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KR101927132B1 - Learning-based Logistics Automation System, Device and Method - Google Patents

Learning-based Logistics Automation System, Device and Method Download PDF

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KR101927132B1
KR101927132B1 KR1020170034377A KR20170034377A KR101927132B1 KR 101927132 B1 KR101927132 B1 KR 101927132B1 KR 1020170034377 A KR1020170034377 A KR 1020170034377A KR 20170034377 A KR20170034377 A KR 20170034377A KR 101927132 B1 KR101927132 B1 KR 101927132B1
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reader
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신동인
전세웅
황정훈
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전자부품연구원
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Abstract

본 발명은 학습 기반 물류 자동화 시스템, 장치 및 방법에 관한 것으로, 물류 자동화 장치가 태그가 부착된 물체의 형태를 판단하여 파지하고 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하고, 물체의 형태와 태그의 부착 위치를 고려하여 물체의 파지 위치를 결정하여 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 저장한 후, 인식 대상 물체의 형태를 판단하고 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인하여 파지하고 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기에 인식시키며, 이를 통해 물체의 형태에 따라 적합한 파지 위치를 학습하여 태그를 인식시키는 것이 가능하다.The present invention relates to a learning-based logistics automation system, an apparatus and a method, in which a logistics automation apparatus judges the shape of an object to which a tag is attached, grasps the shape of the object, recognizes the tag in a reader, estimates the attachment position of the tag, And the tag attaching position of the object to determine the gripping position of the object, stores the shape information of the object and the gripping position information, determines the shape of the object, confirms the gripping position information corresponding to the determined shape, It is possible to recognize the tag by recognizing the tag for recognition attached to the object to be recognized and by learning the appropriate finger position according to the shape of the object.

Description

학습 기반 물류 자동화 시스템, 장치 및 방법 {Learning-based Logistics Automation System, Device and Method}[0001] Learning-based Logistics Automation System, Device and Method [

본 발명은 물류를 자동화하는 방안과 관련한 것으로, 더욱 상세하게는 태그가 부착된 물체의 파지 위치를 학습하고 이를 기반으로 유사한 형태의 물체를 파지하여 태그를 인식시키는 학습 기반 물류 자동화 시스템, 장치 및 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a learning-based logistics automation system, apparatus, and method for recognizing a tag by learning a gripping position of an object to which the tag is attached and holding a similar type of object based on the position .

제품 생산, 출하, 수송, 하역, 포장, 보관 등 물류의 전과정을 무인 자동화하여 인력을 감축하고 정확성을 높이려는 시도가 이루어지고 있다. 물류를 자동화하는 경우 인력 감축에 따른 비용 절감과 안전 사고 방지의 효과가 있고, 물류에 소요되는 시간을 단축하고 체계적인 관리를 할 수 있다.Attempts have been made to reduce manpower and improve accuracy by automating the whole process of logistics such as product production, shipping, transportation, unloading, packaging, and storage. In the case of automation of logistics, it is possible to reduce the cost due to the reduction of manpower and prevent the accident, and it is possible to shorten the time required for logistics and systematically manage it.

이러한 물류 자동화 시스템의 일환으로 제품에 태그를 부착하고, 해당 태그에 담겨진 정보를 읽어 제품의 흐름을 자동으로 파악하는 방안이 추진되고 있다. 그런데 제품에 부착되는 RFID(radio frequency identification) 태그는 가격이 비싸 제품의 개수에 대응하는 태그를 마련하기에는 비용상의 부담이 있고, NFC(near field communication) 태그의 경우에는 인식 거리가 짧으며 비용이 RFID 보다도 비씬 단점이 있다.As a part of such a logistics automation system, a method of attaching a tag to a product and automatically reading the information of the product by reading the information contained in the tag is being promoted. However, the RFID (radio frequency identification) tag attached to the product is costly, and it is costly to prepare a tag corresponding to the number of products. In case of NFC (near field communication) tag, the recognition distance is short, There is a disadvantage even more than that.

한국공개특허 제10-2010-0050017호(2010.05.13. 공개)Korean Patent Publication No. 10-2010-0050017 (published on May 13, 2010)

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 물체에 부착된 태그를 인식시키기에 적합한 파지 위치를 학습한 후 유사한 형태의 물체를 학습한 위치에 따라 파지하여 태그를 인식시키는 학습 기반 물류 자동화 시스템, 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.It is an object of the present invention to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a learning-based logistics automation system which learns a grip position suitable for recognizing a tag attached to an object, System, apparatus, and method.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 학습 기반 물류 자동화 시스템은, 태그를 인식하는 리더기, 및 상기 태그가 부착된 물체의 형태를 판단하고, 상기 물체의 형태에 따라 상기 물체를 파지하고 상기 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하며, 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 저장한 후, 인식 대상 물체의 형태를 판단하고 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인하며, 확인된 파지 위치에 따라 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 물류 자동화 장치를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a learning-based logistics automation system including a reader for recognizing a tag, a reader for determining a shape of the tag-attached object, And determines the grip position of the object in consideration of the shape of the object and the attachment position of the tag, stores the shape information and grip position information of the object, The present invention relates to a method and apparatus for determining a shape of a target object, confirming grip position information corresponding to the determined shape, gripping the object to be recognized according to an identified grip position and recognizing the reader tag attached to the object, And an automation device.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 학습 기반 물류 자동화 장치는, 파지 대상 물체의 형태 판단을 위한 형태 판단부, 상기 물체를 파지하는 로봇암, 정보 저장을 위한 저장부, 및 상기 형태 판단부에서 판단한 상기 물체의 형태에 따라 상기 로봇암을 제어하여 상기 물체를 파지하고 상기 물체에 부착된 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하며, 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 상기 저장부에 저장한 후, 상기 형태 판단부에서 판단한 인식 대상 물체의 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 상기 저장부에서 확인하고, 확인된 파지 위치에 따라 상기 로봇암을 제어해 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 제어부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a learning-based logistics automation apparatus including a shape determination unit for determining a shape of an object to be gripped, a robot arm for holding the object, a storage unit for storing information, Controls the robot arm according to the shape of the object to grasp the object, recognizes the tag attached to the object to the reader, estimates the attachment position of the tag, and determines the shape of the object and the attachment position of the tag Determines the gripping position of the object, stores the shape information and grip position information of the object in the storage unit, and then stores the grip position information corresponding to the shape of the object determined by the shape determination unit in the storage unit And the robot arm is controlled in accordance with the identified grip position to grasp the object to be recognized, Chakdoen for the recognition tag and a controller for recognizing the reader.

