KR20160112055A - Method and apparatus for recognizing object using 3d object modeling - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an object recognizing device using a 3D object modelling technique and a method thereof. The object recognizing device comprises: a control unit (110) configured to control the entire operation of the object recognizing device; a setup unit (120); an extraction unit (130); a generation unit (140) configured to generate a virtual object; a combination unit (150) configured to complete an arbitrary object; an analysis unit (160); a generation unit (170) configured to generate an object template; and a storage unit (180) configured to store the extracted object template. The object recognizing device provides convenience of use.

Description

3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법{METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING OBJECT USING 3D OBJECT MODELING}[0001] METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING OBJECT USING 3D OBJECT MODELING [0002]

본 발명은 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 3차원 cad 데이터를 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 객체를 분석하여 객체를 인식하는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for recognizing an object using a 3D object model technique, and more particularly, to an apparatus and method for recognizing an object using 3D object model, And an object recognition apparatus and method using the object model technique.

또한, 본 발명은 3차원 객체의 형태를 분석하여 특징을 추출하여 객체의 요소별 특정 형태소에 따라 각각의 객체에 대한 형태를 템플릿으로 데이터베이스화하여 저장하여 사용할 수 있는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention also relates to a method and apparatus for analyzing a shape of a three-dimensional object and extracting a characteristic of the object, Device and method thereof.

객체 인식을 위한 특징 추출 방법에는 객체의 국소 특징(local feature)을 추출하고, 객체 데이터베이스 모델과의 대응을 위해 데이터베이스 내 객체의 특징들과 대상 객체의 국소 특징들을 비교하는 기법이 포함된다.The feature extraction method for object recognition includes a technique for extracting local features of an object and comparing the local features of the object and the features of the object in the database to correspond with the object database model.

국소 특징 추출 기법은 객체의 국소적인 특징을 이용하기 때문에 객체의 자세(pose), 크기(size), 가려짐(occlusion) 등의 변수가 있는 상황에서도 객체를 인식할 수 있는 장점이 있다.Since the local feature extraction method utilizes the local features of the object, there is an advantage that the object can be recognized even when there are variables such as pose, size, and occlusion of the object.

그러나, 이러한 기법은 다수의 국소 특징들을 추출할 수 있는 객체일 경우에만 정확한 인식이 가능하며, 많은 수의 국소 특징들 간의 비교로 인해 인식률이 떨어지는 단점이 있다.However, this technique has a disadvantage in that recognition accuracy can be recognized only when the object is capable of extracting a plurality of local features, and recognition rate is lowered due to comparison between a large number of local features.

한편, 종래의 국소 특징 추출 기법으로는, "Harris detector, Harris Laplace detector, Hessian Laplace, Harris/Hessian Affine detector, Uniform detector, Shape Contexts, Image Moments, Gradient Location and Orientation Histogram, Geometric Blur, SIFT(Scale-invariant feature transform), SURF(Speeded Up Robust Features)" 등이 있으며, 이들 중 SIFT 기법과 SURF 기법은 객체 인식을 위한 특징으로 가장 주목 받고 있다.The conventional local feature extraction techniques include "Harris detector, Harris Laplace detector, Hessian laplace, Harris / Hessian Affine detector, Uniform detector, Shape Contexts, Image Moments, Gradient Location and Orientation Histogram, Geometric Blur, SIFT invariant feature transform, and SURF (Speed Up Robust Features). Among them, the SIFT technique and the SURF technique are attracting the most attention as features for object recognition.

그 이유는, SIFT 기법과 SURF 기법들이 객체가 다른 것에 의해 가려지거나 물체의 위치나 자세가 달라지더라도 강인하게 객체를 인식할 수 있기 때문이다.This is because the SIFT technique and the SURF technique can robustly recognize an object even if the object is obscured by another object or the position or posture of the object changes.

기존의 국소 특징으로 알려져 있는 기법 외에도 어떠한 특징이든 객체의 특징을 나타내는 특징 값이라면 국소 특징을 추출하는데 이용될 수 있다. 그 일 예로, KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 기법이 한 객체의 국소 특징값으로 이용될 수 있다.In addition to the techniques known as the existing local features, any feature can be used to extract local features if the feature value represents the characteristics of the object. As an example, the KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) feature technique can be used as the local feature value of an object.

