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부품을 인식하기 위한 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015090220
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 의한 부품을 인식하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다.본 발명에 따른 부품을 인식하기 위한 장치는 입력받은 부품 영상으로부터 다수의 에지 검출 기법을 이용하여 각각 부품 에지를 추출하고 추출된 상기 부품 에지를 이용하여 부품 영역을 검출하는 영상 전처리부; 검출된 상기 부품 영역 내에서 부품 특징을 추출하고 추출된 상기 부품 특징을 이용하여 특징 벡터를 생성하는 특징 추출부; 및 생성된 상기 특징 벡터를 다수의 부품 영상 샘플을 통해 부품 유형을 인식하도록 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 그 결과로 부품 유형을 인식하는 부품 인식부를 포함한다.이를 통해, 본 발명은 부품의 실장율을 높일 수 있고, 제품의 생산성을 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020110139610 (2011.12.21)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2013-0072063 (2013.07.01) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.01)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김계경 대한민국 대구광역시 수성구
2 윤우한 대한민국 대전광역시 유성구
3 김혜진 대한민국 대전광역시 유성구
4 지수영 대한민국 대전광역시 유성구
5 이재연 대한민국 대전광역시 유성구
6 한문성 대한민국 대전광역시 유성구
7 김재홍 대한민국 대전광역시 중구
8 손주찬 대한민국 대전광역시 대덕구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.12.21 수리 (Accepted) 1-1-2011-1020551-00
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.12.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0124228-32
3 [출원서등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)		 2012.01.03 수리 (Accepted) 1-1-2011-1055895-09
4 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2013.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2013-0805828-32
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
6 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2016.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0984137-14
7 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2016.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2016-1068879-55
8 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0860289-41
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.02.07 수리 (Accepted) 1-1-2018-0137376-44
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.02.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0137375-09
11 등록결정서
Decision to grant		 2018.06.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0434364-87
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
카메라를 통해 획득한 부품 영상 샘플들을 입력받는 영상 입력부;입력받은 부품 영상으로부터 다수의 에지 검출 기법을 이용하여 각각 부품 에지를 추출하고 추출된 상기 부품 에지를 이용하여 부품 영역을 검출하는 영상 전처리부;검출된 상기 부품 영역 내에서 부품 특징을 추출하고 추출된 상기 부품 특징을 이용하여 특징 벡터를 생성하는 특징 추출부; 및생성된 상기 특징 벡터를 다수의 부품 영상 샘플을 통해 부품 유형을 인식하도록 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 그 결과로 부품 유형을 인식하는 부품 인식부;를 포함하고,상기 영상 입력부는부품이 놓여질 수 있는 자세를 추정한 결과에 따라 부품의 회전 각도를 변경하고, 시간대별로 서로 다른 조명 조건을 적용한 부품 영상들을 획득한 상기 카메라로부터 상기 부품 영상 샘플들을 입력 받는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 에지 검출 기법은, 이차 미분 연산 기법과 국소 적응적 이진화 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
3 3
제2 항에 있어서,상기 영상 전처리부는,상기 부품 영상에 이차 미분 연산 기법을 이용하여 제1 부품 에지를 검출하고 상기 부품 영상에 국소 적응적 이진화 기법을 이용하여 제2 부품 에지를 검출한 후,검출된 상기 제1 부품 에지와 상기 제2 부품 에지를 결합하여 그 결합한 결과로 상기 부품 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
4 4
제3 항에 있어서,상기 영상 전처리부는,상기 부품 영상에 대해 영상 스무딩을 위한 필터링을 수행하여 잡음을 제거한 후, 상기 영상 스무딩이 처리된 부품 영상에 이차 미분 연산 기법을 이용하여 제1 부품 에지를 검출하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
5 5
제3 항에 있어서,상기 영상 전처리부는,상기 부품 영상에 대해 영상 스무딩을 위한 필터링을 수행하여 잡음을 제거한 후, 상기 영상 스무딩이 처리된 부품 영상에 상기 국소 적응적 이진화 기법을 이용하여 제2 부품 에지를 검출하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
6 6
제1 항에 있어서,상기 특징 추출부는,상기 부품 영역을 이진 영상으로 변환 처리한 이진 부품 영역 내에서 제1 부품 특징을 추출하고, 상기 부품 영역을 그레이 영상으로 변환 처리한 그레이 부품 영역 내에서 제2 부품 특징을 추출한 후,추출된 상기 제1 부품 특징과 상기 제2 부품 특징을 결합하여 그 결합한 결과로 상기 특징 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
