농업용 로봇을 위한 기계시각 기반 작물인식 시뮬레이터 개발 = Machine Vision-based Crop Recognition Simulator for Agricultural Robot
저자
한승훈 ( Seung-hoon Han ) ; 강경민 ( Kyeong-min Kang ) ; 이대현 ( Dae-hyun Lee ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
자료형태
학술저널
수록면
220-220(1쪽)
제공처
본 연구에서는 농업용 수확로봇 개발을 위한 영상 인식 기술 개발을 목적으로 수행되었으며, 다양한 자세에서 작물영상 촬영 및 정확한 높이 측정이 가능한 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 농업용 수확로봇의 다양한 자세 모사를 위한 선형 모터 시스템, 현재 자세 측정을 위한 2축 경사센서, 대상 작물영상 인식을 위한 스테레오 카메라 및 제어 시스템으로 구성되었다. 작물 인식은 수집된 스테레오 영상을 매칭하여 생성된 disparity map을 이용하였으며, 에지 검출 및 군집화를 통해 작물의 관심영역을 추출한 후 잡음제거를 이용하여 작물의 영역을 검출하였다. 검출된 작물의 영역은 시뮬레이터 자세에 의한 오차를 포함하고 있으며, 이를 보정하기 위해 좌표변환을 이용하여 안정상태에서 바라본 작물영역으로 복원하였으며, 복원된 영역의 상단경계를 이용하여 작물의 실제 높이를 평가하였다. 작물의 높이 평가 결과, 자세 보정 전의 경우 평균 오차가 15.6 cm로 나타났으며 이를 보정한 경우 평균 오차가 3.9 cm로 약 75% 감소되었다. 본 연구의 결과를 통해 개발된 기술이 다양한 자세에서 정면의 작물 높이를 정확히 인식할 수 있을 것으로 판단되며, 실제 농작업 로봇에 적용하기 위해서는 다양한 작물을 대상으로 알고리즘을 최적화 한 후 농작업지의 불규칙한 지면환경에서 검증이 필요할 것으로 판단된다.
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