KR102250892B1 - 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법 및 시스템 - Google Patents

주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

일 측면에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 시스템은, 상기 복수의 식품들이 수용될 패키지를 이동시키는 수단; 상기 복수의 식품들 각각을 수용하는 컨테이너들; 및 상기 주문 데이터에 기초하여 상기 식품들 각각이 상기 컨테이너들로부터 출력될 분량 및 상기 컨테이너들로부터 출력될 시간을 적응적으로 결정하고, 상기 결정된 분량 및 상기 시간에 기초하여 상기 복수의 컨테이너들을 제어하는 프로세서;를 포함한다.

Description

주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법 및 시스템 {A method and a system for adaptively combining a plurality of foods according to order data}
주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법 및 시스템에 관한다. 보다 구체적으로, 소비자들 각각이 자신의 기호에 따라 서로 다른 주문을 하더라도, 자동으로 주문 데이터에 대응하는 식품들의 조합을 생성하는 시스템 및 그 방법에 관한다.
현재까지 판매되고 있는 샐러드 도시락은, 업체에서 임의로 다양한 식품들(예를 들어, 채소, 과일 등)을 조합한 완제품에서, 소비자가 취향에 따라 선택하여 구매하는 방식으로 이루어지고 있다. 샐러드 도시락을 대량으로 구매하는 경우에만, 예외적으로 도시락에 포함되는 식품들의 조합 정도를 선택할 수 있는 정도이다.
근래에, 소비자가 자신이 원하는 식품들을 조합하여 주문하고, 주문 데이터에 따라 생산된 샐러드 도시락을 소비자에게 배송하는 사업 모델이 상업적으로 큰 성공을 거두고 있다. 그러나, 소비자들의 기호가 각각 달라, 주문 데이터에 맞는 샐러드 도시락을 수작업으로 생산하는 것이 현실이다. 이 경우, 사람의 노동 능력의 한계로 인하여 대량으로 샐러드 도시락을 생산할 수 없을 뿐만 아니라, 소비자가 원하는 식품을 원하는 양으로 정확하게 계량하기도 어렵다. 이에 따라, 샐러드 도시락의 품질이 저하되고, 많은 소비자들의 주문을 단시간 내에 처리하기도 어려운 문제가 있다.
[관련 선행문헌]
대한민국 공개특허 제10-2009-0005429호　
이하에서 기술될 다양한 실시예들은 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하여 도시락을 생산하는 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다. 또한, 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 제공하는 데 있다. 그러나, 본 개시가 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
일 측면에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 시스템은, 상기 복수의 식품들이 수용될 패키지를 이동시키는 수단; 상기 복수의 식품들 각각을 수용하는 컨테이너들; 및 상기 주문 데이터에 기초하여 상기 식품들 각각이 상기 컨테이너들로부터 출력될 분량 및 상기 컨테이너들로부터 출력될 시간을 적응적으로 결정하고, 상기 결정된 분량 및 상기 시간에 기초하여 상기 복수의 컨테이너들을 제어하는 프로세서;를 포함한다.
상술한 시스템에 있어서, 상기 패키지는 소정의 제1 표식을 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제1 표식에 기초하여 상기 수단 상에서의 상기 패키지의 현재 위치를 감지한다.
상술한 시스템에 있어서, 상기 패키지는 소정의 제2 표식을 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제2 표식에 기초하여 상기 컨테이너들 각각으로부터의 상기 식품의 출력 여부 및 상기 식품의 출력 분량을 결정한다.
상술한 시스템에 있어서, 상기 컨테이너들 각각은 출력 모듈을 포함하고, 상기 출력 모듈은 상기 출력 모듈을 이동시키는 이차원 모터를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 이차원 모터를 동작시킴으로써 상기 출력 모듈의 위치를 제어한다.
상술한 시스템에 있어서, 상기 컨테이너들 각각은 무게를 감지하는 센서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 센서를 통하여 감지된 무게에 기초하여 상기 식품의 출력 분량을 제어한다.
다른 측면에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법은, 상기 복수의 식품들이 수용될 패키지를 이동시키는 단계; 상기 패키지에 포함된 소정의 제1 표식에 기초하여 상기 패키지의 현재 위치를 감지하는 단계; 상기 패키지에 포함된 소정의 제2 표식에 기초하여 상기 복수의 식품들 각각을 수용하는 컨테이너들 각각으로부터의 상기 식품의 출력 여부 및 상기 식품의 출력 분량을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 상기 식품의 출력 여부, 상기 결정된 상기 식품의 출력 분량 및 상기 컨테이너들에 포함된 센서를 통하여 감지된 무게에 기초하여 상기 컨테이너로부터 상기 패키지에 상기 식품을 출력하는 단계;를 포함한다.
또 다른 측면에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는, 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 포함한다.
상술한 바에 따르면, 소비자들의 주문 데이터가 서로 다르거나 샐러드 도시락에 포함될 식품들의 수가 많은 경우에도, 주문 데이터에 적응적으로 신속하게 샐러드 도시락을 생산할 수 있다.
