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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 847 - 857 (11page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.1.847
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본 논문은 육류 가공 산업에서 로봇을 이용한 소 근육 분리의 자동화에 관한 연구로 실시간으로 자유형상(Free-form)의 변형 가능한 소 근육을 인식하고 로봇 팔을 이용한 절단 시 절단면의 절단 경로(Cutting Path)를 추출하고 동적으로 근육 표면과 절단 경로의 변형을 추적하는 비전 시스템을 제안한다. 본 논문은 3D Point cloud로부터 Spin-image를 생성하여 소 근육 인식에 활용하는 프레임웍를 제안하였고, 올바른 자세 추정을 위해 추출된 특징점을 통계적 기법을 통해 Outlier를 제거하는 방법, 가상의 절단 경로 실린더와 곡률을 이용하여 가장 깊은 절단면을 찾고 추적하는 방법을 제시한다. 궁극적으로 지향하는 시스템은 본 과정을 통해 분리 절단면을 실시간으로 추적하여 정육 로봇이 고기를 손상시키지 않고 근육을 올바르게 분리할 수 있도록 돕는 데 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 소 근육 인식 및 자세 추정
3. 절단 가이드 경로 추정
4. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
A. Johnson, Spin-images: a representation for 3-D surface matching , Ph.D. dissertation, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, August 1997.
Körtgen M, Park G-J, Novotni M, Klein R, “3D shape matching with 3D shape contexts“, Proceedings of 7th central European seminar on computer graphics , 2003.
R. B. Rusu, N. Blodow and M. Beetz, "Fast Point Feature Histograms (FPFH) for 3D registration". IEEE International Conference on Robotics and Automation , pp. 3212-3217, 2009. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ROBOT.2009.5152473
Hui Chen and Bir Bhanu, "3D free-form object recognition in range images using local surface patches", Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition , Vol. 3, pp. 136-139, 2004. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2007.02.009
B. Drost, M. Ulrich, N. Navab and S. Ilic, “Model globally, match locally: Efficient and robust 3D object recognition”, 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pp.998-1005, 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2010.5540108
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