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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      로봇 수확을 위한 RGB 영상 기반 오이 자세 인식 기술 개발 = RGB image-based cucumber pose estimation for robot harvesting

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      https://www.riss.kr/link?id=A108127180

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      본 연구는 시설오이 로봇 수확을 위한 엔드이펙터 개발을 위해 수행되었으며, 엔드이펙터의 수확을 위한 접근 자세를 결정하기 위해 오이의 2D 자세를 인식하였다. 자세 인식 기술은 딥러닝 모델을 이용하여 구성하였으며 자세히는 세분화 모델인 U-Net의 구조를 단순화 한 후 오이 영상을 학습하였다. 오이 영상은 별도의 수집 장치를 통해 다양한 자세의 영상을 획득하였으며, 웹 다운로드를 통해 추가 영상을 확보하였다. 영상학습을 위한 주석은 오이 자세 결정을 위한 주요 키포인트의 좌표 선정 후 이를 가우시안 커널을 통해 확률분포화하여 사용하였으며, 학습을 위한 손실은 IoU 손실을 이용하였다. 학습결과, 반복에 따라 손실값은 지속적으로 감소하여 0.02 근처에서 포화되었으며, 이 때 학습 종료 및 가중치 값을 예측에 사용하였다. 학습모델의 예측 결과는 활성화 분포로 자세 평가를 위한 좌표로 변환되었으며, 이를 시각화하여 평가한 결과, 엔드이펙터의 수확 자세 결정을 위한 유의미한 정보 제공이 가능하였으나 일부 영상 중 오이가 휘어진 경우에 대해서는 형상이 정확히 자세에 반영되기 어려움을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 대부분의 영상에서 오이 및 줄기의 실제 위치보다 약간의 편차가 발생되었지만 자세 인식에 대한 가능성을 보였으며, 다양한 영상 수집 및 주요 키포인트의 다양화를 통해 실제 수확 메커니즘에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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      본 연구는 시설오이 로봇 수확을 위한 엔드이펙터 개발을 위해 수행되었으며, 엔드이펙터의 수확을 위한 접근 자세를 결정하기 위해 오이의 2D 자세를 인식하였다. 자세 인식 기술은 딥러닝 ...

      본 연구는 시설오이 로봇 수확을 위한 엔드이펙터 개발을 위해 수행되었으며, 엔드이펙터의 수확을 위한 접근 자세를 결정하기 위해 오이의 2D 자세를 인식하였다. 자세 인식 기술은 딥러닝 모델을 이용하여 구성하였으며 자세히는 세분화 모델인 U-Net의 구조를 단순화 한 후 오이 영상을 학습하였다. 오이 영상은 별도의 수집 장치를 통해 다양한 자세의 영상을 획득하였으며, 웹 다운로드를 통해 추가 영상을 확보하였다. 영상학습을 위한 주석은 오이 자세 결정을 위한 주요 키포인트의 좌표 선정 후 이를 가우시안 커널을 통해 확률분포화하여 사용하였으며, 학습을 위한 손실은 IoU 손실을 이용하였다. 학습결과, 반복에 따라 손실값은 지속적으로 감소하여 0.02 근처에서 포화되었으며, 이 때 학습 종료 및 가중치 값을 예측에 사용하였다. 학습모델의 예측 결과는 활성화 분포로 자세 평가를 위한 좌표로 변환되었으며, 이를 시각화하여 평가한 결과, 엔드이펙터의 수확 자세 결정을 위한 유의미한 정보 제공이 가능하였으나 일부 영상 중 오이가 휘어진 경우에 대해서는 형상이 정확히 자세에 반영되기 어려움을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 대부분의 영상에서 오이 및 줄기의 실제 위치보다 약간의 편차가 발생되었지만 자세 인식에 대한 가능성을 보였으며, 다양한 영상 수집 및 주요 키포인트의 다양화를 통해 실제 수확 메커니즘에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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