그러나, 객체로부터 많은 수의 특징이 추출되면 신뢰도 높은 인식을 할 수 있는 반면, 불필요한(redundant) 특징이나 중복되는 특징들이 많아질 수 있다. 또한, 특징이 많아지면 객체 탐색(search) 시간이 길어지는 단점이 있다.However, when a large number of features are extracted from an object, reliable recognition can be performed, while redundant features or redundant features can be increased. Also, as the number of features increases, there is a disadvantage in that the object search time is lengthened.

따라서, 본 발명에서는 3차원 객체 모델 기법을 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 3차원 객체 인식 장치 및 인식방법을 제안하고자 한다.
Accordingly, in the present invention, a three-dimensional object recognition apparatus and a recognition method using an extracted object by using a three-dimensional object model technique are proposed.

[관련기술문헌][Related Technical Literature]

1. 3차원 객체 인식을 위한 RGB-D 영상 기반 객체 구역화 및 인식 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNITION AND SEGMENTATION OBJECT FOR 3D OBJECT RECOGNITION)(특허출원번호 제10-2013-0062620호)1. METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNITION AND SEGMENTATION OBJECT FOR 3D OBJECT RECOGNITION (Patent Application No. 10-2013-0062620) for RGB-D image based object segmentation and recognition method for 3D object recognition

2. 보완적 특징점 기반 기술자를 이용한 3차원 객체인식방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING 3D OBJECT USING DESCRIPTOR BASED ON COMPLEMENTARY FEATURE POINT)(특허출원번호 제10-2013-0071393호)2. METHOD AND APPARATUS FOR RECOGNIZING 3D OBJECT USING DESCRIPTOR BASED ON COMPLEMENTARY FEATURE POINT (Patent Application No. 10-2013-0071393)

3. 관심 객체 선택을 통한 3차원 모델 생성 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR PRODUCING 3D MODELS BY INTERACTIVELY SELECTING INTERESTED OBJECTS)(특허출원번호 제10-2009-0116690호)
3. METHOD AND APPARATUS FOR PRODUCING 3D MODEL BY INTERESTING SELECTING INTERESTED OBJECTS (Patent Application No. 10-2009-0116690)

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 3차원 cad 데이터를 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 객체를 분석하여 객체를 인식하는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The object of the present invention is to provide an object recognition apparatus and method using a 3D object model method for extracting objects using 3D cad data and analyzing the objects using the extracted information, .