또한, 소비자들의 주문 데이터가 생성되면, 단위 시간당 생산 가능한 샐러드 도시락의 종류 및 개수에 따라 각 컨테이너에서 도시락 용기가 정지해야 하는 시간이 결정될 수 있다. 따라서, 상술한 정지 시간을 최소화하는 조합이 연산될 수 있는바, 샐러드 도시락을 생산하는 최적의 생산 시간의 산출이 가능하다.
또한, 샐러드 도시락을 생산하는 시간의 연산이 가능하므로, 고객에게 인도하는 시점에 맞추어 샐러드 도시락을 생산할 수 있다. 이는, 샐러드 도시락의 내용물의 신선도가 유지되는 중요한 요소가 된다.
또한, 도시락 용기에 부착된 식별 요소(예를 들어, 컬러 패턴 등)에 의하여 해당 용기의 식별이 가능하다. 따라서, 종래에는 단일 형상 및 단일 사이즈를 갖는 용기에 의해서만 자동 생산이 가능한 문제점이 해소될 수 있고, 서로 다른 형상 및 사이즈를 갖는 용기라고 하더라도 시스템 내에서 처리가 가능하다.
또한, 시스템에 채용된 출력 모듈에 의하여 식품의 투하 위치가 정밀하게 제어될 수 있는바, 동일한 종류의 식품이라고 하더라도 용기 내에서 서로 다른 플레이팅(plating)이 가능하다. 이는, 소비자의 기호에 맞는 플레이팅을 가능하게 하는 중요한 요소가 된다.
도 1은 일 실시예에 따른 샐러드 도시락의 생산 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 패키지가 이동하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 패키지의 현재 위치가 감지되는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 컨테이너로부터 패키지에 식품이 출력되는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 프로세서가 생산 시스템에 포함된 모듈들을 제어하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 생산 시스템의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
실시예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 발명의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 "제1" 또는 "제2" 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용할 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 샐러드 도시락의 생산 과정의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 1에는 소비자(10), 서버(20) 및 생산 업체(30)가 도시되어 있다. 여기에서, 서버(20)는 생산 업체(30) 또는 다른 장소에 설치된 로컬 서버일 수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있다. 또한, 생산 업체(30)는 생산 시스템을 통해 샐러드 도시락을 생산하는 업체일 수 있다. 여기에서, 샐러드 도시락은 다양한 식품들(예를 들어, 채소, 과일, 견과류, 계란 등)이 조합되어 하나의 용기에 담겨진 것을 의미한다. 그러나, 생산 업체(30)에서 생산하는 대상은 단지 샐러드 도시락에 한정되지 않으며, 소비자가 자신의 기호에 따라 적어도 하나의 식품을 선택하고, 선택된 식품들이 하나의 용기에 담겨진 것이라면, 제한없이 해당될 수 있다.
또한, 생산 시스템을 제어하는 프로세서는 서버(20)에 포함될 수도 있고, 생산 업체(30) 또는 다른 장소에 설치된 제어 장치(예를 들어, 컴퓨터 등)에 포함될 수도 있다. 또는, 프로세서는 생산 시스템 내에 포함될 수도 있다.
소비자(10)는 자신의 기호에 맞는 적어도 하나의 식품 및 식품의 중량을 선택하여 샐러드 도시락의 주문을 수행할 수 있다. 예를 들어, 소비자(10)는 자신이 섭취하고자 하는 식품으로서 양파, 버섯, 당근 및 브로컬리를 선택한 경우, 샐러드 도시락에 포함될 양파의 중량, 버섯의 중량, 당근의 중량 및 브로컬리의 중량을 함께 지정할 수 있다. 또한, 소비자(10)는, 주문 시에 샐러드 도시락의 배송 조건(예를 들어, 배송 일시 및 배송 장소)를 선택할 수 있다.
또는, 소비자(10)가 자신의 기호에 맞는 적어도 하나의 식품을 선택하거나, 기타 요구 사항(예를 들어, 샐러드 도시락의 맛, 칼로리 총계 등)을 입력하면, 소비자(10)의 선택 또는 입력에 맞는 샐러드 도시락이 생산될 수도 있다.
소비자(10)의 주문 내역은 주문 데이터로서 서버(20)에 전송된다. 서버(20)는 소비자(10)를 포함하여 다양한 소비자들이 주문한 주문 데이터를 저장하고, 주문 데이터를 생산 업체(30)로 전송한다. 즉, 서버(20)는 생산 업체(30)에 설치된 생산 시스템에 주문 데이터를 전송한다. 이에 따라, 생산 시스템은 소비자의 주문 데이터에 대응하여 샐러드 도시락을 생산할 수 있다.
기존의 샐러드 도시락의 경우, 소비자가 자신의 기호에 따라 도시락에 포함될 식품들의 종류 및 중량을 지정할 수 없다. 이에 따라, 소비자는 기 생산된 도시락들 중에서 자신이 원하는 도시락을 선택할 수 밖에 없다. 또는, 기존의 샐러드 도시락의 경우, 소비자 마다 기호에 맞는 도시락을 주문하면 수작업으로 해당 도시락을 생산할 수 밖에 없다. 이에 따라, 식품의 위생을 보장할 수 없을 뿐만 아니라, 사람의 노동 능력의 한계로 인하여 빠른 시간 내에 대량의 도시락을 생산하기 어렵다. 또한, 소비자가 원하는 식품의 중량을 정확하게 계량하기도 어렵다.
