일반기술

단단한 물체의 분류 및 포즈 측정용 컴퓨터 시각 시스템

이 컴퓨터 시각 시스템은 수평 테이블 또는 컨베이어 벨트 위에 놓인 3차원 물체를 분류하고 형상을 측정할 수 있다. 이 시스템은 단일 투시 이미지로 작업하며 병렬 3차원 해석에 대해서는 보다 많은 카메라를 사용할 수 있도록 확장될 수 있다. 시스템의 장점은 물체의 형상에 대한 높은 범용성, 빠른 인식 속도 및 수직 카메라의 위치와 관련된 물체에 대한 완벽한 유연성이다. 시스템은 일정하지 않게 위치한 물체의 처리 공정을 자동화 할 수 있다.제안된 시스템은 수평 테이블 또는 컨베이어 벨트 위에 놓인 3차원 물체를 분류하고 형상을 측정할 수 있다. 이 시스템은 단일 투시 이미지로 작업하며 병렬 3차원 해석에 대해서는 보다 많은 카메라를 사용할 수 있도록 확장될 수 있다. 시스템의 장점은 물체의 형상에 대한 높은 범용성, 빠른 인식 속도 및 수직 카메라의 위치와 관련된 물체에 대한 완벽한 유연성이다. 시스템은 일정하지 않게 위치한 물체의 처리 공정을 자동화 할 수 있다.컴퓨터 시각 시스템의 훈련에 있어서, 서로 다른 위치 및 방향에서의 물체에 대한 많은 시각이 CAD 표시 장치에 의해 제작되거나 카메라를 이용하여 기록된다. 이 후, 시각에 대한 해석 요소들은 추출되어 데이터 베이스에 저장된다. 인식이 진행되는 동안 인식되어야 하는 물체의 이미지에 대한 해석 요소들은 데이터베이스와 비교된다. 투시 효과는 정밀하게 처리되므로 높은 물체도 처리될 수 있다. 훈련은 훈련 시간 및 데이터베이스의 양과 관련하여 최적화 된다(아래 참조). 인식은 효과적인 해석 요소들을 선택하고 해당되는 검색 방법에 의해 최적화 된다. 일반적으로 훈련은 각 물체 당 약 1500 뷰로 한정되며, 이미지 분석에서의 3차원 해석부분은 해당 물체 당 60 밀리초 이하가 걸린다. 혁신적인 사항:시스템의 가장 중요한 새로운 점은, 인식을 위한 공간과 비교할 때, 좁은 구성 공간에서 훈련이 수행되는 방법이다. 따라서, 특정한 지지 상태에 놓인 물체에 대한 3차원 구성은 자유도가 3개이다. 훈련은 2개의 연속적인 자유도 상에서 일어난다. 다른 혁신적인 사항은 해석 요소들을 선택하고 해당되는 검색 전략을 선택하는 것이다.주요 장점:현재 가용한 시스템은 너무 느리거나 물체가 편평해야 한다는 것이다(또는 높게 설치된 카메라). 제안된 기술의 경쟁력에 있어서의 장점은 높은 물체에 대한 경우에 있어서도 높은 물체 범용성, 고속 및 완벽한 정밀도의 조합이다.