심층신경망을 이용한 실시간 신발갑피 패턴분석 시스템 (Real-time Shoe-Upper Pattern Analysis System Using Deep Neural Networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능시스템학회
· 수록지 정보 : 한국지능시스템학회 논문지 / 28권 / 1호 / 20 ~ 26페이지
· 저자명 : 심희린, 고광은, 조경환, 장인훈, 심귀보

초록

본 연구는 노동집약적인 신발제조공정을 자동화하기 위한 기술 중 신발갑피 패턴분석 시스템을 제안한다. 제안 시스템은심층 신경망으로 갑피패턴을 검출/인식하는 단계와 영상처리 알고리즘으로 패턴의 크기와 회전각과 같은 상태 정보를분석하는 단계로 구성된다. 성능 평가를 위해 국제공인시험소에 시험을 의뢰 하였으며, 목표 성능인 95%의 분류율, 1000msec 이하의 비전 처리 속도, 3mm 이하의 비전 정밀도를 웃도는 결과를 보였다. 제안된 기술은 추후 열용융 신발갑피 재봉 자동화로봇 시스템에서 로봇 제어를 위한 로봇 비전 시스템에 사용될 예정이다

영어초록

This study proposes a shoe-upper pattern analysis system to automate shoe manufacturing process. The proposed system consists of detecting and recognizing upper pattern using deep neural network and analyzing the spatial state, such as size and the rotation of the pattern, by the image processing algorithm. In order to evaluate the performance, the test was conducted by an internationally accredited testing laboratory. As a result, we achieved higher performance than the target performance that is 95% of classification rate, 1000msec of processing speed, and less than 3mm of vision precision. The proposed technique will be used in the robot vision system for robot control in the automotive robot system of thseh oes-upper fusing sewing

참고자료

· 없음