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 장치에 있어서, 상기 제어부는, 상기 로봇암을 제어하여 상기 물체를 파지하고 상기 리더기에 접근시키며, 상기 리더기 방향으로 노출된 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키고, 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키지 못한 경우 상기 물체를 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 상기 리더기에 인접한 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키며, 상기 태그를 상기 리더기에 인식시킨 경우 상기 물체를 회전시킨 각도에 따라 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation apparatus according to the present invention, the control unit controls the robot arm to grasp the object, approach the reader, rotate the object so that the exposed surface of the object exposed in the reader direction is changed, And if the tag is not recognized by the reader, the object is again gripped using another gripping position, the object is rotated so that the exposed surface of the object adjacent to the reader is changed, and the tag is recognized by the reader And estimates an attachment position of the tag according to an angle at which the object is rotated.

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 장치에 있어서, 상기 제어부는, 추정된 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키기 위한 상기 물체의 회전 각도 정보를 상기 저장부에 더 저장하는 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation apparatus according to the present invention, the control unit further stores the rotation angle information of the object for allowing the reader to recognize the tag in consideration of the estimated attachment position of the tag, in the storage unit .

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 장치에 있어서, 상기 제어부는, 상기 물체의 회전 각도 정보에 따라 상기 로봇암을 제어해 상기 인식 대상 물체를 회전시켜 상기 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation apparatus according to the present invention, the control unit controls the robot arm according to rotation angle information of the object, rotates the object to be recognized, and recognizes the recognition tag to the reader .

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 장치에 있어서, 상기 태그 및 상기 인식용 태그는, 바코드 또는 QR 코드인 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation apparatus of the present invention, the tag and the tag for recognition are bar codes or QR codes.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 학습 기반 물류 자동화 방법은, 물류 자동화 장치가 태그가 부착된 물체의 형태를 판단하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태에 따라 상기 물체를 파지하고 상기 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 저장하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 인식 대상 물체의 형태를 판단하고 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인하는 단계, 및 상기 물류 자동화 장치가 확인된 파지 위치에 따라 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a learning-based logistics automation method for a logistics automation system, comprising the steps of: determining a shape of an object to which a tag is attached, the logistics automation device gripping the object according to the shape of the object; The method according to claim 1, further comprising the steps of: estimating an attachment position of the tag by recognizing the tag in a reader; determining the grip position of the object in consideration of the shape of the object and the attachment position of the tag; The method according to claim 1, further comprising the steps of: storing location information; determining the type of the object to be authenticated by the logistics automation apparatus and confirming the grip position information corresponding to the determined type; Recognizing the recognition tag attached to the object to be recognized by the reader .

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 방법에 있어서, 상기 부착 위치를 추정하는 단계는, 상기 물류 자동화 장치가 상기 물체를 파지하고 상기 리더기에 접근시키는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 상기 리더기 방향으로 노출된 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키지 못한 경우 상기 물체를 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 상기 리더기에 인접한 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키는 단계, 및 상기 물류 자동화 장치가 상기 태그를 상기 리더기에 인식시킨 경우 상기 물체를 회전시킨 각도에 따라 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation method of the present invention, the step of estimating the attachment position may include the steps of: the product automation device grasping the object and approaching the reader; Rotating the object so that the exposed surface of the object is changed, and if the automated logistics apparatus fails to recognize the tag by the reader, the object is again gripped using another gripping position, and the exposed surface of the object adjacent to the reader And estimating an attachment position of the tag according to an angle at which the object is rotated when the automatic recognition device recognizes the tag by the reader.

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 방법에 있어서, 상기 저장하는 단계는, 상기 물류 자동화 장치가 추정된 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키기 위한 상기 물체의 회전 각도 정보를 더 저장하는 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation method of the present invention, the storing step further stores the rotation angle information of the object for recognizing the tag to the reader in consideration of the estimated attachment position of the tag .

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 방법에 있어서, 상기 인식시키는 단계는, 상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 회전 각도 정보에 따라 상기 인식 대상 물체를 회전시켜 상기 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 것을 특징으로 한다.In the learning-based logistics automation method of the present invention, the recognizing step is characterized in that the logistics automation device rotates the object to be recognized according to rotation angle information of the object and recognizes the recognition tag to the reader do.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 학습 기반 물류 자동화 방법은, 물류 자동화 장치가 태그가 부착된 물체의 형태를 판단하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태에 따라 상기 물체를 파지하고 상기 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 저장하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 인식 대상 물체의 형태를 판단하고, 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인하는 단계, 상기 물류 자동화 장치가 확인된 파지 위치에 따라 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 단계, 및 상기 리더기가 상기 인식용 태그의 인식 결과를 출력하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a learning-based logistics automation method for a logistics automation system, comprising the steps of: determining a shape of an object to which a tag is attached, the logistics automation device gripping the object according to the shape of the object; The method according to claim 1, further comprising the steps of: estimating an attachment position of the tag by recognizing the tag in a reader; determining the grip position of the object in consideration of the shape of the object and the attachment position of the tag; The method according to claim 1, further comprising the steps of: storing location information; determining the type of an object to be authenticated by the logistics automation device; and checking finger position information corresponding to the determined type, Recognizing the recognition tag attached to the object to be recognized by the reader, Wherein the reader comprises a step of outputting a recognition result for the recognition tag.

