하는 데에는 오차범위와 측정시간이 크지 않은 것으로 나타났다.
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