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초록·키워드
최근 기업들은 AI 영상 분석 기반의 스마트 팩토리를 도입하여 가공철근 공장의 핵심설비인 절단/절곡, 적재 자동화 설비를 개선함으로써 가공철근 생산성을 향상시키고 있다. 본 연구는 가공철근의 실시간 철근 꼬임 검출에 대한 연구이며, 철근이 사출되는 시작지점부터 철근이 절단되기 직전까지의 철근의 꼬임을 판단을 해야 하는 요구사항을 만족해야 한다. 철근 꼬임 정확성을 높이기 위해서는 철근 설비(배경)과 철근(객체) 분리가 중요한데 ORB 특징점 기반 검출방법을 통해서는 환경에 따라 오검출 발생 확률이 높다. 본 논문에서는 환경에 따른 오검출을 줄이기 위해 ORB 알고리즘에 ROI, 허프 변환 직선 알고리즘을 적용한 검출 방법을 제안하며, 허프 변환 직선 알고리즘은 ROI영역 안에서 두 철근의 직선을 검출하는데 사용하였다. 제안하는 방법을 통해 연산 시간이 104msec/frame에서 54msec/frame으로 개선이 되어 약 50msec, 꼬임 검출 판단 정확도는 73%에서 98%로 개선이 되어 약 15%의 개선된 결과들을 얻었다.
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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