일 실시예에 따른 생산 시스템은, 패키지가 자동으로 이동하는 상태에서 주문 데이터에 대응하는 식품의 종류 및 해당 식품의 중량을 정확하게 패키지에 수용할 수 있다. 이 때, 패키지가 단일 형상 및 사이즈를 갖지 않더라도, 생산 시스템은 생산 과정의 오류 없이 패키지 내에 식품을 수용할 수 있다. 또한, 생산 시스템은 패키지 내에 식품을 출력하는 위치를 정밀하게 제어할 수 있는 출력 모듈을 구비함에 따라, 단순히 패키지에 식품을 수용하는 것이 아닌, 정교한 플레이팅을 실현할 수 있다. 또한, 생산 시스템은 주문 데이터에 대응하는 샐러드 도시락이 생산되었는지 여부(예를 들어, 다른 식품이 포함되었는지, 식품의 중량이 정확하게 포함되었는지, 패키지 내의 플레이팅이 정확하게 구현되었는지 등)를 자동으로 모니터링하고, 모니터링 결과에 따라 샐러드 도시락의 폐기 여부를 결정함으로써, 소비자(10)에게 주문 데이터에 대응하는 샐러드 도시락이 배송될 수 있다.
이에 따라, 생산 업체(30)는 다양한 주문 데이터가 접수되더라도 이에 부합되는 샐러드 도시락을 신속하게 생산할 수 있고, 소비자(10)는 신선도가 유지된 상태에서의 샐러드 도시락을 받아볼 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 8을 참조하여, 생산 시스템이 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 예들을 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 도 2에 도시된 방법은 생산 시스템을 제어하는 프로세서에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 1을 참조하여 이상에서 기술된 생산 시스템에 대한 내용은 도 2를 참조하여 설명할 방법에도 적용됨을 알 수 있다.
210 단계에서, 프로세서는 복수의 식품들이 수용될 패키지를 이동시킨다.
예를 들어, 프로세서는 패키지를 이동시키는 수단을 제어함으로써, 패키지를 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 패키지를 이동시키는 수단은 컨베이어 벨트일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 패키지가 이동함에 따라, 식품을 수용하는 컨테이너들에 근접한 위치에 도달할 수 있다.
이하, 도 3을 참조하여, 프로세서가 패키지를 이동시키는 예를 설명한다.
도 3은 일 실시예에 따른 패키지가 이동하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 프로세서는 패키지(310)를 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 컨베이어 벨트의 동작을 제어하고, 패키지(310)는 컨베이어 벨트 상에 올려짐에 따라 이동될 수 있다. 도 3에는 패키지(310)가 한쪽 방향으로 이동하는 예가 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않는다. 다시 말해, 패키지(310)는 프로세서의 제어에 따라 일 방향 또는 양 방향으로 이동될 수 있다.
패키지(310)가 이동함에 따라, 패키지(310)는 컨테이너들(321, 322, 323)에 근접한 위치로 이동할 수 있다. 여기에서, 컨테이너들(321, 322, 323) 각각에는 서로 다른 식품이 저장되어 있다. 따라서, 프로세서는 패키지(310)의 이동을 제어함으로써, 주문 데이터에 포함된 식품이 저장된 컨테이너들(321, 322, 323)에 근접한 위치로 패키지(310)를 이동시킬 수 있다.
예를 들어, 제1 컨테이너(321) 및 제N 컨테이너(323)(여기에서, N은 자연수)에 포함된 식품이 패키지(310)에 출력되어야 하는 경우, 프로세서는 제1 컨테이너(321)에 인접한 위치 및 제N 컨테이너(323)에 인접한 위치에서만 패키지(310)를 정지시키고, 나머지 컨테이너들의 인접한 위치에서는 패키지(310)를 정지 없이 계속 이동시킬 수 있다.
이 때, 프로세서는 패키지(310)의 현재 위치를 감지함으로써 패키지(310)가 정지되어야 할 위치를 결정할 수 있다. 프로세서가 패키지(310)의 현재 위치를 감지하는 예는 도 2의 220 단계를 참조하여 후술한다.
다시 도 2를 참조하면, 220 단계에서, 프로세서는 패키지의 현재 위치를 감지한다.
예를 들어, 패키지는 제1 표식을 포함할 수 있고, 프로세서는 제1 표식에 기초하여 패키지의 현재 위치를 감지할 수 있다. 예를 들어, 제1 표식은 컬러 또는 흑백의 패턴으로 센서를 통해 3D Pose (3차원 위치 및 3차원 방향)가 추정될 수 있는 이미지일 수 있다. 예를 들어, 제1 표식은 흑백인 AR 마커에 컬러 정보가 더해진 컬러 패턴일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 프로세서는 생산 시스템에 설치된 카메라를 통하여 제1 표식을 센싱하고, 센싱된 제1 표식에 기초하여 패키지의 현재 위치를 확인할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 카메라를 통하여 제1 표식을 센싱함으로써, 패키지의 3차원 위치를 인식할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여, 프로세서가 패키지의 현재 위치를 감지하는 예를 설명한다.
