그림자를 이용한 가려진 산업 부품들의 HMM 기반 인식 및 자세 추정

Abstract

현대 공장자동화시스템에서 로봇을 이용한 Bin-Picking 시스템이 필수적이고 기초적인 과정으로 분류된다. 이는 상자 안에 임의로 쌓여져 있는 다양한 물체들을 인식하고 로봇이 원하는 물체를 집어내는 과정이다. Bin-Picking 과정에서 영상정보를 이용하여 물체를 분류하는 물체인식기술이 있다. 대부분의 산업부품들은 텍스처 정보 적기 때문에 특징점을 이용한 인식방법이 어렵다. 이러한 문제는 형상정보를 이용하여 일반적으로 물체인식은 가능하지만 다른 물체에 가려져 있는 물체까지 분류하는데 많은 어려움이 문제이다. 본 논문에서는 조명장치를 이용한 카메라시스템(MFC: Multi Flash Camera)을 이용하여 물체들의 정확한 형상정보인 윤곽정보를 추출한다. 윤곽정보를 이용하여 텍스처가 없는 물체들을 분류가 가능하며 정확한 형상정보가 없는 가려진 물체의 윤곽정보에 대해서 Hidden Markov Model(HMM) 이용한 확률적으로 가려진 물체의 인식과 자세 추정하는 기법을 제안한다.