또한, 본 발명은 3차원 객체의 형태를 분석하여 특징을 추출하여 객체의 요소별 특정 형태소에 따라 각각의 객체에 대한 형태를 템플릿으로 데이터베이스화하여 저장하여 사용할 수 있는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention also relates to a method and apparatus for analyzing a shape of a three-dimensional object and extracting a characteristic of the object, Apparatus and method therefor.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
However, the objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치는 3차원 cad 데이터를 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 객체를 인식하거나, 3차원 객체의 형태를 분석하여 특징을 추출하여 객체 요소별 형태소에 따라 각각의 객체에 대한 형태를 템플릿으로 데이터베이스화하여 저장한는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치에 있어서, 3D CAD 실체 데이터 분석을 위한 요소를 추출하여 가상의 객체를 생성하고 임의의 객체를 완성하여 외곽 곡선 검추을 통해 객체 인식하여 객체 템플릿을 통해 각 객체 형태에 따라 형태소를 저장할 수 있도록 객체 인식장치의 제반적인 동작을 제어하는 제어부, 상기 제어신호에 반응하여 형태소에 따른 X, Y, Z 즉 높이, 넓이, 깊이 영역에 대해 3D 객체를 분석할 영역을 설정하는 설정부, 상기 제어부의 제어신호에 따라 curve, line, Arc, Circle, LinearPath, Point의 3D cad 구성 실체 데이터 분석을 위해 구성요소를 추출하는 추출부, 상기 가상 포인 추출부에 의해 추출된 원주에 대한 Point 생성에 의해 각 원형태의 Path의 가상 포인터는 원주율을 이용한 원주사이의 Point와 이웃한 Circle을 연결하여 가상의 객체를 생성하게 되며, 원주율을 5도 또는 10도 단위로 각 실체의 가상점을 연결하여 가상의 객체를 생성하는 생성부, 상기 생성부에 의해 생성된 가상의 객체에 대해 가로(Line), 세로(Circle)부분을 공백을 채워서 임의의 객체를 완성하는 조합부, 상기 조합부 및 생성부에 의해 자동생성된 3D 객체를 외곽 곡선 검출을 통해 분석하는 분석부, 상기 분석부에서 분석하여 검출된 객체에 대해 객체 검출전 해당 객체에 대하여 객체 템플릿을 생성하는 생성부 및 상기 분석부에서 3D 객체에 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장하여 데이터베이스화하는 저장부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.In order to accomplish the above object, an object recognition apparatus using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention extracts an object using three-dimensional cad data, recognizes the object using the extracted information, Extracting features for 3D CAD entity data analysis by extracting features and analyzing the shape, and storing the shapes of each object as a template in the form of a template according to the morphology of each object element, A control unit for controlling various operations of the object recognition device so as to store the morpheme according to each object type through the object template by recognizing the object through the creation of the virtual object and completing the arbitrary object, And to analyze the 3D object for X, Y, Z, height, width, An extracting unit for extracting components for analysis of 3D cad-structured entity data of curve, line, arc, circle, linear path, and point according to a control signal of the control unit; The virtual pointer of each circular shape path is created by connecting points between circles using circles and neighboring circles to create a virtual object by the point creation of circumference. A combining unit for completing an arbitrary object by filling a blank space in a line and a vertical circle with respect to a virtual object generated by the generating unit; An analyzing unit for analyzing the 3D object automatically generated by the combining unit and the generating unit by using an outline curve detection method, an analyzing unit for analyzing the object detected by the analyzing unit, To store the template extracted by the object detection outside curve on the 3D object on the generator and the analyzer to generate droplets is characterized in that comprises a storage unit that databased.

