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公開番号2025100489
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-03
出願番号2024224720
出願日2024-12-20
発明の名称イメージ分析を通じての鉄スクラップ分類方法および鉄スクラップ分類装置
出願人エルジーシーエヌエスカンパニーリミテッド,ダイハンスチール
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類B09B 5/00 20060101AFI20250626BHJP(固体廃棄物の処理;汚染土壌の再生)
要約【課題】一つ以上の鉄スクラップが含まれる領域に対するイメージ分析による鉄スクラップ分類情報を提供する方法を提供する。
【解決手段】受信部が積載装備に複数個の鉄スクラップが積載されている状態で撮像される積載状態イメージを獲得する段階、プロセッサが複数個の鉄スクラップのうちいずれか一つである対象鉄スクラップに対するセグメンテーションを遂行するセグメンテーションモデルを利用して積載状態イメージで対象鉄スクラップを含む分割イメージを獲得する段階、プロセッサが分割イメージに対するクラシフィケーションを遂行してイメージ単位で分析を遂行するクラシフィケーションモデルを利用して対象鉄スクラップに対応する品目情報および等級情報を獲得する段階、および品目情報および等級情報を含む鉄スクラップ分類情報を提供する段階、を含む、方法、その方法を遂行するための鉄スクラップ分類装置および記録媒体が開示される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
イメージ分析を通じて鉄スクラップ分類情報を提供する方法において、
受信部が積載装備に複数個の鉄スクラップが積載されている状態で撮像される積載状態イメージを獲得する段階；
プロセッサが前記複数個の鉄スクラップのうちいずれか一つである対象鉄スクラップに対するセグメンテーションを遂行するセグメンテーションモデルを利用して前記積載状態イメージで前記対象鉄スクラップを含む分割イメージを獲得する段階；
前記プロセッサが前記分割イメージに対するクラシフィケーションを遂行してイメージ単位で分析を遂行するクラシフィケーションモデルを利用して前記対象鉄スクラップに対応する品目情報および等級情報を獲得する段階；および
前記プロセッサが前記品目情報および前記等級情報を含む鉄スクラップ分類情報を提供する段階；を含む、方法。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
前記品目情報および等級情報を獲得する段階は
前記プロセッサが前記分割イメージで背景領域を除いて前記対象鉄スクラップを示す対象鉄スクラップイメージを獲得する段階；および
前記プロセッサが前記対象鉄スクラップイメージに対する前記クラシフィケーションを遂行して前記品目情報および前記等級情報を獲得する段階；を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記受信部が前記対象鉄スクラップを示す正解イメージを獲得する段階；
前記プロセッサが前記正解イメージと前記対象鉄スクラップイメージ間の重なる領域の比率を決定する段階；
前記プロセッサが前記重なる領域の比率が臨界重複比率を超過する場合、前記対象鉄スクラップイメージが実際に鉄スクラップに対するイメージであるかどうかを示す鉄スクラップ決定正確度を獲得する段階；および
前記プロセッサが前記鉄スクラップ決定正確度を性能指標として提供する段階；をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセッサが前記対象鉄スクラップイメージの領域の大きさにより決定される対象加重値を決定する段階；
前記プロセッサが前記対象鉄スクラップイメージに対する対象正確度を決定する段階；および
前記プロセッサが前記対象正確度に前記対象加重値を適用して前記クラシフィケーションモデルに対する正確度を決定する段階；をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記受信部が単一鉄スクラップに対して撮像される単一分割イメージを獲得する段階；
前記プロセッサが前記積載状態イメージと前記単一分割イメージを利用して合成イメージを獲得する段階；および
前記プロセッサが前記合成イメージに対して前記セグメンテーションモデルおよび前記クラシフィケーションモデルを適用して追加鉄スクラップ分類情報を提供する段階；をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記合成イメージを獲得する段階は
前記プロセッサが前記単一分割イメージで背景領域を除いて単一鉄スクラップイメージを獲得する段階；および
前記プロセッサが前記積載状態イメージと前記単一鉄スクラップイメージを結合して前記合成イメージを獲得する段階；を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記積載状態イメージと前記単一鉄スクラップイメージを結合して前記合成イメージを獲得する段階は
前記プロセッサが前記単一鉄スクラップイメージ領域の大きさに基づいて前記積載状態イメージに合成される前記単一鉄スクラップに対する合成可能個数を決定する段階；および
前記プロセッサが前記合成可能個数に基づいて前記合成イメージを獲得する段階；を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記積載状態イメージを獲得する段階は
前記受信部が同じ前記複数個の鉄スクラップが積載されている前記積載装備で、前記複数個の鉄スクラップの位置が更新された状態で撮像される更新積載状態イメージを獲得する段階；を含み、
前記分割イメージを獲得する段階は
前記プロセッサが前記セグメンテーションモデルを利用して前記更新積載状態イメージで前記対象鉄スクラップを含む分割イメージを獲得する段階；を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記対象鉄スクラップイメージに含まれるピクセル個数が第１個数未満である場合、前記対象加重値は第１傾きに対応する１次関数に比例するように増加し、
前記ピクセル個数が前記第１個数以上第２個数未満である場合、前記対象加重値は前記第１傾きより大きい底を有する指数関数に比例するように増加し、
前記ピクセル個数が前記第２個数以上である場合、前記対象加重値は前記第１傾きより小さい傾きを示す第２傾きに対応する１次関数に比例するように増加し、