상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 상기한 학습 기반 물류 자동화 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium storing a program for performing the learning-based physical distribution method.

본 발명의 학습 기반 물류 자동화 시스템, 장치 및 방법에 따르면, 물체의 형태에 따라 로봇암으로 파지하여 리더기에 태그를 인식시키기 위해 시도하고, 태그를 인식시킨 경우 파지 위치를 저장하여 학습한 후, 유사한 형태의 물체의 경우 학습된 파지 위치에 따라 로봇암으로 파지하여 태그를 리더기에 인식시킴으로써, 다양한 형태의 물체에 대하여 적합한 파지 위치를 학습하여 태그를 인식시키는 것이 가능하다.According to the learning-based logistics automation system, apparatus, and method of the present invention, when a tag is recognized by a robot arm by gripping it with a robot arm according to the shape of an object, It is possible to recognize the tag by learning the appropriate grip position for various types of objects by recognizing the tag by the robot arm according to the learned grip position and recognizing the tag by the reader.

이를 통해 바코드와 QR 코드와 같이 가격이 저렴한 2차원 이미지 형태의 태그를 부착한 물체의 경우에도, 로봇암을 이용해 적절한 위치를 파지하여 리더기가 인식 가능한 위치에 태그를 위치시킬 수 있으며, 물류 자동화를 위한 비용을 절감할 수 있다.In this way, even in the case of a tagged object with a two-dimensional image such as a bar code and a QR code, it is possible to position the tag at a recognizable position by gripping a proper position using the robot arm, The cost can be reduced.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 시스템의 모습을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 방법의 과정을 나타낸 도면이다.
1 is a view showing a learning-based logistics automation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a learning-based logistics automation apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a learning-based logistics automation method according to an exemplary embodiment of the present invention.

하기의 설명에서는 본 발명의 실시예를 이해하는데 필요한 부분만이 설명되며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것을 유의하여야 한다.In the following description, only parts necessary for understanding the embodiments of the present invention will be described, and the description of other parts will be omitted so as not to obscure the gist of the present invention.

이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary meanings and the inventor is not limited to the meaning of the term in order to describe his invention in the best way. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely preferred embodiments of the present invention, and are not intended to represent all of the technical ideas of the present invention, so that various equivalents And variations are possible.

본 발명은 물체에 부착된 태그를 이용한 물류 자동화 방안과 관련한 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명하기로 한다.The present invention relates to a method for automating logistics using a tag attached to an object. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 시스템의 모습을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 장치의 구성을 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a view showing a learning-based logistics automation system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a learning-based logistics automation apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 물류 자동화 장치(100)는 로봇암(20)을 이용해 물체(1)를 파지하고, 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키는 장치이다. 1 and 2, the logistics automation apparatus 100 includes a robot arm 20 for holding an object 1 and a reader 2 for recognizing a tag 2 attached to the object 1 Device.

물류 자동화 장치(100)는 컨베이어(conveyer)(3) 상에 놓은 물체(1)가 근접하면, 물체(1)의 형태에 따라 적당한 파지 위치를 판단하여 파지하고 리더기(200)에 접근시켜 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키려 시도한다. 이 경우 물체(1)에 부착되는 태그(2)는 바코드나 QR(Quick Response) 코드와 같이 2차원 이미지 형태로 이루어진 코드 정보를 포함할 수 있다.When the object 1 placed on the conveyor 3 approaches, the automatic logistics apparatus 100 determines an appropriate gripping position according to the shape of the object 1, grasps the gripping position, approaches the reader 200, The reader 200 attempts to recognize the tag 2 attached to the tag 1. In this case, the tag 2 attached to the object 1 may include code information in the form of a two-dimensional image such as a bar code or a QR (Quick Response) code.

이때 물류 자동화 장치(100)는 로봇암(20)의 동작을 조절하는 관절(21)의 회전 각도를 조절하여 물체(1)의 파지 위치를 조절하거나, 파지된 물체(1)를 리더기(200)에 접근시키거나, 리더기(200) 측으로 노출된 물체(1)의 노출면이 변경되도록 물체(1)를 회전시켜 태그(2)가 리더기(200)에 인식되도록 할 수 있다.At this time, the logistics automation apparatus 100 controls the gripping position of the object 1 by adjusting the rotation angle of the joint 21, which controls the operation of the robot arm 20, Or the tag 2 can be recognized by the reader 200 by rotating the object 1 so that the exposed surface of the object 1 exposed to the reader 200 side is changed.

물류 자동화 장치(100)는 물체(1)를 파지하여 해당 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키는 데에 성공하면, 물체(1)의 형태와 파지 위치에 대한 정보를 내부에 저장하여 학습하고, 이후 유사한 형태의 인식 대상 물체를 발견하면 저장된 정보에 따라 파지하여 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기(200)에 인식시키게 된다.The automatic logistics apparatus 100 grasps the object 1 and if it succeeds in recognizing the tag 2 attached to the object 1 to the reader 200, When the similar object of the recognition object is found, the reader 200 grasps the recognition tag attached to the recognition object in accordance with the stored information.

이와 같은 동작을 수행하는 물류 자동화 장치(100)는 형태 판단부(10), 로봇암(20), 저장부(30) 및 제어부(40)를 포함하여 구성된다.The logistics automation apparatus 100 for performing the above operation comprises a type determination unit 10, a robot arm 20, a storage unit 30, and a control unit 40.