도 4는 일 실시예에 따른 패키지의 현재 위치가 감지되는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 패키지(410)는 소정의 제1 표식(411)을 포함한다. 예를 들어, 제1 표식은 패키지(410)의 형상, 사이즈 등 패키지 자체에 대한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 프로세서는 카메라(430)를 통하여 제1 표식을 센싱함에 따라 패키지(410)의 형상, 사이즈 등을 확인할 수 있다. 따라서, 제M 컨테이너(420)(여기에서, M은 자연수)에서 식품이 출력되는 경우, 프로세서는 패키지(410)의 형상, 사이즈 등을 고려하여 오류 없이 정량의 식품이 패키지(410)로 출력될 수 있도록, 제M 컨테이너(420)할 수 있다.
또한, 프로세서는 카메라(430)를 통하여 제1 표식(411)을 감지함에 따라, 패키지(410)의 3차원 위치를 확인할 수 있다. 즉, 프로세서는 단지 패키지(410)의 2차원 위치가 아닌 3차원 위치를 확인함으로써, 제M 컨테이너(420)로부터 출력되는 식품이 정확하게 패키지(410)에 수용될 수 있도록, 패키지(410)의 위치를 정밀하게 제어할 수 있다.
일 예로서, 제1 표식은 패키지(410) 상의 기 설정된 위치에 배치될 수 있다. 만약, 패키지(410)마다 제1 표식이 배치된 위치가 서로 상이할 경우, 카메라(430)는 제1 표식을 정확하게 인식하기 어렵다. 일 실시예에 따른 제1 표식이 패키지(410)의 기 설정된 위치에 배치됨에 따라, 프로세서는, 카메라(430)를 통하여, 제1 표식에 포함된 정보를 정확하고 신속하게 센싱할 수 있다. 여기에서, 기 설정된 위치는 생산 시스템의 운용자가 설정할 수 있고, 필요에 따라 변경할 수도 있다.
다른 예로서, 제1 표식은 패키지(410) 상의 임의의 위치에 배치될 수 있다. 이 경우, 프로세서는, 카메라(430)를 통하여, 패키지(410) 자체를 인식하여 제1 표식에 대응하는 3D Pose를 추정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 템플릿 매칭을 통하여 3D Pose를 추정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 패키지(410)의 모서리들의 꼭지점을 연결하는 3차원 벡터를 추출하고, 패키지(410)의 모서리를 검출할 수 있다. 그리고, 프로세서는 3차원 벡터와 미리 입력된 패키지(410)의 꼭지점을 연결하는 벡터를 비교함으로써, 패키지(410)의 3D Pose를 추정할 수 있다.
또는, 프로세서는 머신러닝(딥러닝)을 활용하여 3D Pose를 추정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 패키지(410)의 전체 영상을 촬영한 후, 각 영상에서의 3D Pose를 트레이닝 할 수 있다. 이 때, 트레이닝 대상 데이터는 영상 데이터 자체 이고, 정답 데이터는 3D Pose가 될 수 있다. 상술한 머신러닝으로 학습이 수행된 후, 프로세서는 실제로 촬영되는 패키지(410)의 영상에 기초하여 이에 가장 유사한 3D Pose를 추정할 수 있다.
한편, 패키지(410)에는 제1 표식(411) 뿐만 아니라, 패키지(410)에 수용될 식품의 종류 및 분량에 대한 정보를 포함하는 다른 표식이 더 포함될 수 있다. 따라서, 생산 시스템 내에 여러 개의 컨테이너들이 포함된 경우, 프로세서는 어떤 컨테이너에 포함된 식품이 패키지로 출력되야 하는지 및 얼마만큼의 분량이 출력되어야 하는지를 확인할 수 있다. 프로세서가 컨테이너(420)로부터의 식품의 출력 여부 및 식품의 출력 분량을 결정하는 예는 도 2의 230 단계를 참조하여 후술한다.
다시 도 2를 참조하면, 230 단계에서, 프로세서는 복수의 식품들 각각을 수용하는 컨테이너들 각각으로부터의 식품의 출력 여부 및 식품의 출력 분량을 결정한다.
예를 들어, 패키지는 제2 표식을 포함하고, 프로세서는 제2 표식을 인식함으로써 식품의 출력 여부 및 출력 분량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제2 표식은 컬러 또는 흑백의 패턴으로 센서를 통해 3D Pose(3차원 위치 및 3차원 방향)가 추정될 수 있는 이미지일 수 있다. 예를 들어, 제2 표식은 흑백인 AR 마커에 식별 정보가 더해진 QR 코드일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 다시 말해, 프로세서가 식품의 출력 여부 및 출력 분량을 확인할 수 있는 표식이라면, 제한 없이 제2 표식에 해당될 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여, 프로세서가 식품의 출력 여부 및 출력 분량을 결정하는 예를 설명한다.
도 5는 일 실시예에 따른 컨테이너로부터 패키지에 식품이 출력되는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 패키지(520)는 제2 표식(521)를 포함한다. 도 2를 참조하여 상술한 바와 같이, 제2 표식(521)는 프로세서가 식품과 관련된 정보를 획득하기 위하여 이용되는 표식의 일 예에 불과하며, 다른 표식도 제한 없이 제2 표식(521)를 대체하여 활용될 수 있다.
