영상처리를 이용한 작업측정 시스템

Edited by Jeong-Cheol Lee

목적

   기존의 작업측정(Work Measurement) 기법들은 직접 측정으로 인하여 많은 시간과 비용을 수반하거나, 간접 자료를 이용한 추정으로 인하여 실제 현장에 부적합할 수 있는 여지가 있다는 단점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상처리 기술을 이용하여 효율적으로 작업측정을 수행하는 시스템을 개발하는 것이다.

연구의 활용분야

- 표준시간(Standard Time) 설정
- 작업 현장의 실시간 자료 수집

전체적인 흐름

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주요 알고리즘

- Estimation of motion center

1) 작업의 주요 프레임

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2) 차연산(Difference Operation)

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3) 센터 추정식

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4) 센터 추정 결과

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- Detection of cycle segmentation frame

1) 작업 그래프의 예

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2) 사이클 분리 알고리즘

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3) 작업 지연의 경우와 카메라 범위 이탈을 고려한 알고리즘

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실행화면

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Reference

  • 이정철, 박진우, 영상처리를 이용한 작업측정 시스템에 관한 연구, 서울대학교 산업공학과, 석사학위논문, 2월, 2000
  • 박순달, 산업공학개론, 희중당, 1988
  • 양윤모, 영상처리에 의한 수화 인식, KOSEF 과제번호 951-0906-085-2, 한국과학재단, 1997년 4월
  • 이진식, 작업관리 연구론, 형설출판사, 1996
  • 정순기, 설창환, 원광연, 동작 포착을 이용한 인체 동작의 생성, 한국컴퓨터그래픽스학회 논문지, 4권 제 1호, 1998년 3월, pp.21-29
  • 천인국, 영상처리-기초편, 기한재, 1998
  • 홍기상, 슬라브 번호 인식 장치의 개발, 제어/자동화/시스템 공학회지, 제 2권, 제 6호, 11월, 1996
  • J. Aggarwal and Q. Cai, Human Motion Analysis: A Review, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 73, No. 3, March, 1999, pp. 428-440
  • A. F. Bobick and J. Davis, Real-Time Recognition of Activity using Temporal Templates, in Proc. of IEEE Computer Society Workshop Applications on Computer Vision, Sarasota, FL, 1996, pp. 39-42
  • J. Boyd and J. Little, Global versus Structured Interpretation of Motion: Moving Light Displays, Proceedings of IEEE Nonrigid and Articulated Motion Workshop at CVPR 97, June, 1997, pp. 15-16
  • Christopher Lee, Yangsheng Xu. Online, Interactive Learning of Gestures for Human/Robot Interfaces, 1996 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Minneapolis, MN. vol. 4, pp 2982-2987
  • Y. Cui and J. J. Weng, Hand Segmentation using Learning-Based Prediction and Verification for Hand Sign Recognition, in Proc. IEEE CS Conf. on CVPR, Puerto Rico, 1997, pp. 88-93
  • J. Davis, Recognizing Movement using Motion Histograms, MIT Media Lab Perceptual Computing Group Technical Report No. 487, MIT, 1999
  • S. Fejes and L. S. Davis, Detection of Independent Motion Using Directional Motion Estimation, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 74, No. 2, May, 1999, pp. 101-120
  • W. Freeman, and M. Roth, Orientation Histogram for Hand Gesture Recognition, In Int'l Workshop on Automatic Face and Gesture Recognition, 1995,
  • W. Freeman, and C. Weissman, Television Control by Hand Gestures, IEEE Intl. Workshop on Automatic Face and Gesture Recognition, Zurich, June, 1995
  • R. Jain and K. Wakimoto, Multiple Perspective Interactive Video, in Proc. of Intl. Conf. on Multimedia Computing and Systems, 1995, pp. 201-211
  • J. J. Koenderink and A. J. van Doorn. Dynamic Shape. Technical report, Department of Medical and Physiological Physics, State University, Utrecht, The Netherlands, 1986
  • S. A. Niyogi and E. H. Adelson, Analyzing and Recognizing Walking Figures in XYT, in Proc. IEEE CS Conf. on CVPR, Seattle, WA, 1994, pp. 469-474
  • M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image Processing, Analysis, and Machine Vision, PWS Publishing, CA, 2nd edition, 1999
  • Toshiba Corp., Toshiba's Motion Processor Recognizes Gestures in Real Time Basis for Future Generation of Natural Interfaces between People and Computers, http://www.toshiba.com/news/980715.htm, July, 1998
  • S. Wachter and H. Nagel, Tracking Persons in Monocular Image Sequences, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 74, No. 3, June, 1999, pp. 174-192
  • J. Yamato, J. Ohya, and K. Ishii, Recognizing Human Action in Time-Sequential Images using Hidden Markov Model, in Proc. IEEE Conf. CVPR, Champaign, IL, June, 1992, pp. 375-385