형태 판단부(10)는 파지 대상 물체(1)의 형태 판단을 하며 이를 위한 카메라, 스테레오 카메라나 스캐너 등을 포함한다. 형태 판단부(10)는 카메라의 촬영 영상에서 픽셀값의 변화에 따라 물체(1)의 경계를 판단하거나, 스테레오 카메라의 촬영 영상 또는 스캔 영상을 이용해 물체(1)의 입체 형상을 판단할 수 있다. 형태 판단부(10)는 물체(1)의 형태에 대해 판단한 결과를 제어부(40)로 전달한다.The shape determination unit 10 determines the shape of the object 1 to be gripped and includes a camera, a stereo camera, a scanner, and the like. The shape determination unit 10 can determine the boundary of the object 1 according to the change of the pixel value in the photographed image of the camera or determine the three-dimensional shape of the object 1 using the photographed image or the scanned image of the stereo camera . The shape determination unit 10 transmits the result of the determination of the shape of the object 1 to the control unit 40. [

로봇암(20)은 물체(1)를 파지하여 태그(2)를 리더기(200)에 인식시킬 수 있도록 위치를 이동시키는 역할을 한다. 로봇암(20)은 제어부(40)의 제어에 따른 관절(21)의 회전 운동에 의해 컨베이어(3) 상에서 이동하여 근접한 물체(1)를 파지하여 리더기(200)에 접근시키며, 파지한 물체(1)를 관절(21)의 회전에 따라 리더기(200)에 근접시킨 상태로 회전시켜 리더기(200) 방향으로 노출된 물체(1)의 노출면이 변경되도록 함으로써 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시킬 수 있다.The robot arm 20 moves the position so that the reader 2 can recognize the tag 2 by grasping the object 1. The robot arm 20 moves on the conveyor 3 by the rotation of the joint 21 under the control of the control unit 40 to grasp the adjacent object 1 to approach the reader 200, 1 attached to the object 1 is rotated with the rotation of the joint 21 so as to be close to the reader 200 so that the exposed surface of the object 1 exposed in the direction of the reader 200 is changed, 2) can be recognized by the reader 200.

저장부(30)는 정보 저장을 위한 저장소이다. 저장부(30)는 제어부(40)가 로봇암(20)을 제어하여 물체(1)를 파지하고 태그(2)를 리더기(200)에 인식시킨 경우, 제어부(40)의 제어에 따라 물체(1)의 형태에 대한 정보와 태그(2)를 리더기(200)에 인식시킬 때의 파지 위치 정보를 저장한다.The storage unit 30 is a storage for storing information. The control unit 40 controls the robot arm 20 to grip the object 1 and recognize the tag 2 in the reader 200. The storage unit 30 stores the object 2 1) and the grip position information when the reader 200 recognizes the tag 2 are stored.

제어부(40)는 형태 판단부(10), 로봇암(20) 및 저장부(30)를 포함하는 물류 자동화 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어하는 역할을 하며, 이를 위한 연산 유닛, 메모리, 프로그램 저장소 등을 포함한다.The control unit 40 generally controls the operation of the logistics automation apparatus 100 including the type determination unit 10, the robot arm 20 and the storage unit 30, and includes a calculation unit, a memory, Program storage, and the like.

먼저 제어부(40)는 형태 판단부(10)에서 판단한 물체(1)의 형태에 따라 물체(1)의 파지 위치를 결정하고 로봇암(20)을 제어하여 태그(2)가 부착된 물체(1)를 파지한다. 그리고 제어부(40)는 파지된 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시켜 태그(2)가 물체(1)에 부착된 위치를 추정한다.The control unit 40 determines the gripping position of the object 1 according to the shape of the object 1 determined by the shape determining unit 10 and controls the robot arm 20 so that the object 1 ). The control unit 40 recognizes the tag 2 attached to the gripped object 1 to the reader 200 and estimates the position of the tag 2 attached to the object 1. [

이때 제어부(40)는 로봇암(20)을 제어해 물체(1)를 파지하여 리더기(200)에 접근시킨 후, 로봇암(20)을 제어해 리더기(200) 방향으로 노출된 물체(1)의 노출면이 변경되도록 물체(1)를 회전시켜 태그(2)의 인식을 시도한다. 만일 제어부(40)가 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키지 못한 경우라면, 제어부(40)는 로봇암(20)을 제어해 파지한 물체(1)를 내려놓은 후 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 로봇암(20)을 제어해 리더기(200) 방향으로 노출된 물체(1)의 노출면이 변경되도록 물체(1)를 회전시켜 태그(2)의 인식을 다시 시도한다. 이러한 과정을 통해 제어부(40)가 태그(2)를 리더기(200)에 인식시킨 경우, 제어부(40)는 태그(2)를 리더기(200)에 인식시킨 때의 물체(1)의 회전 각도에 따라 태그(2)의 부착위치를 추정할 수 있다.The control unit 40 controls the robot arm 20 to grasp the object 1 to approach the reader 200 and then controls the robot arm 20 to move the object 1 exposed in the direction of the reader 200, The object 1 is rotated so that the tag 2 is recognized. If the control unit 40 does not recognize the tag 2 by the reader 200, the control unit 40 controls the robot arm 20 to lower the object 1 held by the robot arm 20, And again grasps the tag 2 by rotating the object 1 so that the exposed surface of the object 1 exposed in the direction of the reader 200 is controlled by controlling the robot arm 20. [ When the control unit 40 recognizes the tag 2 to the reader 200 through the above process, the control unit 40 sets the rotation angle of the object 1 at the time of recognizing the tag 2 to the reader 200 The attachment position of the tag 2 can be estimated.

이렇게 물체(1)에 부착된 태그(2)의 위치를 추정한 제어부(40)는, 형태 판단부(10)에서 판단한 물체(1)의 형태와 태그(2)의 부착 위치를 고려하여 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키기 적합한 물체(1)의 파지 위치를 결정한다. 그리고 제어부(40)는 결정된 물체(1)의 파지 위치 정보를 형태 판단부(10)에서 판단한 물체(1)의 형태 정보와 함께 저장부(30)에 저장하여 물체(1)의 형태에 대응하는 파지 위치를 학습한다.The control unit 40 estimates the position of the tag 2 attached to the object 1 in such a manner that the shape of the object 1 determined by the shape determination unit 10 and the attachment position of the tag 2 are considered, 2) of the object (1) to be recognized by the reader (200). The control unit 40 stores the gripping position information of the determined object 1 in the storage unit 30 together with the type information of the object 1 determined by the shape determination unit 10 and stores the gripping position information corresponding to the shape of the object 1 Learn the grip position.

