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학술대회자료
저자정보
김계경 (한국전자통신연구원) 강상승 (한국전자통신연구원) 이재연 (한국전자통신연구원) 김중배 (한국전자통신연구원) 김재홍 (한국전자통신연구원) 김진호 (경일대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2015.6
수록면
1,703 - 1,706 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

생산 공정 자동화를 위한 물체 인식 기술
김계경 ,  강상승 ,  이재연 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2015.06 학술대회자료

2013

셀 생산 공정에서 자동 포장을 위한 물체 인식 : 셀 생산 공정에서 로봇 기반 자동 포장을 위한 부품 검출 및 인식
김계경 ,  강상승 ,  김재홍 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2013.01 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, object recognition using multiple local features and classifier has applied for automating manufacturing system. Object recognition has challenged in real world application field because of illumination effect and complicate background. We have enhanced accuracy of object recognition using multiple local features, which are used to detect object location and to estimate pose. Local feature classifier using NN has used to obtain more reliable object recognition rate. The proposed object recognition method has evaluated in pilot system, in which we have tested object detection rate and pose estimation rate of randomly piled objects. And also, we have tested object recognition accuracy on database captured in real world environment, which has various lighting condition and time passing.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 결과 및 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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