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딥러닝 기반 재활용품 분류 방법

  • 기술번호 : KST2022007965
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 발명은 이송라인을 통해 다수의 재활용품이 이송되고, 재활용품을 분리하는 딥러닝 모델을 학습하는 방법에 관한 것이다.
Int. CL B07C 5/34 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) B07C 5/36 (2006.01.01)
CPC B07C 5/3416(2013.01) G06N 3/08(2013.01) B07C 5/36(2013.01)
출원번호/일자 1020200166707 (2020.12.02)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0077987 (2022.06.10)
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.02)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최장희 충청남도 천안시 동남구
2 유영준 경기도 평택시 경기대로 **** (
3 금호현 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인한얼 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, *층(문정동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-1305036-60
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.03.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0072064-00
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.05.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0346671-29
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번호 청구항
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이송라인을 통해 다수의 재활용품이 이송되고, 재활용품을 분리하는 딥러닝 모델을 학습하는 방법으로서,이송라인의 일측으로 위치되는 근적외선 분광 판결기(100);상기 근적외선 분광 판결기(100)에 부착되는 위치 모듈(200);상기 근적외선 분광 판결기(100)의 후방으로 위치되는 촬영 모듈(300); 및상기 촬영 모듈(300)이 동작하도록 제어하는 제어 모듈(400);을 포함하고,(a) 재활용품이 이송라인 상에 유입되고, 상기 근적외선 분광 판결기(100)로 재활용품이 통과되어 재활용품의 반사율과 파장이 측정되는 단계;(b) 상기 제어 모듈(400)이, 상기 이송라인의 속도 정보 및, 상기 위치 모듈(200)과 상기 기설정된 위치 사이의 거리 정보를 확인하고, 상기 제어 모듈(400)은 상기 위치 모듈(200)로부터 재활용품의 위치 정보를 전송받으면, 상기 속도 정보, 상기 거리 정보 및 상기 위치 정보를 이용하여 재활용품이 상기 기설정된 위치까지 도착하는 도착 시간을 연산하는 단계;(c) 상기 제어 모듈(400)은 상기 연산된 도착 시간을 이용하여, 재활용품이 상기 기설정된 위치에 도착한 시점에 상기 촬영 모듈(300)을 동작하도록 제어하여 이미지를 생성하는 단계; (d) 상기 제어 모듈(400)은 상기 촬영 모듈(300)이 생성한 상기 이미지에서기설정된 형상들 중 어느 하나의 형상을 선택하는 단계; 및(e) 학습 모듈(500)은 형상과 반사율과 파장을 이용하여 딥러닝 모델을 학습하는 단계; 를 포함하는,방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (e)단계는,(e1) 이미지 데이터 베이스에, 물품 이미지, 상기 물품 이미지에 대한 형상, 근적외선 분광 판결기(100)에 의해 확인되는 반사율과 파장 및 실제의 성분이 데이터 세트로서 미리 입력되고, 상기 학습 모듈(500)은 상기 데이터 세트를 이용하여 상기 딥러닝 모델을 학습하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 (e)단계 이후,(f) 상기 (c)단계에서 생성된 이미지, 상기 (d)단계에서 선택된 형상 및 상기 (e)단계에서 확인된 성분이 데이터 세트로서 상기 이미지 데이터 베이스에 더 저장되는 단계;를 포함하는,방법
4 4
제1항에 따라 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 재활용품을 분류하는 방법으로서,상기 (e)단계 이후,(g) 재활용품이 이송라인 상에 유입되고, 상기 근적외선 분광 판결기(100)로 재활용품이 통과되어 재활용품의 반사율과 파장이 측정되는 단계;(h) 상기 제어 모듈(400)이, 상기 이송라인의 속도 정보 및, 상기 위치 모듈(200)과 상기 기설정된 위치 사이의 거리 정보를 확인하고, 상기 제어 모듈(400)은 상기 위치 모듈(200)로부터 재활용품의 위치 정보를 전송받으면, 상기 속도 정보, 상기 거리 정보 및 상기 위치 정보를 이용하여 재활용품이 상기 기설정된 위치까지 도착하는 도착 시간을 연산하는 단계; 및(i) 상기 제어 모듈(400)은 상기 연산된 도착 시간을 이용하여, 재활용품이 상기 기설정된 위치에 도착한 시점에 상기 촬영 모듈(300)을 동작하도록 실시간 제어하는 단계; 를 더 포함하는,방법
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제4항에 있어서,상기 (i)단계 이후,(j) 상기 학습된 딥러닝 모델에 상기 촬영 모듈(300)에서 촬영된 이미지가 입력되고, 상기 근적외선 분광 판결기(100)에서 측정된 상기 반사율과 파장이 입력되어, 재활용품의 성분 및 형상이 실시간으로 확인하는 단계; 를 포함하는,방법,
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제5항에 있어서,상기 (j)단계 이후,(k) 이송라인 선택 액튜에이터가 재활용품을 다수의 이송라인 중 어느 하나로 이송시키는 단계로서,(k1) 상기 (j)단계에서 확인된 성분을 이용하여, 상기 이송라인 선택 액튜에이터가, 동일한 성분의 재활용품을 동일한 이송라인으로 이송되도록 작동하는 단계; 또는(k2) 상기 (j)단계에서 확인된 형상을 이용하여, 상기 이송라인 선택 액튜에이터가, 동일한 형상의 재활용품을 동일한 이송라인으로 이송되도록 작동하는 단계; 또는 (k3) 상기 (j)단계에서 확인된 성분과 확인된 형상을 모두 이용하여, 상기 이송라인 선택 액튜에이터가, 성분 및 형상이 모두 동일한 재활용품을 동일한 이송라인으로 이송되도록 작동하는 단계;를 포함하는,방법
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제4항에 따른 상기 방법이 적용되는 시스템으로서,상기 근적외선 분광 판결기(100);상기 위치 모듈(200);상기 촬영 모듈(300); 및상기 제어모듈(400)을 포함하는,시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 기획재정부 한국생산기술연구원 중소·중견기업생산기술실용화및기술지원 한-러 기술협력 플랫폼 구축사업(2/3)