패키지(520)가 이동하는 과정에서, 프로세서는 생산 시스템에 포함된 별도의 식별기를 이용하여 제2 표식(521)를 인식한다. 이 때, 제2 표식(521)에는 주문 데이터에 기초한 식품의 종류 및 식품의 분량에 대한 정보가 포함되어 있다. 여기에서, 별도의 식별기는 도 4를 참조하여 상술한 카메라(430)일 수도 있고, 카메라(430)와는 별도의 식별 모듈일 수도 있다.
예를 들어, 패키지(520)는 '제A 컨테이너(511) → 제B 컨테이너(512) → 제C 컨테이너(513)'(여기에서, A, B 및 C는 자연수)의 방향으로 이동하고, 제2 표식(521)에는 제A 컨테이너(511) 및 제C 컨테이너(513)에 포함된 식품에 대한 정보가 포함되어 있다고 가정한다. 이 때, 제2 표식(521)를 인식함으로써, 프로세서는 제A 컨테이너(511)에 인접한 위치 및 제C 컨테이너(513)에 인접한 위치에서만 패키지(520)를 정지시킬 수 있고, 정해진 분량의 식품이 패키지(520)로 출력되도록 제A 컨테이너(511) 및 제C 컨테이너(513)를 제어할 수 있다.
한편, 제2 표식(521)은 패키지(520) 상의 기 설정된 위치에 배치된다. 만약, 패키지(520)마다 제2 표식(521)이 배치된 위치가 서로 상이할 경우, 식별기는 제2 표식(521)을 정확하게 인식하기 어렵다. 일 실시예에 따른 제2 표식(521)이 패키지(520)의 기 설정된 위치에 배치됨에 따라, 프로세서는, 식별기를 통하여, 제2 표식(521)에 포함된 정보를 정확하고 신속하게 센싱할 수 있다. 여기에서, 기 설정된 위치는 생산 시스템의 운용자가 설정할 수 있고, 필요에 따라 변경할 수도 있다.
다른 예로서, 제2 표식은 패키지(410) 상의 임의의 위치에 배치될 수 있다. 이 경우, 프로세서는, 카메라(430)를 통하여, 패키지(410) 자체를 인식하여 제2 표식에 대응하는 3D Pose를 추정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 템플릿 매칭을 통하여 3D Pose를 추정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 패키지(410)의 모서리들의 꼭지점을 연결하는 3차원 벡터를 추출하고, 패키지(410)의 모서리를 검출할 수 있다. 그리고, 프로세서는 3차원 벡터와 미리 입력된 패키지(410)의 꼭지점을 연결하는 벡터를 비교함으로써, 패키지(410)의 3D Pose를 추정할 수 있다.
또는, 프로세서는 머신러닝(딥러닝)을 활용하여 3D Pose를 추정할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 패키지(410)의 전체 영상을 촬영한 후, 각 영상에서의 3D Pose를 트레이닝 할 수 있다. 이 때, 트레이닝 대상 데이터는 영상 데이터 자체 이고, 정답 데이터는 3D Pose가 될 수 있다. 상술한 머신러닝으로 학습이 수행된 후, 프로세서는 실제로 촬영되는 패키지(410)의 영상에 기초하여 이에 가장 유사한 3D Pose를 추정할 수 있다.
한편, 도 2 및 도 4를 참조하여 상술한 바와 같이, 패키지(520)의 형상 및 사이즈는 다양할 수 있고, 프로세서는 컨테이너(511, 512, 513)로부터 출력된 식품이 정확하게 패키지(520)에 수용될 수 있도록 컨테이너(511, 512, 513)를 제어할 수 있다. 프로세서가 컨테이너(511, 512, 513)로부터의 식품의 출력을 제어하는 예는 240 단계를 참조하여 후술한다.
다시 도 2를 참조하면, 240 단계에서, 프로세서는 식품의 출력 여부, 식품의 출력 분량 및 컨테이너들에 포함된 센서를 통하여 감지된 무게에 기초하여 컨테이너로부터 패키지에 식품을 출력한다.
예를 들어, 컨테이너에는 별도의 출력 모듈 및 무게를 감지하는 센서(이하, '무게 센서'라고 함)가 포함될 수 있다. 여기에서, 출력 모듈은 컨테이너로부터 출력되는 식품이 패키지의 소정 위치에 정밀하게 수용될 수 있도록 식품의 투하 위치를 조정하는 모듈을 의미한다. 또한, 무게 센서는 컨테이너의 무게를 센싱하는 모듈을 의미한다. 즉, 무게 센서는 식품이 출력되기 이전의 컨테이너의 무게 및 식품이 출력된 이후의 컨테이너의 무게를 센싱할 수 있다. 따라서, 프로세서는 컨테이너의 무게 변화에 기초하여 출력된 식품의 무게를 확인할 수 있다. 따라서, 프로세서는 출력 모듈 및 무게 센서를 통하여, 컨테이너로부터 정량의 식품이 패키지의 정확한 위치에 출력될 수 있도록 동작할 수 있다.
이하, 도 6을 참조하여, 프로세서가 출력 모듈 및 무게 센서를 통하여 식품의 출력을 제어하는 예를 설명한다.