이때, 본 발명에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치는, 상기 추출부는 추출된 영역의 3D Entity 데이터에서 구성요소중 X축을 기준으로 형태소 Entity의 영역 Line, LinerPath Entity를 추출하여 가로 영역을 추출 가로 추출부, 추출된 3D Entity 데이터에서 상기 가로 추출부의 가로와 교차하지 않는 Y축을 기준으로 형태소 Entity의 Circle, Arc, Ellipse Entity를 추출하여 세로 영역을 추출하는 세로 추출부, 가로, 세로 Entity를 추출하여 세로영역의 Circle, Arc, Ellipse에 대한 원주에 대한 Point를 생성하여 각 원형태의 Path를 추출하여 가상의 Point를 추출하는 가상 포인 추출부를 더 포함하고, 상기 분석부는 외곽 곡선 검출시 윤곽 벡터 복소수(Complex number)에 의한 시퀀스(sequence) 인코딩 방식을 진행하여 윤곽에 임의의 길이를 갖는 원본 이미지(3D point)를 검색 및 윤곽 비교를 통해 모두 균일한 길이로 검출하기 위해 동일한 값을 추출하여 평탄화 작업을 통해 3D 객체의 외곽 곡선을 검출하여 분석하고, 상기 저장부는 사람, 사물, 동물, 식물의 저장된 객체 템플릿을 통해 각 객체의 형태에 따른 분석된 객체의 요소별 형태소를 저장하여 관리하도록 구성되는 것을 특징으로 한다.Here, the object recognition apparatus using the 3D object model technique according to the present invention is characterized in that the extraction unit extracts the area line and the LinerPath entity of the morpheme entity from the 3D entity data of the extracted area based on the X axis of the extracted area, A horizontal extraction unit extracts a circle, an arc, and an ellipse entity of a morpheme entity based on a Y axis that does not intersect the horizontal of the horizontal extraction unit from the extracted 3D Entity data, extracts a vertical region, and extracts a horizontal and a vertical Entity Further comprising a virtual pointer extracting unit for generating a point of a circumference of a circle, an arc, and an elipse of a vertical region, and extracting a path of each circular shape to extract a virtual point, wherein the analyzing unit extracts a contour vector complex number (Sequence) encoding method based on a complex number is performed to search for an original image (3D point) having an arbitrary length in the outline and to search for an outline And the outer curve of the 3D object is detected and analyzed through the flattening operation, and the storage unit stores the extracted values of each object through a stored object template of a person, an object, an animal, and a plant, And stores and manages morphemes for each element of the analyzed object according to the morphology.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법은 3D CAD로 구성된 curve, line, Arc, Circle, LinearPath, Point의 실체 데이터 분석을 위해 구성요소를 추출하여 형태소에 따른 X, Y, Z 즉 높이, 넓이, 깊이 영역에 대해 3D 객체를 분석할 영역을 설정하는 제 1 단계; 추출된 영역의 3D 실체 데이터에서 구성요소중 X축을 기준으로 형태소 Entity의 영역 Line, LinerPath Entity를 추출하여 가로 영역을 추출하고, 추출된 3D Entity 데이터에서 가로 영역 추출에 따라 가로와 교차하지 않는 Y축을 기준으로 형태소 Entity의 Circle, Arc, Ellipse Entity를 추출하여 세로 영역을 추출하고, 가로, 세로 Entity를 추출하여 세로영역의 Circle, Arc, Ellipse에 대한 원주에 대한 Point를 생성하여 각 원형태의 Path를 추출하여 가상의 Point를 추출하는 제 2 단계; 추출된 원주에 대한 Point 생성에 의해 각 원형태의 Path의 가상 포인터는 원주율을 이용한 원주사이의 Point와 이웃한 Circle을 연결하여 가상의 객체를 생성하여 원주율을 5도 또는 10도 단위로 각 Entity의 가상점을 연결하여 가상의 객체를 생성하는 제 3 단계; 제 3 단계에서 생성된 가상의 객체에 대해 가로(Line), 세로(Circle)부분을 공백을 채워서 임의의 객체를 완성하고, 생성된 3D 객체를 외곽 곡선 검출을 통해 분석하는 제 4 단계; 및 검출된 객체에 대해 객체 검출전 해당 객체에 대하여 객체 템플릿을 생성하고, 3D 객체에 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장하는 제 5 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
In addition, an object recognition method using a 3D object model technique according to another embodiment of the present invention extracts components for analyzing entity data of a curve, line, arc, circle, linear path, , Y, Z, that is, a height, an area, and a depth region; In the 3D entity data of the extracted region, the area Line and the LinerPath Entity of the morpheme entity are extracted based on the X axis of the component, and the horizontal area is extracted. In the extracted 3D Entity data, the Y axis By extracting Circle, Arc and Ellipse Entity of morpheme Entity and extracting Vertical Region and Horizontal and Vertical Entity, it is possible to generate points of circumference for Circle, Arc and Ellipse of Vertical Region, A second step of extracting a virtual point; The virtual pointer of the path of each circle type is created by point generation of the extracted circle by connecting the point between the circle and circle adjacent to each circle using the circle rate and creating a virtual object to set the circle rate to 5 degrees or 10 degrees in each entity A third step of connecting virtual points to create a virtual object; A fourth step of completing an arbitrary object by filling a blank space with a line and a circle in a virtual object created in the third step and analyzing the generated 3D object through a contour curve detection; And a fifth step of creating an object template for the detected object before the object is detected and storing the extracted object template in the 3D object by detecting the outer curve.

