시설물 회피 제초 로봇의 경계 설정을 위한 영상 처리 알고리즘 연구 = A Study on the Image Processing Algorithm for Setting Boundary of Facilities Avoidance Weeding Robot
저자
이정규 ( Jungkyu Lee ) ; 이지우 ( Jiwoo Lee ) ; 이승일 ( Seungil Lee ) ; 이동훈 ( Donghoon Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
371-371(1쪽)
제공처
자동차 자율주행 기술과 더불어 관련 산업에도 자동화, 편의성 및 관리 향상을 도모하기 위해 무인주행 장치의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 로봇 및 작업 기계에 적용되는 무인주행 기술은 대부분 영상 처리를 통해 경계선을 감지하고 주행 경로를 결정하게 된다. 하지만 일반적인 도로와 달리 산업현장에서는 장애물 및 주행가능 구역을 명확하게 구분할 수 있는 영상 처리 기법이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 환경에서 적용 가능한 무인주행 장치의 경계선 식별 알고리즘 개발을 개발하였다.
이미지 취득 및 영상처리를 위해 저조도에서 영상 취득이 유용한 NoIR Camera(Pi CAM V2, Raspberry, UK)카메라 모듈을 Pi3 B+ 보드(Raspberry Pi3 B+, Raspberry Pi, UK)에 결합하여 계측장치를 구성하였다. 주행 장치는 용도 및 사용 환경에 따라 경계선 및 특징점이 상이하여 실험 시 임의의 경계선을 제작, 판독에 사용되는 영상을 획득하였다. RGB 영상에서 Gray 스케일 영상으로 변환 후 노이즈 저감을 위해 Gaussian blur를 사용하였다. 변환된 이미지에 대해 2가지 분석을 진행하여 엣지가 검출된다. Canny Edge 검출 후 Hough Line 검출 방법을 이용하여 엣지 검출을 진행하였고, 경계선의 색상 차이를 고려하여 히스토그램 특징 분석을 통해 중앙선의 바깥 엣지와 안쪽 엣지 위치를 구분하였다. 최종적으로 2개의 분석 결과를 결합하여 선택적으로 엣지 라인을 검출해 표시할 수 있는 알고리즘을 구성하였다.
연속된 영상을 3회 반복하여 알고리즘의 성능을 측정하였다. 각 단계에서 취득한 전체 이미지 중 1,289, 1,167, 1,144 frame이 경계선을 인식하는 것으로 나타났다. 최종적으로 경계선 인식의 결과 최소 97.91%의 검출 성능을 확인하였으며, Top-view 영상에서 히스토그램을 이용한 연구결과에 비해 약 3% 높은 검출 알고리즘을 구현하였다.
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