[논문 리뷰] An Image Processing based Object Counting Approach for Machine Vision Application

Mehmet Bayğın, Mehmet Karaköse외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 16.

Industrial Vision Systems and Defect Detection참고 문헌 19인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 단일 카메라로 촬영한 이미지에서 옥수(otsu) 임계처리와 허프 변환을 사용하여 실시간, 물체에 종속되지 않는 기계시각 시스템을 제안한다. 이 방법은 사전에 물체의 형태나 색상에 대한 지식 없이 다양한 제품 유형과 색상에서 빠르고 정확하며 신뢰할 수 있는 수량 세기 성능을 달성하였으며, 높은 정밀도로 실제 실험 환경에서 검증되었다.

ABSTRACT

Machine vision applications are low cost and high precision measurement systems which are frequently used in production lines. With these systems that provide contactless control and measurement, production facilities are able to reach high production numbers without errors. Machine vision operations such as product counting, error control, dimension measurement can be performed through a camera. In this paper, a machine vision application is proposed, which can perform object-independent product counting. The proposed approach is based on Otsu thresholding and Hough transformation and performs automatic counting independently of product type and color. Basically one camera is used in the system. Through this camera, an image of the products passing through a conveyor is taken and various image processing algorithms are applied to these images. In this approach using images obtained from a real experimental setup, a real-time machine vision application was installed. As a result of the experimental studies performed, it has been determined that the proposed approach gives fast, accurate and reliable results.

연구 동기 및 목표

• 산업 생산 라인에서 자동 제품 수량 세기용 접촉이 없는 저비용 기계시각 솔루션을 개발하기 위해.
• 제품 유형, 색상, 형태에 관계없이 물체에 종속되지 않는 수량 세기 기능을 제공하기 위해.
• 단일 카메라와 표준 이미지 처리 기법을 사용하여 실시간 시스템을 구현하기 위해.
• 실제 산업 환경에서 높은 정확도와 신뢰성을 확보하기 위해.
• 물리적 컨베이어 베이스 시스템을 활용한 실험적 검증을 통해 타당성과 성능을 입증하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 단일 카메라를 사용하여 컨베이어 벨트 위의 제품 이미지를 실시간으로 촬영한다.
• 촬영된 이미지에서 전경 물체를 배경에서 분리하기 위해 옥수 임계처리를 적용한다.
• 임계처리 이후에 연결된 성분 분석을 사용하여 개별 물체를 식별한다.
• 복잡한 환경에서 물체 경계 검출을 향상시키기 위해 허프 변환을 적용하여 원형 또는 타원형 형태를 검출한다.
• 검출된 성분 또는 형태의 수를 최종 수량으로 사용하며, 이는 물체의 색상이나 유형과 무관하다.
• 전체 파이프라인은 산업 자동화 응용을 지원하기 위해 실시간으로 구현된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사전에 물체의 색상이나 형태에 대한 지식 없이 단일 카메라 시스템이 정확하고 신뢰할 수 있는 물체 수량 세기 기능을 달성할 수 있는가?
• RQ2 옥수 임계처리와 허프 변환의 조합이 실시간 산업 환경에서 다양한 물체를 검출하고 수량 세는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 제안된 방법이 다양한 제품 유형 간의 수량 세기에서 물체에 종속되지 않는 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 물리적 실험 환경에서 시스템의 실시간 성능과 정확도는 어떠한가?
• RQ5 실제 조명 조건과 물체 배치 변화 상황에서도 시스템이 신뢰성을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 산업 생산 라인 통합에 적합한 실시간으로 빠르고 정확한 수량 세기 성능을 달성하였다.
• 이 방법은 다양한 색상과 형태의 제품을 재구성 없이도 성공적으로 수량 세는 데 성공하여 물체에 종속되지 않는 성능을 입증하였다.
• 실험 결과는 실제 실험 조건에서 높은 신뢰성과 정밀도를 확인하였다.
• 옥수 임계처리와 허프 변환의 사용으로 변동하는 조명 조건과 겹치는 물체 상황에서도 강력한 분할 및 검출 성능을 달성하였다.
• 다양한 제품 유형에 걸쳐 일관된 성능을 유지하여 일반화 능력을 확인하였다.
• 단일 카메라와 표준 이미지 처리 기법을 사용한 구현은 산업 현장에 적용할 때 비용 효율적이고 확장 가능한 것으로 입증되었다.