본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법은, 3차원 cad 데이터를 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 객체를 분석을 통해 객체를 인식하고 분석된 객체의 형태의 특징을 추출하여 객체의 요소별 특정 형태소에 따라 각각의 객체에 대한 형태를 템플릿으로 데이터베이스화하여 저장하여 필요에 따라 해당 템플릿을 불러 사용상 편리성을 제공한다.An apparatus and method for recognizing an object using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention includes extracting an object using three-dimensional cad data, recognizing the object through analysis of the object using the extracted information, And stores the shape of each object in a database as a template according to a specific morpheme of each element of the object, stores the database as a template, and provides the convenience of using the template when necessary.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치 및 그 방법은 사람, 자동차, 동물, 식물 등 객체 인식이 필요한 각각의 객체에 대한 형태를 객체 템플릿을 생성하여 각 객체를 데이터베이스함으로써 용도에 따라 다양하게 적용할 수 있는 효과를 제공한다.
In addition, an object recognition apparatus and method using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention generates an object template for each object requiring recognition of an object such as a person, an automobile, an animal, and a plant, Thereby providing various effects depending on the application.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치의 세부 구성도
도 2는 도 1의 객체 인식장치의 추출부의 세부 구성을 도시한 블록도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법을 도시한 흐름도.
도 4는 도 3의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따른 가상 객체를 생성하는 절차를 도시한 모식도
도 5는 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 설정부를 통해 3D 객체 분석을 위해 원본 파일을 설정한 도면
도 6은 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 추출부를 통해 높이영역 추출상태를 도시한 도면
도 7은 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 가로 추출부를 통해 가로영역을 추출 상태를 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 세로 추출부를 통해 세로 영역을 추출 상태를 도시한 도면.
도 9는 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 가상 포인트 추출부를 통해 형태 분석 상태를 도시한 도면.
도 10는 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 생성부를 통해 외관 형태 분석 및 재생성 상태를 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 외곽 곡선 분석 방식을 도시한 도면.
도 12는 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 템플릿 생성시 벡터 생성 방법을 도시한 도면.
도 13 내지 도 14는 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 생성된 객체 등록 내역을 도시한 도면.
도 15 내지 도 18은 본 발명의 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 따라 생성된 객체의 저장된 상태를 도시한 도면.1 is a detailed configuration diagram of an object recognition apparatus using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a detailed configuration of an extracting unit of the object recognizing apparatus of FIG.
3 is a flowchart illustrating an object recognition method using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a procedure for creating a virtual object according to an object recognition method using the 3D object model technique of FIG.
5 is a diagram showing an original file set for analyzing a 3D object through a setting unit according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention
FIG. 6 is a diagram illustrating a state of extracting a height region through an extraction unit according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention
FIG. 7 is a diagram illustrating an extraction of a horizontal region through a horizontal extraction unit according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention; FIG.
FIG. 8 is a diagram showing an extraction state of a vertical region through a vertical extraction unit according to an object recognition method using a 3D object model technique of the present invention; FIG.
9 is a view showing a morphological analysis state through a virtual point extraction unit according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention.
FIG. 10 illustrates an appearance type analysis and regeneration state through a generation unit according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention; FIG.
11 is a diagram illustrating an outline curve analysis method according to an object recognition method using a 3D object model technique of the present invention.
12 is a diagram illustrating a vector generation method when a template is generated according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention.
13 to 14 are diagrams showing object registration details generated according to the object recognition method using the 3D object model technique of the present invention.
15 to 18 are diagrams illustrating a stored state of an object generated according to an object recognition method using the 3D object model technique of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, a detailed description of preferred embodiments of the present invention will be given with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치의 세부 구성도이고, 도 2는 도 1의 3D 객체 인식장치의 추출부(130)의 세부 구성을 도시한 블록도를 나타낸다. 본 발명에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치(100)는 3차원 cad 데이터를 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 객체를 인식하거나, 3차원 객체의 형태를 분석하여 특징을 추출하여 객체 요소별 형태소에 따라 각각의 객체에 대한 형태를 템플릿으로 데이터베이스화하여 저장한다.FIG. 1 is a detailed configuration diagram of an object recognition apparatus using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of an extraction unit 130 of the 3D object recognition apparatus of FIG. . The object recognition apparatus 100 using the 3D object model technique according to the present invention extracts an object using three-dimensional cad data, recognizes the object using the extracted information, analyzes the shape of the three-dimensional object, And stores the form of each object in a database as a template according to the morpheme of each object element.

