딥러닝 비전 기술 사용해 팔레트 홀에 접근 가능한 좌표 추정

무인화 물류장비에 적용할 수 있는 중요한 기반기술로 기대돼

대학원 건설기계공학과 최경호 석사과정생.

▲ 대학원 건설기계공학과

최경호 석사과정생.

본교 기계공학과 이대엽 교수가 지도교수로 있는 스마트파워트레인 연구실의 석사과정 최경호 학생이 대한기계학회(KSME)가 개최한 학술대회 IT융합 부문에서 우수논문상을 수상했다.

최경호 학생은 ‘딥러닝을 활용한 팔레트 홀 중심위치 계산(Calculation of the Center Position of the Pallet Hole using Deep Learning)’에 대한 연구결과를 발표했다.

운반차 및 지게차의 팔레트 홀 인식기술은 장비의 무인화에 중심이 되는 기술이다. 이번 연구에서는 저가의 단안 카메라에 딥러닝 객체 인식 알고리즘을 적용해 팔레트의 경계박스 좌표로부터 픽셀 좌표를 추출했다. 그 결과 지게차의 접근거리에 따라 팔레트 홀의 중심을 오차 ±5 mm 이내로 예측하는 데 성공했으며, 인식된 딥러닝 학습 결과를 이용해 상대적 거리와 접근 방위각도 예상할 수 있었다. 이번 연구결과는 정확도와 가격경쟁력 측면에서 장점을 보여 실제 무인지게차 개발에 응용이 기대된다.

이대엽 기계공학과 교수는 “물류장비의 무인화를 위해서 중요한 기반기술을 연구, 개발한 의미 있는 결과로 판단이 된다”며 “향후 지속적인 물류산업의 발전에 따라 물류장비의 무인화 연구에 활용할 예정이다”라고 소감을 밝혔다.

딥러닝을 활용한 필레트 홀 중심위치 계산' 연구가 적용된 결과물

▲ 딥러닝을 활용한 필레트 홀 중심위치 계산' 연구가 적용된 결과물