이때 제어부(40)는 추정된 태그(2)의 부착 위치를 고려하여 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키기 위한 물체(1)의 회전 각도 정보를 저장부(30)에 저장할 수 있다. 예를 들어 제어부(40)는 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키기 위해 물체(1)를 회전시키는 경우 로봇암(20)에 포함된 관절(21)의 회전 운동을 파악할 수 있으며, 태그(2)가 리더기(200)에 인식될 때의 관절(21)의 회전 운동에 따른 물체(1)의 회전 각도를 파악하여 회전 각도 정보를 저장할 수 있다.The control unit 40 may store the rotation angle information of the object 1 for allowing the reader 200 to recognize the tag 2 in the storage unit 30 in consideration of the attachment position of the estimated tag 2. For example, when the object 1 is rotated to recognize the tag 2 attached to the object 1 by the reader 200, the control unit 40 controls the rotation of the joint 21 included in the robot arm 20 It is possible to grasp the motion and store the rotation angle information by grasping the rotation angle of the object 1 according to the rotation motion of the joint 21 when the tag 2 is recognized by the reader 200. [

이후 제어부(40)는 학습한 결과를 다른 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기(200)에 인식시키는데 활용한다.Thereafter, the control unit 40 utilizes the learning result to recognize the tag for recognition attached to another object to be recognized by the reader 200. [

즉 제어부(40)는 형태 판단부(10)를 통해 인식 대상 물체의 형태를 파악하고, 파악된 형태에 대응하는 형태 정보를 저장부(30)에서 참조한 후 대응하는 파지 위치 정보를 저장부(30)에서 확인한다.That is, the control unit 40 recognizes the shape of the object to be recognized through the type determination unit 10, refers to the storage unit 30 with the type information corresponding to the recognized shape, and stores the corresponding grip position information in the storage unit 30 ).

그리고 제어부(40)는 확인된 파지 위치에 따라 로봇암(20)을 제어해 인식 대상 물체를 파지하고, 파지된 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기(200)에 인식시킨다.Then, the control unit 40 controls the robot arm 20 according to the identified finger position to grasp the object to be recognized, and recognizes the recognition tag attached to the object to be grasped by the reader 200. [

만일 제어부(40)가 물체(1)에 부착된 태그(2)를 리더기(200)에 인식시키기 위한 물체(1)의 회전 각도 정보를 저장부(30)에 저장한 경우라면, 제어부(40)는 기 저장된 회전 각도 정보에 따라 로봇암(20)을 제어하여 파지된 인식 대상 물체를 회전시켜, 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기(200)에 인식시킬 수 있다. 이 경우 제어부(40)는 저장부(30)에 저장된 물체(1)의 회전 각도 정보에 따라 로봇암(20)의 관절(21)을 회전 운동시킴으로써, 인식용 태그를 리더기(200)에 인식시키기에 적합한 방향으로 인식 대상 물체를 회전시킬 수 있어, 태그(2)를 효율적으로 리더기(200)에 인식시키는 것이 가능해진다.If the control unit 40 stores the rotation angle information of the object 1 for allowing the reader 200 to recognize the tag 2 attached to the object 1 in the storage unit 30, The reader 200 can recognize the tag for recognition attached to the object by rotating the gripped object by controlling the robot arm 20 according to the previously stored rotation angle information. In this case, the control unit 40 rotates the joint 21 of the robot arm 20 according to the rotation angle information of the object 1 stored in the storage unit 30, thereby recognizing the recognition tag in the reader 200 The reader 2 can be efficiently recognized by the reader 200. In this case,

이렇게 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 인식한 리더기(200)는 인식 결과를 사용자 장치의 화면 등에 출력하여 확인하도록 할 수 있다.The reader 200 recognizing the recognition tag attached to the object to be recognized can output the recognition result to a screen of the user device and confirm the recognition result.

본 발명에 따라 학습 기반으로 물체에 부착된 태그를 인식하여 물류를 자동화하는 방법과 관련하여서는 도 3을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.A method of recognizing a tag attached to an object and automating the logistics based on learning according to the present invention will be described in detail with reference to FIG.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 방법의 과정을 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a learning-based logistics automation method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 물류 자동화 장치는 태그가 부착된 물체의 형태를 판단한다(S1).Referring to FIG. 3, the logistics automation device determines the shape of the tagged object (S1).

단계(S1)의 물류 자동화 장치는 카메라, 스테레오 카메라, 스캐너 등을 이용하여 물체의 형태를 판단할 수 있다.The logistics automation device in step S1 can determine the shape of an object using a camera, a stereo camera, a scanner, or the like.

물체에 부착된 태그는 바코드나 QR 코드와 같은 2차원 이미지 형태의 코드 정보를 포함할 수 있다.A tag attached to an object may include code information in the form of a two-dimensional image such as a bar code or a QR code.

물류 자동화 장치는 파악된 물체의 형태에 따라 로봇암을 이용해 해당 물체를 파지하고, 해당 물체에 부착된 태그를 리더기에 인식시켜 태그의 부착 위치를 추정한다(S2).The logistics automation device grasps the object using the robot arm according to the shape of the object, recognizes the tag attached to the object, and estimates the tag attachment position (S2).

