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센서 및 카메라 비전을 활용한 OPC UA 기반 협동로봇 가드 시스템의 설계 및 구현

원문정보

Design and Implementation of OPC UA-based Collaborative Robot Guard System Using Sensor and Camera Vision

김지형, 정종필

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초록

영어

The robot is the creation of new markets and various cooperation according to the manufacturing paradigm shift. Cooperative management easy for existing industrial robots, robots work on productivity, manpower to replace the robot in every industry cooperation for the purpose of and demand increases.to exist But the industrial robot at the scene of the cooperation working due to accidents are frequent, threatening the safety of the operator. Of industrial site is configured with a robot in an environment ensuring the safety of the operator to and confidence to communicate that can do the possibility of action.Robot guard system of the need for development cooperation. The robot's cooperation through the sensors and computer vision task within a radius of the double to prevent accidents and accidents should reduce the risk. International protocol for a variety of industrial production equipment and communications opc ua system based on ultrasonic sensors and cnn to (Convolution Neural Network) for video analytics.We suggest the cooperation with the robot guard system. Robots in a proposed system is unsafe situation of workers evaluating the possibility of control.

한국어

제조 패러다임 변화에 따라 다양한 협동로봇이 신규시장을 창출하고 있다. 협동로봇은 기존 산업용 로봇 대비 쉬운 운용, 생산성 향상, 단순 작업을 하는 인력을 대체하는 목적으로 모든 산업에서 협동로봇의 수요가 증가하고 있다. 그러나 산업현장에서 협동로봇으로 인한 작업 중 사고가 빈번하게 발생하고 있으며, 작업자의 안전을 위협하고 있다. 인간 중심의 환경에서 로봇을 통한 산업현장이 구성되려면 작업자의 안전을 보장해야 하며 출동 가능성을 업애고 신뢰할 수 있는 통신을 하는 협동로봇 가드 시스템의 개발의 필요성이 있다. 센서 및 컴퓨터 비전을 통해 협동로봇의 작업 반경 내에서 발생하는 사고를 이중으로 방지하고 안전사고 위험을 감소시켜야 한다. 다양한 산업용 장비와 통신을 위한 국제 프로토콜인 OPC UA를 기반으로 시스템을 구축하고 초음파 센서와 CNN(Convolution Neural Network)적용한 영상 분석을 통한 협동로봇 가드 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 작업자의 불안전한 상황에서 로봇 제어의 가능성을 평가한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. OPC UA
2. CNN(Convolution Neural Network)
Ⅲ. 협동로봇 가드 시스템 구성
1. 시스템 구조
2. 영상분석
Ⅳ. 구현 및 평가
1. 시스템 구성
2. 제어 구조
3. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
References

저자정보

  • 김지형 Jeehyeong Kim. 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 석사과정
  • 정종필 Jongpil Jeong. 정회원, 성균관대학교 스마트팩토리융합학과 교수

참고문헌

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