도 6은 일 실시예에 따른 프로세서가 생산 시스템에 포함된 모듈들을 제어하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 생산 시스템 내의 출력 어셈블리(610)는 무게 센서(611), 컨테이너(612), 출력 모듈(613) 및 이들을 구조적으로 지지하고, 이들이 동작할 수 있게 하는 기타 모듈들이 포함된 지지물(615)을 포함한다. 또한, 도 6에는 도시되지 않았으나, 출력 어셈블리(610)는 패키지(614)에 포함된 표식(예를 들어, 컬러 패턴, QR 코드 등)을 감지하는 카메라, 인식기 등이 더 포함될 수 있다.
또한, 출력 어셈블리(610)는 프로세서(620)에 의하여 제어된다. 여기에서, 프로세서(620)는 도 2내지 도 5를 참조하여 상술한 프로세서와 동일하다. 예를 들어, 프로세서(620)는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수도 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 이 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음을 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
도 6에서는, 컨테이너(612)에 포함된 식품이 패키지(614)로 출력되어야 하는 것으로 가정한다. 이 때, 프로세서(620)는 패키지(614)에 포함된 표식을 통하여, 패키지(614)에 대한 정보(예를 들어, 패키지(614)의 형상 및 사이즈 등) 및 출력될 식품의 분량(무게)에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(620)는 무게 센서(611)를 통하여 컨테이너(612)의 무게를 센싱한다. 예를 들어, 무게 센서(611)는 식품이 출력되기 이전의 컨테이너(612)의 무게를 측정하고, 식품이 출력된 이후의 컨테이너(612)의 무게를 측정할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(620)는, 식품의 출력 전후의 컨테이너(612)의 무게(즉, 컨테이너(612)의 변동된 무게)에 기초하여, 출력된 식품의 무게를 확인할 수 있다. 따라서, 프로세서(620)는 패키지(614)의 표식을 통하여 획득된 식품의 분량과 일치하도록 컨테이너(612)로부터 식품을 출력할 수 있다.
또한, 프로세서(620)는 출력 모듈(613)을 제어하여 패키지(614) 내의 정확한 위치(공간)에 식품이 출력되도록 동작한다. 예를 들어, 출력 어셈블리(610)는 출력 모듈(613)의 위치를 제어하는 이차원 모터(미도시)를 포함하고, 프로세서(620)는 이차원 모터(미도시)를 동작시킴으로써, 출력 모듈(613)의 위치를 정확하게 제어할 수 있다. 따라서, 프로세서(620)는 소비자가 원하는 방향으로 패키지(614) 내에서 식품을 플레이팅 할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 도 7에 도시된 방법은 생산 시스템을 제어하는 프로세서에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 6을 참조하여 이상에서 기술된 생산 시스템에 대한 내용은 도 7을 참조하여 설명할 방법에도 적용됨을 알 수 있다.
711 단계에서, 프로세서는 패키지를 제M 모듈(여기에서, M은 자연수)로 이동시킨다. 여기에서, 모듈은 도 2 내지 도 6을 참조하여 상술한 컨테이너를 의미한다. 예를 들어, 프로세서는 패키지가 올려진 컨베이어 벨트의 동작을 제어함으로써, 패키지를 제M 모듈로 이동시킬 수 있다.
712 단계에서, 프로세서는 제M 모듈의 식품을 출력할지 여부를 결정한다. 예를 들어, 프로세서는 패키지에 포함된 표식을 해석함으로써, 제M 모듈에 저장된 식품이 패키지로 출력되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다.
만약, 제M 모듈 내의 식품이 출력되어야 하는 경우에는 713 단계로 진행하고, 그렇지 않은 경우에는 721 단계로 진행한다.
713 단계에서, 프로세서는 제M 모듈에 저장된 식품을 패키지로 출력한다. 이 때, 프로세서는 출력 어셈블리에 포함된 무게 센서를 통하여 제M 모듈의 무게를 센싱함으로써 식품이 출력되는 분량을 확인할 수 있고, 출력 어셈블리에 포함된 출력 모듈의 위치를 이동시킴으로써 패키지 내의 정확한 위치에 식품을 출력할 수 있다.
714 단계에서, 프로세서는 출력된 식품의 분량이 기 설정된 양과 동일한지 여부를 확인한다. 예를 들어, 프로세서는 패키지에 포함된표식을 해석함으로써, 기 설정된 양을 확인하고, 출력된 분량이 기 설정된 양과 동일한지 여부를 확인할 수 있다.
만약, 정확한 분량이 출력된 경우에는 721 단계로 진행하고, 그렇지 않은 경우에는 715 단계로 진행한다.
715 단계에서, 프로세서는 패키지를 탈락시킨다. 즉, 패키지에 출력된 식품의 종류 및 식품의 분량이 주문 데이터에 대응하지 않는 경우, 프로세서는 패키지를 생산 과정에서 탈락시킴으로써 불량의 샐러드 도시락이 소비자에게 배송되는 것을 방지한다.
