과채류 수확 로봇 개발을 위한 깊이 추정 기법의 온실 환경으로의 적용 = Application of Depth Estimation to Greenhouse Environment for Development of Fruit Harvesting Robot
저자
서다솜 ( Dasom Seo ) ; 김용현 ( Yong-hyun Kim ) ; 조병효 ( Byeong-hyo Cho ) ; 송혜영 ( Hye-young Song ) ; 김원경 ( Won-kyung Kim ) ; 김경철 ( Kyoung Chul Kim )
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
369-369(1쪽)
제공처
과채류 수확 로봇을 온실에 적용하기 위해서는 대상이 되는 작물에 대한 객체 인식이 필요하다. 현재 Faster R-CNN, Yolo, SSD 등 딥러닝 기반 객체 검출 모델들이 농업에 적용되는 사례가 많으며, 위 기술들은 장면에 포함된 모든 객체를 검출한다. 그러나 온실 내 배지 사이의 레일을 따라 작동하는 로봇 특성상, 작업 중인 구역의 객체만 인식하는 것이 유리하다. 때문에, 최근 RGB-D 카메라나 스테레오 카메라 등을 이용해 영상의 깊이를 함께 활용하는 연구가 시도되고 있지만, 별도의 깊이 카메라 장착이 필요하고 외부광으로 인한 깊이 영상 노이즈 발생 등의 문제가 있다. 본 논문은 온실에서 별도의 깊이 센서 없이 2D 영상에서 깊이를 추정하는 방식을 제안한다. 깊이 추정(Depth estimation)은 싱글 카메라로 촬영한 RGB 영상을 입력했을 때 깊이 맵이 출력되도록 하는 기법이다. 본 논문에서는 의미론적 분할(Semantic Segmantation) 기법의 하나인 UNet을 응용하는 방식으로 접근한다. 토마토 배지 재배 온실에서 촬영한 데이터를 기반으로 UNet을 학습했으며, Intel RealSense D435 카메라를 이용해 RGB 영상과 깊이 영상을 동시에 수집했다. 카메라를 모바일 로봇에 탑재해 레일을 따라 선형으로 촬영했으며, 생육 생장을 마친 토마토가 촬영 대상이기 때문에 지면으로부터 1m, 배지로부터 0.6m 떨어진 곳에 카메라를 설치했다. 촬영된 실제 깊이 맵은 16bit의 값을 가지지만, UNet 학습 시 입력과 정답 영상 모두 8bit 영상 형식을 요구하기 때문에 8bit로 압축해서 적용했다. 위와 같은 이유로 정답 영상에 손실된 정보가 많아 학습 결과 깊이 맵이 제대로 형성되지 않은 것을 확인했다. 향후 UNet의 학습 시 정답 영상을 손실 없이 압축하거나 16bit 배열 형식으로 학습할 수 있도록 해 한계점을 해결하고 수확 로봇 개발 시 2D 카메라만 사용하여 비용 및 연산량 절감을 이루고자 한다.
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