다중 카메라 기법 및 3 차원 모델링을 통한 신발 분류 시스템

1. 다중 카메라 기법 및 3차원 모델링을 통한 신발 분류 시스템 주관기관 : ㈜ 영창 신기술 위탁기관 : 부산대학교 신경회로망 및 실세계 응용 연구실 2002.

2. 차 례 기술 개발 목표 및 효과 전체 시스템 개발 구성 및 흐름도 세부 개발 내용 – Part I, II 기술 개발 결과 및 평가 향후 연구 과제

3. 기술 개발 목표 및 효과 기술 개발 목표 • 신발 Outsole 길이의 자동 계측 및 분류 시스템 개발 기술 개발 효과 • 자동 계측에 의한 일관성 및 신뢰성 증대 • 통계적 데이터 관리에 의한 품질 관리 • 인건비 절감 및 작업 환경 개선 • 신발제조 기술에서의 가격 경쟁력 확보

4. Part I 제품 계측 시스템 및 기법 관련 조사 다중 카메라로부터의 영상 획득부 구현 밑창 길이 측정 구현 Part II 밑창 길이 보정 구현 문자 인식부 구현 밑창 분류 및 통계 DB 구축 기술 개발 구성

5. 시스템 개발 흐름도 I

6. 시스템 개발 흐름도 II

7. 시스템 개발 내용PartI ▶ 1. 신발 밑창 측정 구조 2. 밑창 감지 및 영상 획득 3. 윗면 길이 측정

8. 기본 길이 [ 시스템 개발 내용 ] 신발 밑창 측정 구조신발 밑창 기본 구조 측면 윗면

9. 실제 측정 길이 기본 길이 보정 길이 [시스템 개발 내용 ] 신발 밑창 측정 구조신발 밑창 측정 구조 신발 상단부를 바닥에 밀착시킨 상태의 길이로 측정 측면 윗면

10. [시스템 개발 내용 ] 신발 밑창 측정 구조 신발 밑창의 투입 구조 가이드 라인에 밀착 • 밑창의 안쪽면이 컨베이어 벨트의 주행방향과 수평이 되도록 가이드(Guide)에 밀착시킨 상태로 투입 • 오른쪽 밑창은 왼쪽 가이드에, 왼쪽 밑창은 오른쪽 가이드에 각각 밀착 < 오른쪽 밑창 > < 왼쪽 밑창 > 가이드 라인에 밀착

11. 신호 ① 신호 ② [시스템 개발 내용 ] 밑창 감지 및 영상 획득Vision Sensor • 광학 Sensor 요구 조건 • 물체 없음 → 물체 탐지 신호①, 물체 탐지 → 물체 미탐지 신호② 구분 전송 가능 • 연속 신호 응답 • 빠른 응답 시간 필요 • 수직 면 감지 기능 • Vision Sensor • Camera를 이용 • 수직 검출 표시자로 탐지 • 측면 보정 기능 병렬 수행

12. [시스템 개발 내용 ] 윗면 길이 측정 정밀계측을 위한 분할 길이 측정 • 분할 측정 기법으로 정밀도 향상 효과 • 정밀도 : A ( 1 pixel = 1 mm 오차), B ( 1 pixel = 0.4 mm 오차) • 분할 측정 기법의 구현을 위한 상대 길이 측정 방식 • 눈금 블록 코드 이용 A. 전체 측정방법 B. 분할 측정방법

13. [시스템 개발 내용 ] 측면 길이 보정측면 길이 보정 방법 비례근사법 • 밑창 측면 치수를 각각 정의 • 이를 비례식에 의해 계산 • 보정해야 할 길이를 근사 신경회로망 • 밑창 측면 영상을 보정 길이별로 분류 • 미리 신경회로망으로 학습 • 실시간으로 빠른 보정 길이 산출

14. [시스템 개발 내용 ] 측면 길이 보정 비례근사법 이용 측면 치수 정의 각각의 측면 치수 계산 비례근사에 의한 측면 길이 보정

15. 학습 FLVQ 신경회로망 측면 학습 이미지 [시스템 개발 내용 ] 측면 길이 보정 신경회로망 이용 보정길이 산출

16. – 5.8 mm –1.5 mm +1.5 mm + 5.8mm 불 량 하 품 양 품 상 품 불 량 [시스템 개발 내용 ] 밑창 분류 및 품질 관리오차 계산 및 분류 • 오차 계산 • 오차 E = P – Q • P : 밑창 영상 측정 길이 • Q : 밑창 치수 문자 인식 길이 • (예) E = 349.6mm - 348.5mm = 1.1mm ( 양품!! ) • 분류 기준 • 양품: -1.5 mm < E < +1.5 mm ( 3mm ) • 하품: -5.8 mm < E < -1.5 mm (4.3 mm) • 상품: +1.5 mm < E < +5.8 mm (4.3mm) • 불량: E < -5.8 mm or +5.8mm < E 기준 치수 Q

17. [시스템 개발 내용 ] 밑창 분류 및 품질 관리통계 DB 구축 및 품질 관리 통계 DB 구축 DB SQL Query를 통한 기간별, 모델별 검색 월별/주별/일별 오차 통계 분석 모델별 불량률 산출 분석 사 용 자 품질관리

18. 평가 모델 시 스 템 개발결과 및평 가 처리 속도 측정 오차 분류 오차 총괄 평가

19. 시스템 개발 결과 및 평가 – 평가 모델 모델별 17종 분류 성별 남성/여성용 평가 모델 측정 치수별 11종 분류 개수별 356 pcs 분류

20. 시스템 개발 결과 및 평가 – 처리 속도

21. 시스템 개발 결과 및 평가 – 측정 오차

22. – 5.8 mm –1.5 mm +1.5 mm + 5.8mm 불 량 하 품 양 품 상 품 불 량 시스템 개발 결과 및 평가 – 분류 오차

23. 처리 속도 • 1 pcs당 2초 이내 처리 : 속도 개선 필요 측정 오차 • 90% 이상의 정확도 및 신뢰도 달성 분류 오차 • 약 10%의 불량률 : 본 시스템 개발의 필요성 확인 시스템 개발 결과 및 평가 – 총괄 평가

24. 향후 연구 과제 저가 장비 개발 밑창 제품 변동에 따른 적응적 학습능력 배양 다양한 밑창 색깔 처리

25. The End