예를 들어, 프로세서는 생산 시스템의 동작을 정지시키고, 알람을 출력함으로써 불량 도시락이 생성되었음을 알릴 수 있다. 또는, 프로세서는 불량 도시락에 해당하는 패키지에는 더 이상 식품을 출력하지 않고 계속 이동시킴으로써 패키지를 생산 과정에서 탈락시킬 수도 있다.
721 단계에서, 프로세서는 생산 시스템에 제M+1 모듈이 존재하는지 여부를 판단한다. 즉, 프로세서는 패키지가 이동되어야 할 다른 컨테이너가 존재하는지 여부를 판단한다.
만약, 제M+1 모듈이 존재하는 경우에는 731 단계로 진행하고, 그렇지 않은 경우에는 절차를 종료한다.
731 단계 내지 735 단계는 711 단계 내지 715 단계에 대응된다. 따라서, 이하에서는 731 단계 내지 735 단계에 대한 상세한 설명을 생략한다.
741 단계에서, 프로세서는 생산 시스템에 제M+2 모듈이 존재하는지 여부를 판단한다. 즉, 프로세서는 패키지가 이동되어야 할 다른 컨테이너가 존재하는지 여부를 판단한다.
만약, 제M+2 모듈이 존재하는 경우, 프로세서는 731 단계 내지 735 단계와 대응하는 과정들을 진행함으로써, 주문 데이터에 대응하는 샐러드 도시락을 생산한다.
도 8은 일 실시예에 따른 생산 시스템의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8에는 소비자(10)가 주문을 수행하는 시점부터 샐러드 도시락이 생성되는 시점까지의 과정이 개략적으로 도시되어 있다. 따라서, 이하에서 생략되었다고 하더라도, 도 1 내지 도 7을 참조하여 상술한 내용은 도 8을 참조하여 후술될 내용에 포함될 수 있다.
먼저, 소비자(10)는 고객 주문 화면(811)을 통하여 주문을 수행한다. 예를 들어, 소비자(10)는 자신의 기호에 맞는 적어도 하나의 식품 및 식품의 중량을 선택하여 샐러드 도시락의 주문을 수행할 수 있다. 또는, 소비자(10)가 자신의 기호에 맞는 적어도 하나의 식품을 선택하거나, 기타 요구 사항(예를 들어, 샐러드 도시락의 맛, 칼로리 총계 등)을 입력하면, 소비자(10)의 선택 또는 입력에 맞는 샐러드 도시락이 생산될 수도 있다. 또한, 소비자(10)는, 주문 시에 샐러드 도시락의 배송 조건(예를 들어, 배송 일시 및 배송 장소)를 선택할 수 있다.
소비자(10)의 주문에 따라 주문 데이터(812)가 생성된다. 주문 데이터(812)에는 소비자가 선택한 식품의 종류 및/또는 식품별 중량이 포함될 수 있다. 또한, 소비자가 원하는 배송 일시 및 배송 장소도 주문 데이터(812)에 포함될 수 있다.
프로세서는 자체 연산기(813)를 통하여 주문 데이터로부터 컨테이너(820, 830, 840)별로 식품이 투입(출력)되어야 하는지 여부, 투입(출력)량 및 투입(출력) 시간 등을 연산한다.
그리고, 프로세서는 생산 시스템을 제어하기 위한 제어 데이터(814)를 생성하고, 제어 데이터(814)에 따라 생산 시스템에 포함된 구성 요소들을 제어한다. 구체적으로, 프로세서는 식품이 저장된 컨테이너(820, 830, 840), 식품의 무게를 센싱하는 센서(821, 831, 841) 및 출력 모듈(850, 860, 870)을 제어한다. 이 때, 출력 모듈(850, 860, 870)의 위치는 이차원 제어 모터(851, 861, 871)의 동작에 따라 제어될 수 있다. 또한, 프로세서는 패키지(880)의 이동을 제어하고, 패키지(880)에 포함된 표식(881, 882)을 식별하는 카메라(822, 832, 842)의 동작을 제어한다.
상술한 바에 따르면, 소비자들의 주문 데이터가 서로 다르거나 샐러드 도시락에 포함될 식품들의 수가 많은 경우에도, 주문 데이터에 적응적으로 신속하게 샐러드 도시락을 생산할 수 있다.
또한, 소비자들의 주문 데이터가 생성되면, 단위 시간당 생산 가능한 샐러드 도시락의 종류 및 개수에 따라 각 컨테이너에서 도시락 용기가 정지해야 하는 시간이 결정될 수 있다. 따라서, 상술한 정지 시간을 최소화하는 조합이 연산될 수 있는바, 샐러드 도시락을 생산하는 최적의 생산 시간의 산출이 가능하다.
또한, 샐러드 도시락을 생산하는 시간의 연산이 가능하므로, 고객에게 인도하는 시점에 맞추어 샐러드 도시락을 생산할 수 있다. 이는, 샐러드 도시락의 내용물의 신선도가 유지되는 중요한 요소가 된다.
또한, 도시락 용기에 부착된 식별 요소(예를 들어, 컬러 패턴 등)에 의하여 해당 용기의 식별이 가능하다. 따라서, 종래에는 단일 형상 및 단일 사이즈를 갖는 용기에 의해서만 자동 생산이 가능한 문제점이 해소될 수 있고, 서로 다른 형상 및 사이즈를 갖는 용기라고 하더라도 시스템 내에서 처리가 가능하다.