7 7
제1 항에 있어서,유형이 인식된 부품의 실루엣의 주 직선 성분을 이용하여 상기 부품의 자세 각도를 추정하는 각도 추정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
8 8
제7 항에 있어서,상기 각도 추정부는,유형이 인식된 상기 부품의 실루엣의 주 직선 성분과 데이터베이스에 기 저장된 3D 모델의 부품의 실루엣의 주 직선 성분을 비교하여 그 비교한 결과에 따라 상기 부품의 자세 각도를 추정하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
9 9
카메라를 통해 획득한 부품 영상 샘플들을 입력받는 영상 입력부;입력받은 부품 영상으로부터 기 설정된 에지 검출 기법을 이용하여 부품 에지를 추출하고 추출된 상기 부품 에지를 이용하여 부품 영역을 검출하는 영상 전처리부;검출된 상기 부품 영역 내에서 부품 특징을 추출하고 추출된 상기 부품 특징을 이용하여 특징 벡터를 생성하는 특징 추출부; 및생성된 상기 특징 벡터를 다수의 부품 영상 샘플을 통해 부품 유형을 인식하도록 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 그 결과로 부품 유형을 인식하는 부품 인식부;를 포함하고,상기 영상 입력부는부품이 놓여질 수 있는 자세를 추정한 결과에 따라 부품의 회전 각도를 변경하고, 시간대별로 서로 다른 조명 조건을 적용한 부품 영상들을 획득한 상기 카메라로부터 상기 부품 영상 샘플들을 입력 받는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
10 10
제9 항에 있어서,상기 에지 검출 기법은, 이차 미분 연산 기법, 및 국소 적응적 이진화 기법 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 장치
11 11
카메라를 통해 획득한 부품 영상 샘플들을 입력받는 단계;입력받은 부품 영상으로부터 다수의 에지 검출 기법을 이용하여 각각 부품 에지를 추출하고 추출된 상기 부품 에지를 이용하여 부품 영역을 검출하는 단계;검출된 상기 부품 영역 내에서 부품 특징을 추출하고 추출된 상기 부품 특징을 이용하여 특징 벡터를 생성하는 단계; 및생성된 상기 특징 벡터를 다수의 부품 영상 샘플을 통해 부품 유형을 인식하도록 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 그 결과로 부품 유형을 인식하는 단계;를 포함하고,상기 입력받는 단계는부품이 놓여질 수 있는 자세를 추정한 결과에 따라 부품의 회전 각도를 변경하고, 시간대별로 서로 다른 조명 조건을 적용한 부품 영상들을 획득한 상기 카메라로부터 상기 부품 영상 샘플들을 입력 받는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
12 12
제11 항에 있어서,상기 에지 검출 기법은, 이차 미분 연산 기법과 국소 적응적 이진화 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
13 13
제12 항에 있어서,상기 부품 영역을 검출하는 단계는,상기 부품 영상에 이차 미분 연산 기법을 이용하여 제1 부품 에지를 검출하고 상기 부품 영상에 국소 적응적 이진화 기법을 이용하여 제2 부품 에지를 검출한 후,검출된 상기 제1 부품 에지와 상기 제2 부품 에지를 결합하여 그 결합한 결과로 상기 부품 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
14 14
제13 항에 있어서,상기 부품 영역을 검출하는 단계는,상기 부품 영상에 대해 영상 스무딩을 위한 필터링을 수행하여 잡음을 제거한 후, 상기 영상 스무딩이 처리된 부품 영상에 이차 미분 연산 기법을 이용하여 제1 부품 에지를 검출하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
15 15
제13 항에 있어서,상기 부품 영역을 검출하는 단계는,상기 부품 영상에 대해 영상 스무딩을 위한 필터링을 수행하여 잡음을 제거한 후, 상기 영상 스무딩이 처리된 부품 영상에 상기 국소 적응적 이진화 기법을 이용하여 제2 부품 에지를 검출하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
16 16
제11 항에 있어서,상기 특징 벡터를 생성하는 단계는,상기 부품 영역을 이진 영상으로 변환 처리한 이진 부품 영역 내에서 제1 부품 특징을 추출하고, 상기 부품 영역을 그레이 영상으로 변환 처리한 그레이 부품 영역 내에서 제2 부품 특징을 추출한 후,추출된 상기 제1 부품 특징과 상기 제2 부품 특징을 결합하여 그 결합한 결과로 상기 특징 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
17 17
제11 항에 있어서,유형이 인식된 부품의 실루엣의 주 직선 성분을 이용하여 상기 부품의 자세 각도를 추정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
18 18
제17 항에 있어서,상기 자세 각도를 추정하는 단계는,유형이 인식된 상기 부품의 실루엣의 주 직선 성분과 데이터베이스에 기 저장된 3D 모델의 부품의 실루엣의 주 직선 성분을 비교하여 그 비교한 결과에 따라 상기 부품의 자세 각도를 추정하는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
19 19
카메라를 통해 획득한 부품 영상 샘플들을 입력받는 단계;입력받은 부품 영상으로부터 기 설정된 에지 검출 기법을 이용하여 부품 에지를 추출하고 추출된 상기 부품 에지를 이용하여 부품 영역을 검출하는 단계;검출된 상기 부품 영역 내에서 부품 특징을 추출하고 추출된 상기 부품 특징을 이용하여 특징 벡터를 생성하는 단계; 및생성된 상기 특징 벡터를 다수의 부품 영상 샘플을 통해 부품 유형을 인식하도록 미리 학습된 인공 신경망에 입력하여 그 결과로 부품 유형을 인식하는 단계;를 포함하고,상기 입력받는 단계는부품이 놓여질 수 있는 자세를 추정한 결과에 따라 부품의 회전 각도를 변경하고, 시간대별로 서로 다른 조명 조건을 적용한 부품 영상들을 획득한 상기 카메라로부터 상기 부품 영상 샘플들을 입력 받는 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
20 20
제19 항에 있어서,상기 에지 검출 기법은, 이차 미분 연산 기법, 및 국소 적응적 이진화 기법 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 부품을 인식하기 위한 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 US09008440 US 미국 FAMILY
2 US20130163858 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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1 US2013163858 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US9008440 US 미국 DOCDBFAMILY
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