로봇 팔의 제어를 위한 객체 위치 인식방법 및 장치
로봇 팔 탑재 뎁스 카메라 영상에서 딥러닝 객체검출로 대상 영역을 얻고, 그 영역의 깊이 정보 이상 여부를 판정해 거리 산출 경로(깊이 기반 / 바운딩박스 크기 기반)를 전환하며, 방향은 박스 중심의 화면 편차를 시야각으로 환산하는 위치 인식 방법입니다.
서지 사항Bibliography · KIPRIS
어디에 쓸 수 있는가연구자 확인 문장
아래 내용은 해당 기술의 연구자가 C-TOM 분석 보고서(기업 공개본)에서 확인한 문장입니다.
깊이값 분포로 뎁스 이상을 판정하고, 이상이면 바운딩박스 크기로 거리를 대신 산출함
로봇 SI 업체용 위치인식 비전 키트 옵션
확인된 근거 문장
실환경 인식·조작을 과제명으로 하는 로봇 기업 R&D가 2025년·2026년에 걸쳐 복수로 수행되고 있음.
뎁스 신뢰도 게이트 미들웨어(ROS 패키지 라이선스)
확인된 근거 문장
실환경 인식·파지 조작을 과제명으로 하는 정부 R&D가 2019년 산업통상자원부 과제부터 2026년 기업 과제까지 이어지고 있음.
기술 설명Technical brief
공개특허공보의 청구항과 초록을 바탕으로 AI가 정리한 기술 해설입니다. 각 문장에는 근거 청구항 번호를 붙였고, 성능 수치는 공보에 적힌 값만 옮겼습니다. 「쓰일 수 있는 곳」은 기술이 하는 일에서 따라 나오는 예시이지 확인된 응용이 아닙니다. 원문은 위 서지의 KIPRIS 링크에서 확인하십시오.
기술적 과제PROBLEM
매니퓰레이터의 파지·접근 제어에는 대상 객체까지의 거리와 방위각이 필요하며, 통상 RGB-D 카메라의 깊이 채널을 그대로 씁니다. 그러나 깊이 채널은 표면 반사 특성·조명·거리 조건에 따라 결측(0값)이나 이상값이 발생하며, 이를 검증 없이 제어 입력으로 쓰면 거리 오차가 그대로 말단 위치 오차로 전달됩니다. 이 특허는 깊이 정보의 신뢰성을 판정하는 단계를 파이프라인에 명시적으로 두고, 신뢰할 수 없을 때 단안 영상의 기하 정보(검출 박스 크기)로 거리를 대체 추정하는 폴백 구조를 청구항으로 한정한 것입니다.
구성과 동작HOW IT WORKS · 7단계
객체 영상의 프레임을 딥러닝 객체검출 모델에 입력해 대상 객체를 검출하고, 검출정보로 바운딩박스의 중심 좌표와 크기 정보를 얻습니다(청구항 1·8). 모델 구조는 한정하지 않으며, 검출 결과의 형식만 규정합니다.
대상 객체 영역 중 미리 설정한 부분영역에 대응하는 복수 픽셀의 개별 깊이값을 취득합니다. 전체 박스가 아니라 부분영역을 쓰는 것은 배경 픽셀 혼입을 줄이기 위한 설계로 읽힙니다.
깊이 정보의 이상 여부를 두 방식 중 하나로 판정합니다. ①부분영역 깊이값의 분포와 미리 저장한 정상 분포 간 차이를 계산해 임계값 이상이면 이상(청구항 1·11). ②프레임 전체에서 최빈 깊이값에 해당하는 기준픽셀을 정하고, 그 주변 설정 영역에서 0이 아닌 깊이값을 갖는 픽셀 수의 비율이 설정 비율 미만이면 이상(청구항 3·14). 임계값·비율·분포 표현 방식은 공보가 수치로 한정하지 않습니다.
이상이 없으면 부분영역의 깊이 정보로 로봇 팔에서 대상 객체까지의 거리를 결정합니다(청구항 4).
이상이 있으면 깊이값을 쓰지 않고, 검출 박스 크기를 기준크기에 대한 상대 크기로 환산한 뒤 기준크기에 대응하는 거리값과 그 상대 크기로 거리를 결정합니다(청구항 5). 즉 사전 캘리브레이션된 「기준크기–거리」 대응을 전제로 하는 단안 크기 기반 거리 추정입니다.
방향은 바운딩박스 중심과 프레임 중심 사이의 상대 픽셀거리를 계산하고, 그 픽셀거리에 대응하는 시야각(FOV)으로 환산해 결정합니다(청구항 9). 카메라 내부 파라미터에 따른 픽셀–각도 대응이 전제입니다.
동일 절차를 프로세서와 메모리로 구성한 장치(청구항 11·14)와 컴퓨터 판독 가능 기록매체(청구항 10)로도 청구합니다.
청구 범위의 요지보조 절 · 인쇄 시 펼침
딥러닝 객체검출, RGB-D 깊이 측정, 단안 크기 기반 거리 추정은 각각 공지 기술이며, 독립항이 한정하는 것은 이들을 잇는 「깊이 신뢰성 판정 → 조건부 폴백」 구조입니다. 구체적으로 (a) 부분영역 깊이 분포 대 정상 분포의 차이 임계 판정(1항·11항) 또는 (b) 최빈 깊이 기준픽셀 주변의 유효 픽셀 비율 판정(3항·14항) 중 하나를 반드시 포함해야 하며, 판정 결과에 따라 거리 산출 경로가 분기해야 합니다. 깊이 채널만 쓰는 방식, 크기 기반 추정만 쓰는 방식, 또는 두 값을 단순 가중 평균하는 방식은 이 한정을 충족하지 않습니다. 반대로 위 두 판정 중 하나와 조건부 분기를 갖춘 구현은 검출 모델·카메라 종류와 무관하게 청구 범위에 들어올 수 있습니다.
쓰일 수 있는 곳 · 예시4건 · 확인된 응용이 아닌 예시
출처 · 공개특허공보 10-2023-0061508의 청구항 9항·초록(2026-09-06 조회) → AI 정리 2026-09-06 · 관리자 공개 2026-09-06. 이 글은 특허의 권리 범위를 해석한 문서가 아니며, 계약·실시에는 원문과 전문가 검토가 필요합니다.
응용분야 탐색 보고서 · 기업 제공본
이 기술이 어디에 쓰일 수 있는가를 탐색한 결과를 HTML 한 장으로 드립니다 — 한 문장 정의 · 기능 · 응용 후보의 영역 배치 · 연구자가 확인한 문장.
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