또한, 시스템에 채용된 출력 모듈에 의하여 식품의 투하 위치가 정밀하게 제어될 수 있는바, 동일한 종류의 식품이라고 하더라도 용기 내에서 서로 다른 플레이팅이 가능하다. 이는, 소비자의 기호에 맞는 플레이팅을 가능하게 하는 중요한 요소가 된다.
상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다.
컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM(compact disc read only memory), DVD(digital versatile disc), 자기-광 매체(magneto-optical media)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM(read only memory), RAM(random access memory), 또는 플래시 메모리 등) 등을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 다양한 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형 가능하다. 그러므로 본 발명의 범위는 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허 청구 범위 뿐 만 아니라 이 특허 청구 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 소비자
20: 서버
30: 생산 업체

Claims (7)

  1. 사용자의 샐러드 주문에 대응하는 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합함으로써 샐러드 도시락을 생산하는 시스템에 있어서,
    상기 복수의 식품들이 수용될 패키지를 이동시키는 수단;
    상기 패키지에 포함되고, 상기 패키지의 3차원 위치를 추정하는데 이용되는 컬러 패턴;
    상기 패키지에 포함되고, 상기 주문 데이터에 포함된 식품의 종류 및 상기 식품의 분량에 대한 정보를 포함하는 QR 코드;
    상기 복수의 식품들 각각을 수용하는 컨테이너들;
    상기 컨테이너들로부터 식품을 출력시키는 출력 모듈들;
    상기 컨테이너들의 무게를 감지하는 센서들; 및
    상기 QR 코드를 식별함으로써 상기 컨테이너들 각각으로부터 상기 식품이 출력되어야 하는지 여부 및 출력되어야 하는 식품의 출력 분량 및 상기 컨테이너들로부터 출력될 시간을 결정하고, 상기 컬러 패턴을 식별함으로써 상기 패키지의 상기 수단 상에서의 3차원 현재 위치를 확인하고, 상기 출력 분량 및 상기 패키지의 3차원 위치에 따라 상기 패키지 내부의 소정의 위치에 소정의 무게의 상기 식품이 투하되도록 상기 출력 모듈들 및 상기 센서들을 제어하고, 상기 패키지 내부의 상기 소정의 위치에 상기 소정의 무게의 상기 식품이 투하되었는지 여부를 모니터링하고, 상기 모니터링의 결과에 따라 상기 샐러드 도시락의 폐기 여부를 결정하는 프로세서를 포함하는 장치;를 포함하고,
    상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드가 상기 패키지 상의 기 설정된 위치에 배치된 경우에는 카메라를 통하여 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드에 대응하는 정보가 인식되고, 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드가 상기 패키지 상의 임의의 위치에 배치된 경우에는 템플릿 매칭 또는 머신러닝 기술에 기초하여 상기 패키지 상의 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드의 3차원 포즈(pose)가 추정됨으로써 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드에 대응하는 정보가 인식되는 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 출력 모듈은 상기 출력 모듈을 이동시키는 이차원 모터를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 이차원 모터를 동작시킴으로써 상기 출력 모듈의 위치를 제어하는 시스템.
  5. 삭제
  6. 사용자의 샐러드 주문에 대응하는 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합함으로써 샐러드 도시락을 생산하는 방법에 있어서,
    상기 복수의 식품들이 수용될 패키지를 이동시키는 단계;
    상기 패키지에 포함된 컬러 패턴에 기초하여 상기 패키지가 이동하는 수단 상에서의 상기 패키지의 3차원 현재 위치를 확인하는 단계;
    상기 패키지에 포함된 QR 코드에 기초하여 상기 복수의 식품들 각각을 수용하는 컨테이너들 각각으로부터 상기 식품이 출력되어야 하는지 여부 및 출력되어야 하는 식품의 출력 분량을 결정하는 단계;
    상기 출력 분량 및 상기 패키지의 3차원 위치에 따라 상기 패키지 내부의 소정의 위치에 소정의 무게의 상기 식품이 투하되도록 상기 컨테이너들로부터 식품을 출력시키는 출력 모듈들 및 상기 컨테이너들의 무게를 감지하는 센서들을 제어하는 단계; 및
    상기 패키지 내부의 상기 소정의 위치에 상기 소정의 무게의 상기 식품이 투하되었는지 여부를 모니터링하고, 상기 모니터링의 결과에 따라 상기 샐러드 도시락의 폐기 여부를 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드가 상기 패키지 상의 기 설정된 위치에 배치된 경우에는 카메라를 통하여 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드에 대응하는 정보가 인식되고, 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드가 상기 패키지 상의 임의의 위치에 배치된 경우에는 템플릿 매칭 또는 머신러닝 기술에 기초하여 상기 패키지 상의 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드의 3차원 포즈(pose)가 추정됨으로써 상기 컬러 패턴 및 상기 QR 코드에 대응하는 정보가 인식되는 방법.
  7. 제 6 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020200104149A 2020-08-19 2020-08-19 주문 데이터에 따라 적응적으로 복수의 식품들을 조합하는 방법 및 시스템 KR102250892B1 (ko)

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