단계(S2)에서 물류 자동화 장치는 로봇암을 이용해 물체를 파지하여 리더기에 접근시킨 후, 물체를 파지한 로봇암을 이용해 리더기 방향으로 노출된 물체의 노출면이 변경되도록 해당 물체를 회전시켜 리더기에 태그가 인식시킬 수 있도록 노력한다. 만일 물류 자동화 장치가 태그를 리더기에 인식시키지 못한 경우라면, 물류 자동화 장치는 로봇암을 이용해 파지한 물체를 내려놓은 후 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 로봇암을 이용해 리더기 방향으로 노출된 물체의 노출면이 변경되도록 물체를 회전시켜 태그의 인식을 다시 시도한다. 만일 물류 자동화 장치가 태그를 리더기에 인식시킨 경우라면, 물류 자동화 장치는 태그를 리더기에 인식시킨 때의 물체의 회전 각도에 따라 태그의 부착위치를 추정할 수 있다.In step S2, the logistics automation apparatus grasps an object using a robot arm, approaches the reader, rotates the object so that the exposed surface of the object exposed in the direction of the reader is changed using the robot arm holding the object, Try to make the tag recognizable. If the logistics automation device does not recognize the tag in the reader, the logistics automation device can use the robot arm to lower the object held by the robot arm, grasp it again using another gripping position, and use the robot arm to move the object exposed in the direction of the reader The tag is recognized again by rotating the object so that the exposed surface is changed. If the logistics automation device recognizes the tag in the reader, the logistics automation device can estimate the tag attachment position according to the rotation angle of the object when the tag is recognized in the reader.

그리고 물류 자동화 장치는 단계(S1)에서 판단한 물체의 형태와 단계(S2)에서 추정한 태그의 부착 위치를 고려하여, 태그를 리더기에 인식시키기에 적합한 물체의 파지 위치를 결정하고(S3), 물체의 형태 정보와 태그 인식을 위한 파지 위치 정보를 저장하여 학습한다(S4).Then, the logistics automation apparatus determines the gripping position of the object suitable for recognizing the tag in the reader in consideration of the shape of the object determined in step S1 and the attachment position of the tag estimated in step S2 (S3) And the finger position information for tag recognition are stored and learned (S4).

단계(S4)에서 물류 자동화 장치는, 단계(S2)에서 추정된 태그의 부착 위치를 고려하여 태그를 리더기에 인식시키기 위한 물체의 회전 각도 정보를 저장할 수 있다.In step S4, the logistics automation device may store the rotation angle information of the object for recognizing the tag in the reader in consideration of the attachment position of the tag estimated in step S2.

이후 물류 자동화 장치는 학습한 결과를 다른 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기에 인식시키는데 활용하는데, 먼저 물류 자동화 장치는 카메라, 스테레오 카메라, 스캐너 등을 이용해 인식용 태그가 부착된 인식 대상 물체의 형태를 판단하고, 단계(S4)에서 저장한 정보에서 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인한다(S5).Then, the logistics automation device utilizes the learning result to recognize the recognition tag attached to another recognition object to the reader. First, the logistics automation device uses a camera, a stereo camera, a scanner, And confirms the grip position information corresponding to the type determined in the information stored in step S4 (S5).

그리고 물류 자동화 장치는 단계(S5)에서 확인한 파지 위치에 따라 로봇암을 이용해 인식 대상 물체를 파지하고, 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기에 인식시킨다(S6).Then, the logistics automation apparatus grasps the object to be recognized by using the robot arm according to the grip position confirmed in step S5, and recognizes the recognition tag attached to the object to be recognized in the reader (S6).

만일 단계(S4)의 물류 자동화 장치가 물체에 부착된 태그를 리더기에 인식시키기 위한 물체의 회전 각도 정보를 저장한 경우라면, 단계(S6)의 물류 자동화 장치는 기 저장된 회전 각도 정보에 따라 로봇암을 이용하여 파지된 인식 대상 물체를 회전시켜 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 리더기에 인식시킬 수 있다.If the logistics automation device of step S4 stores the rotation angle information of the object for recognizing the tag attached to the object to the reader, the logistics automation device of step S6 stores the rotation angle information of the robot arm The recognition tag attached to the object to be recognized can be recognized by the reader by rotating the object to be recognized.

이렇게 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 인식한 리더기는 인식 결과를 사용자 장치의 화면 등에 출력하여 확인하도록 한다(S7).The reader recognizing the tag for recognition attached to the object to be recognized outputs the recognition result to a screen of the user apparatus and confirms the recognition result (S7).

본 발명의 실시예에 따른 학습 기반 물류 자동화 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다.The learning-based logistics automation method according to the embodiment of the present invention can be implemented in a form of a readable program through various computer means and recorded in a computer-readable recording medium.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 실시예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.It should be noted that the embodiments disclosed in the present specification and drawings are only illustrative of specific examples for the purpose of understanding, and are not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein. Furthermore, although specific terms are used in this specification and the drawings, they are used in a generic sense only to facilitate the description of the invention and to facilitate understanding of the invention, and are not intended to limit the scope of the invention.

1: 물체
2: 태그
3: 컨베이어
10: 형태 판단부
20: 로봇암
30: 저장부
40: 제어부
100: 물류 자동화 장치
200: 리더기
1: object
2: Tag
3: Conveyor
10:
20: Robot arm
30:
40:
100: Logistics automation equipment
200: reader

Claims (12)