상기 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치(100)는 제어부(110), 설정부(120), 추출부(130), 생성부(140), 조합부(150), 분석부(160), 생성부(170), 저장부(180) 및 판단부(190)로 구성되는데, 각 구성의 세부동작을 살펴보면, 먼저 제어부(110)는 3D 객체 분석 영역을 설정하거나, 3D CAD 실체 데이터 분석을 위한 요소를 추출하여 가상의 객체를 생성하고 임의의 객체를 완성하여 외곽 곡선 검추을 통해 객체 인식하여 객체 템플릿을 통해 각 객체 형태에 따라 형태소를 저장할 수 있도록 객체 인식장치의 제반적인 동작을 제어한다.The object recognition apparatus 100 using the 3D object model technique includes a control unit 110, a setting unit 120, an extracting unit 130, a generating unit 140, a combining unit 150, an analyzing unit 160, The control unit 110 may set a 3D object analysis area or a component for analyzing the 3D CAD entity data. The control unit 110 may include a controller 170, a storage unit 180, and a determination unit 190. Extracts a virtual object, completes an arbitrary object, recognizes the object through an outline curve detection, and controls the overall operation of the object recognition device so that morpheme can be stored according to each object type through the object template.

상기 설정부(120)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 형태소에 따른 X, Y, Z 즉 높이, 넓이, 깊이 영역에 대해 3D 객체를 분석할 영역을 설정하고, 상기 추출부(130)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 curve, line, Arc, Circle, LinearPath, Point의 3D cad 구성 실체 데이터 분석을 위해 구성요소를 추출하게 된다.The setting unit 120 sets an area for analyzing a 3D object with respect to X, Y, Z, i.e., height, width, and depth according to a morpheme in accordance with a control signal of the controller 110, Extracts components for analysis of 3D cad-structured entity data of curve, line, arc, circle, linear path, and point according to the control signal of the controller 110. [

한편, 상기 추출부(130)는 가로 추출부(131), 세로 추출부(133), 가상 포인터 추출부(135)로 구분되는데, 먼저, 상기 가로 추출부(131)는 추출된 영역의 3D Entity 데이터에서 구성요소중 X축을 기준으로 형태소 Entity의 영역 Line, LinerPath Entity를 추출하여 가로 영역을 추출한다.The extraction unit 130 is divided into a horizontal extraction unit 131, a vertical extraction unit 133 and a virtual pointer extraction unit 135. First, the horizontal extraction unit 131 extracts a 3D Entity From the data, extract the horizontal region by extracting the area Line and LinerPath Entity of the morpheme entity based on the X axis of the constituent elements.

이후, 상기 세로 추출부(133)는 추출된 3D Entity 데이터에서 상기 가로 추출부(131)의 가로와 교차하지 않는 Y축을 기준으로 형태소 Entity의 Circle, Arc, Ellipse Entity를 추출하여 세로 영역을 추출한다.Then, the vertical extractor 133 extracts a circle, an arc, and an Ellipse Entity of the morpheme Entity based on the Y axis that does not intersect the horizontal of the horizontal extracting unit 131 from the extracted 3D Entity data to extract a vertical region .

상기 가상 포인 추출부(135)는 가로, 세로 Entity를 추출하여 세로영역의 Circle, Arc, Ellipse에 대한 원주에 대한 Point를 생성하여 각 원형태의 Path를 추출하여 가상의 Point를 추출한다. The virtual polygon extractor 135 extracts horizontal and vertical entities to generate vertices of Circles, Arcs, and Ellipses in the vertical region, and extracts the circular points of each circular shape to extract virtual points.

상기 생성부(140)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 상기 가상 포인 추출부(135)에 의해 추출된 원주에 대한 Point 생성에 의해 각 원형태의 Path의 가상 포인터는 원주율을 이용한 원주사이의 Point와 이웃한 Circle을 연결하여 가상의 객체를 생성하게 되며, 원주율을 5도 또는 10도 단위로 각 Entity의 가상점을 연결하여 가상의 객체를 생성하게 된다.The virtual pointer of each circular path is generated by generating the point of the circle extracted by the virtual pointer extracting unit 135 according to the control signal of the controller 110, The virtual object is created by connecting the point of the circle and the neighboring circle. The virtual object is created by connecting the virtual points of each entity with the circle ratio of 5 degrees or 10 degrees.