前記第１傾きおよび前記第２傾きは正数である、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記鉄スクラップ分類情報を提供する段階は
前記プロセッサが前記複数個の鉄スクラップのうち前記対象鉄スクラップに対応する前記品目情報および前記等級情報それぞれに対する品目および等級別累積面積および／または累積個数を示す平均重量情報を獲得する段階；および
前記プロセッサが前記平均重量情報に基づいて前記積載状態イメージで前記対象鉄スクラップに対する品目および等級別累積面積比率および／または累積個数比率を示す円形グラフを提供する段階；を含む、請求項１に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示の技術分野は積載装備に積載される物品または単一物品などに対するイメージ分類結果情報を提供する方法に関し、一つ以上の鉄スクラップが含まれる領域に対するイメージ分析による鉄スクラップ分類情報を提供する方法に対する技術分野に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
最近物流産業の増加により、多様な物品を積載したりまたは一つの場所から他の場所に移動するために物品を積載する積載装備が多く利用されているのが実情である。しかし、積載装備に積載された複数の物品は作業者の判断によって製品別、規格別位置を管理したり積載され得るが、毎度これを確認するのには困難があり得るため、複数の物品が積載された積載装備の全体領域を分割することによって各領域のイメージをモニタリングできるようにするセグメンテーション方法が利用され得る。一般的に鉄スクラップ関連イメージ分析のためのセグメンテーション方法の場合、ＡＩが最適な性能を発揮できるように光学系（ＣＣＴＶおよび機構部）の位置および角度を設定するＨ／Ｗエンジニアリングなしに荷役（荷下ろし）場所に容易に光学系を設置してイメージを取得しており、このような場合に、一貫した特徴が少なく（活用方式による多様な形状、地味なテクスチャー（質感）、多様な色感（ペインティング、サビ（ｒｕｓｔ）等））、多様な切断方式、反りなどによる非定型的な鉄スクラップを客体分割（ＩｎｓｔａｎｃｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）により分類する方法で鉄スクラップの等級を判定する方式を採択したので、多量のイメージ収集とラベリングが必要であるという限界点が存在するのが実情である。したがって、このような多量のイメージ収集を必要とする分析方法の限界点を解決できるイメージ分析方法およびシステムを提供することによって、より少ない量のイメージ収集およびラベリングだけで性能を高め得るようにするサービス提供が必要であるのが実情である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
韓国公開特許第１０－２０１１－００７８５６６号（２０１１．０７．０７）デジタル映像認識を利用した効率的な物品積載位置検出システム
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示で解決しようとする課題は、鉄スクラップに対するイメージ分類情報を提供するにおいて、積載状態イメージに含まれる一つ以上の鉄スクラップに対するイメージ分析および分類の正確度が向上し得るようにするためのものであって、ＡＩモデルを利用して最小限のイメージを収集し、これに伴う正確度の高いイメージ分類情報を提供するサービスを提供するためのものである。
【０００５】
本開示で解決しようとする課題は、前記のような技術的課題に限定されず、さらに他の技術的課題が存在することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述した技術的課題を達成するための技術的手段として、本開示の第１側面に係るイメージ分析を通じての鉄スクラップ分類方法は、受信部が積載装備に複数個の鉄スクラップが積載されている状態で撮像される積載状態イメージを獲得する段階；プロセッサが前記複数個の鉄スクラップのうちいずれか一つである対象鉄スクラップに対するセグメンテーションを遂行してセグメンテーションモデルを利用して前記積載状態イメージで前記対象鉄スクラップを含む分割イメージを獲得する段階；前記プロセッサが前記分割イメージに対するクラシフィケーションを遂行してイメージ単位で分析を遂行するクラシフィケーションモデルを利用して前記対象鉄スクラップに対応する品目情報および等級情報を獲得する段階；および前記プロセッサが前記品目情報および前記等級情報を含む鉄スクラップ分類情報を提供する段階；を含むことができる。
【０００７】
また、前記品目情報および前記等級情報を獲得する段階は前記プロセッサが前記分割イメージで背景領域を除いて前記対象鉄スクラップを示す対象鉄スクラップイメージを獲得する段階；および前記プロセッサが前記対象鉄スクラップイメージに対する前記クラシフィケーションを遂行して前記品目情報および前記等級情報を獲得する段階；を含むことができる。
【０００８】
また、前記受信部が前記対象鉄スクラップを示す正解イメージを獲得する段階；前記プロセッサが前記正解イメージと前記対象鉄スクラップイメージ間の重なる領域の比率を決定する段階；前記プロセッサが前記重なる領域の比率が臨界重複比率を超過する場合、前記対象鉄スクラップイメージが実際に鉄スクラップに対するイメージであるかどうかを示す鉄スクラップ決定正確度を獲得する段階；および前記プロセッサが前記鉄スクラップ決定正確度を性能指標として提供する段階；をさらに含むことができる。
【０００９】
また、前記プロセッサが前記対象鉄スクラップイメージの領域の大きさにより決定される対象加重値を決定する段階；前記プロセッサが前記対象鉄スクラップイメージに対する対象正確度を決定する段階；および前記プロセッサが前記対象正確度に前記対象加重値を適用して前記クラシフィケーションモデルに対する正確度を決定する段階；をさらに含むことができる。
【００１０】
また、前記受信部が単一鉄スクラップに対して撮像される単一分割イメージを獲得する段階；前記プロセッサが前記積載状態イメージと前記単一分割イメージを利用して合成イメージを獲得する段階；および前記プロセッサが前記合成イメージに対して前記セグメンテーションモデルおよび前記クラシフィケーションモデルを適用して追加鉄スクラップ分類情報を提供する段階；をさらに含むことができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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