태그를 인식하는 리더기; 및
파지 대상 물체의 형태 판단을 위한 형태 판단부, 상기 물체를 파지하는 로봇암, 정보 저장을 위한 저장부 및 상기 형태 판단부에서 판단한 상기 물체의 형태에 따라 상기 로봇암을 제어하여 상기 물체를 파지하고 상기 물체에 부착된 태그를 상기 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하며, 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 상기 저장부에 저장한 후, 상기 형태 판단부에서 판단한 인식 대상 물체의 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 상기 저장부에서 확인하고, 확인된 파지 위치에 따라 상기 로봇암을 제어해 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 제어부를 포함하는 물류 자동화 장치; 를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 로봇암을 제어하여 상기 물체를 파지하고 상기 리더기에 접근시키며, 상기 리더기 방향으로 노출된 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키고, 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키지 못한 경우 상기 물체를 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 상기 리더기에 인접한 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키며, 상기 태그를 상기 리더기에 인식시킨 경우 상기 물체를 회전시킨 각도에 따라 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 시스템.
A reader that recognizes the tag; And
A robot arm for holding the object, a storage unit for storing information, and a robot arm for controlling the robot arm according to the shape of the object determined by the shape determination unit to grasp the object, The tag attached to the object is recognized by the reader to estimate the attachment position of the tag and the grip position of the object is determined in consideration of the shape of the object and the attachment position of the tag, The control unit checks the grip position information corresponding to the type of the object determined by the type determination unit in the storage unit and controls the robot arm according to the identified grip position to determine whether the recognition object And a controller for holding the object and recognizing the tag for recognition attached to the object to be recognized by the reader Automation equipment; Lt; / RTI >
Wherein,
Controlling the robot arm to grasp the object and approach the reader, rotate the object so that the exposed surface of the object exposed in the reader direction is changed, and if the reader can not recognize the tag, The tag is re-gripped using another grip position and the object is rotated so that the exposed surface of the object adjacent to the reader is changed. When the tag is recognized by the reader, Learning based logistics automation system.
파지 대상 물체의 형태 판단을 위한 형태 판단부;
상기 물체를 파지하는 로봇암;
정보 저장을 위한 저장부; 및
상기 형태 판단부에서 판단한 상기 물체의 형태에 따라 상기 로봇암을 제어하여 상기 물체를 파지하고 상기 물체에 부착된 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하며, 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 상기 저장부에 저장한 후, 상기 형태 판단부에서 판단한 인식 대상 물체의 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 상기 저장부에서 확인하고, 확인된 파지 위치에 따라 상기 로봇암을 제어해 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 제어부; 를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 로봇암을 제어하여 상기 물체를 파지하고 상기 리더기에 접근시키며, 상기 리더기 방향으로 노출된 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키고, 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키지 못한 경우 상기 물체를 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 상기 리더기에 인접한 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키며, 상기 태그를 상기 리더기에 인식시킨 경우 상기 물체를 회전시킨 각도에 따라 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 장치.
A shape determination unit for determining the shape of the object to be gripped;
A robot arm for gripping the object;
A storage unit for storing information; And
The robot arm is controlled according to the shape of the object determined by the shape determination unit to grasp the object and the tag attached to the object is recognized by the reader to estimate the attachment position of the tag, Determines the gripping position of the object in consideration of the attachment position of the object, stores the shape information and grip position information of the object in the storage unit, and then stores the grip position information corresponding to the shape of the object determined by the shape determination unit A control unit which is recognized by the storage unit and controls the robot arm according to the identified grip position to grasp the object to recognize the recognition tag attached to the object to be recognized by the reader; Lt; / RTI >
Wherein,
Controlling the robot arm to grasp the object and approach the reader, rotate the object so that the exposed surface of the object exposed in the reader direction is changed, and if the reader can not recognize the tag, The tag is re-gripped using another grip position and the object is rotated so that the exposed surface of the object adjacent to the reader is changed. When the tag is recognized by the reader, Based on the result of the analysis.
삭제delete 제2항에 있어서,
상기 제어부는,
추정된 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키기 위한 상기 물체의 회전 각도 정보를 상기 저장부에 더 저장하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein,
And further stores the rotation angle information of the object for recognizing the tag in the reader in consideration of the estimated attachment position of the tag, in the storage unit.
제4항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 물체의 회전 각도 정보에 따라 상기 로봇암을 제어해 상기 인식 대상 물체를 회전시켜 상기 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 장치.
5. The method of claim 4,
Wherein,
And the recognition tag is recognized by the reader by controlling the robot arm in accordance with rotation angle information of the object to rotate the recognition object.
제2항에 있어서,
상기 태그 및 상기 인식용 태그는,
바코드 또는 QR 코드인 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 장치.
3. The method of claim 2,
The tag and the tag for recognition,
Bar code, or QR code.
물류 자동화 장치가 태그가 부착된 물체의 형태를 판단하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태에 따라 상기 물체를 파지하고 상기 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 저장하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 인식 대상 물체의 형태를 판단하고 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인하는 단계; 및
상기 물류 자동화 장치가 확인된 파지 위치에 따라 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 단계; 를 포함하고,
상기 부착 위치를 추정하는 단계는,
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체를 파지하고 상기 리더기에 접근시키는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 리더기 방향으로 노출된 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키지 못한 경우 상기 물체를 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 상기 리더기에 인접한 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키는 단계; 및
상기 물류 자동화 장치가 상기 태그를 상기 리더기에 인식시킨 경우 상기 물체를 회전시킨 각도에 따라 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 방법.
The method comprising the steps of: determining the type of the tagged object;
Estimating an attachment position of the tag by holding the object according to the shape of the object and recognizing the tag in the reader;
Determining the grip position of the object in consideration of the shape of the object and the attachment position of the tag and storing the shape information and grip position information of the object;
Determining the shape of the object to be recognized by the automatic logistics apparatus and confirming the grip position information corresponding to the determined shape; And
Recognizing the recognition tag attached to the recognition object to the reader by grasping the recognition object according to the identified finger position; Lt; / RTI >
The step of estimating the attachment position includes:
The automated logistics device grasping the object and accessing the reader;
Rotating the object such that the automated control apparatus changes the exposed surface of the object exposed in the reader direction;
Holding the object again using another gripping position and rotating the object so that the exposed surface of the object adjacent to the reader is changed when the automatic control device does not recognize the tag by the reader; And
Estimating an attachment position of the tag according to an angle at which the object is rotated when the RFID tag recognizes the RFID tag by the reader;
Wherein the learning-based logistics automation method comprises:
삭제delete 제7항에 있어서,
상기 저장하는 단계는,
상기 물류 자동화 장치가 추정된 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키기 위한 상기 물체의 회전 각도 정보를 더 저장하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 방법.
8. The method of claim 7,
Wherein the storing step comprises:
Further comprising storing the rotation angle information of the object for allowing the reader to recognize the tag in consideration of the estimated attachment position of the tag.
제9항에 있어서,
상기 인식시키는 단계는,
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 회전 각도 정보에 따라 상기 인식 대상 물체를 회전시켜 상기 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the recognizing comprises:
And the logistics automation device rotates the object to be recognized in accordance with rotation angle information of the object to recognize the recognition tag to the reader.
물류 자동화 장치가 태그가 부착된 물체의 형태를 판단하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태에 따라 상기 물체를 파지하고 상기 태그를 리더기에 인식시켜 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체의 형태와 상기 태그의 부착 위치를 고려하여 상기 물체의 파지 위치를 결정하고 상기 물체의 형태 정보 및 파지 위치 정보를 저장하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 인식 대상 물체의 형태를 판단하고, 판단된 형태에 대응하는 파지 위치 정보를 확인하는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 확인된 파지 위치에 따라 상기 인식 대상 물체를 파지하여 상기 인식 대상 물체에 부착된 인식용 태그를 상기 리더기에 인식시키는 단계; 및
상기 리더기가 상기 인식용 태그의 인식 결과를 출력하는 단계; 를 포함하고,
상기 부착 위치를 추정하는 단계는,
상기 물류 자동화 장치가 상기 물체를 파지하고 상기 리더기에 접근시키는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 리더기 방향으로 노출된 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키는 단계;
상기 물류 자동화 장치가 상기 태그를 상기 리더기에 인식시키지 못한 경우 상기 물체를 다른 파지 위치를 이용해 다시 파지하고, 상기 리더기에 인접한 상기 물체의 노출면이 변경되도록 상기 물체를 회전시키는 단계; 및
상기 물류 자동화 장치가 상기 태그를 상기 리더기에 인식시킨 경우 상기 물체를 회전시킨 각도에 따라 상기 태그의 부착 위치를 추정하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 기반 물류 자동화 방법.
The method comprising the steps of: determining the type of the tagged object;
Estimating an attachment position of the tag by holding the object according to the shape of the object and recognizing the tag in the reader;
Determining the grip position of the object in consideration of the shape of the object and the attachment position of the tag and storing the shape information and grip position information of the object;
Determining the shape of the object to be recognized by the automatic logistics apparatus and confirming the grip position information corresponding to the determined shape;
Recognizing the recognition tag attached to the recognition object to the reader by grasping the recognition object according to the identified finger position; And
Outputting a recognition result of the recognition tag by the reader; Lt; / RTI >
The step of estimating the attachment position includes:
The automated logistics device grasping the object and accessing the reader;
Rotating the object such that the automated control apparatus changes the exposed surface of the object exposed in the reader direction;
Holding the object again using another gripping position and rotating the object so that the exposed surface of the object adjacent to the reader is changed when the automatic control device does not recognize the tag by the reader; And
Estimating an attachment position of the tag according to an angle at which the object is rotated when the RFID tag recognizes the RFID tag by the reader;
Wherein the learning-based logistics automation method comprises:
제7항 또는 제11항에 따른 학습 기반 물류 자동화 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체.A computer-readable recording medium recording a program for performing the learning-based logistics automation method according to claim 7 or 11.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102240457B1 (en) 2020-11-04 2021-04-14 손희주 Automation system
KR102246145B1 (en) 2020-11-03 2021-04-28 손희주 Automation system
KR102246135B1 (en) 2020-11-03 2021-04-28 손희주 Automation system
US20230100897A1 (en) * 2021-09-28 2023-03-30 Hyun Lee Product checkout system using automatic barcode scanning
KR20250070987A (en) 2023-11-14 2025-05-21 한국전자기술연구원 System and method for picking transparent objects
KR20250077654A (en) 2023-11-23 2025-06-02 주식회사 에이치케이글로벌 System to be connected with palletizing robot and camera after detecting product code attached to box product to be transferred on conveyor belt in logistics center
KR20250090899A (en) 2023-12-13 2025-06-20 재단법인 경북아이티융합 산업기술원 Evaluation system and method for automated logistics handling systems for multi-variety or segmented products

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102206303B1 (en) * 2019-10-31 2021-01-22 광주과학기술원 System and Method for Discriminating Status and Estimating Posture Using Deep Learning
KR102327708B1 (en) * 2020-10-26 2021-11-17 임형순 Courier logistics buffer system
US12343860B2 (en) 2021-11-24 2025-07-01 Hexagon Metrology, Inc. Automated work-holding for precise fastening of light parts during automated transfer
KR102636634B1 (en) * 2022-09-16 2024-02-14 이현 Robot apparatus for cashing product using multiple robot arms
WO2024177815A1 (en) * 2023-02-21 2024-08-29 Hexagon Metrology, Inc. Multistep visual assistance for automated inspection

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015174191A (en) * 2014-03-17 2015-10-05 株式会社安川電機 Robot system, calibration method of robot system and position correction method of robot system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015174191A (en) * 2014-03-17 2015-10-05 株式会社安川電機 Robot system, calibration method of robot system and position correction method of robot system

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102246145B1 (en) 2020-11-03 2021-04-28 손희주 Automation system
KR102246135B1 (en) 2020-11-03 2021-04-28 손희주 Automation system
KR102240457B1 (en) 2020-11-04 2021-04-14 손희주 Automation system
US20230100897A1 (en) * 2021-09-28 2023-03-30 Hyun Lee Product checkout system using automatic barcode scanning
US12211026B2 (en) * 2021-09-28 2025-01-28 Hyun Lee Product checkout system using automatic barcode scanning
KR20250070987A (en) 2023-11-14 2025-05-21 한국전자기술연구원 System and method for picking transparent objects
KR20250077654A (en) 2023-11-23 2025-06-02 주식회사 에이치케이글로벌 System to be connected with palletizing robot and camera after detecting product code attached to box product to be transferred on conveyor belt in logistics center
KR20250090899A (en) 2023-12-13 2025-06-20 재단법인 경북아이티융합 산업기술원 Evaluation system and method for automated logistics handling systems for multi-variety or segmented products

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