상기 조합부(150)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 반응하여 상기 생성부(140)에 의해 생성된 가상의 객체에 대해 가로(Line), 세로(Circle)부분을 공백을 채워서 임의의 객체를 완성한다.The combining unit 150 may fill a blank space in the horizontal and vertical circles of the virtual object generated by the generating unit 140 in response to the control signal of the controller 110, .

상기 분석부(160)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 반응하여 상기 조합부(150) 및 생성부(140)에 의해 자동생성된 3D 객체를 외곽 곡선 검출을 통해 분석한다. 상기 분석부(160)는 외곽 곡선 검출시 윤곽 벡터 복소수(Complex number)에 의한 시퀀스(sequence) 인코딩 방식을 진행하는데, 윤곽에 임의의 길이를 갖는 원본 이미지(3D point)를 검색 및 윤곽 비교를 통해 모두 균일한 길이로 검출하기 위해 동일한 값을 추출하여 평탄화 작업을 한다. 즉 벡터의 고정된 길이를 K라고 지정하고 검색시 K값을 사용하여 검색한다.The analysis unit 160 analyzes the 3D object automatically generated by the combining unit 150 and the generating unit 140 in response to the control signal of the controller 110 through the curve detection. The analysis unit 160 proceeds with a sequence encoding method based on the complex number of the contour vector upon detection of an outline curve. The analysis unit 160 searches for an original image (3D point) having an arbitrary length in the contour, In order to detect all the uniform lengths, the same value is extracted and the flattening operation is performed. That is, the fixed length of the vector is designated as K, and the search is performed using the K value in the search.

상기 생성부(170)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 상기 분석부(160)에서 분석하여 검출된 객체에 대해 객체 검출전 해당 객체에 대하여 객체 템플릿을 생성한다.The generation unit 170 generates an object template for a corresponding object, which is analyzed and analyzed by the analysis unit 160 according to a control signal of the control unit 110, before the object is detected.

상기 저장부(180)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 반응하여 상기 분석부(160)에서 3D 객체에 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장한다.The storage unit 180 stores the extracted object template in the 3D object in the analysis unit 160 in response to the control signal of the controller 110. [

한편 상기 저장부(180)는 사람, 사물, 동물, 식물의 저장된 객체 템플릿을 통해 각 객체의 형태에 따른 분석된 객체의 요소별 형태소를 저장하여 관리하게 된다.Meanwhile, the storage unit 180 stores and manages morphemes for each element of the analyzed object according to the shape of each object through stored object templates of people, objects, animals, and plants.

상기 판단부(190)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 상기 저장부(180)에 저장된 분석 객체에 대해 상기 생성부(170)에 객체 검출전 생성된 객체 템플릿과 저장부(180)에 저장된 분석 객체를 통해 저장된 객체와 비교하여 객체 형태를 분석하여 객체의 요소별 형태소를 판단하게 된다.
The control unit 110 controls the control unit 110 to store the object template generated before the object detection in the generation unit 170 and the object template generated in the storage unit 180 The morpheme of each object is judged by analyzing the object type by comparing it with the stored object through the analysis object.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법을 도시한 흐름도를 나타내며, 도 3 내지 15를 참조하여 본 발명에 따른 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식 방법에 대해 세부적으로 살펴보면, 먼저, 3D CAD로 구성된 curve, line, Arc, Circle, LinearPath, Point의 실체 데이터 분석을 위해 구성요소를 첨부된 도 5와 같이 불러 형태소에 따른 X, Y, Z 즉 높이, 넓이, 깊이 영역에 대해 3D 객체를 분석할 영역을 설정하고 높이 영역을 추출한다.3 is a flowchart illustrating an object recognition method using a 3D object model technique according to an embodiment of the present invention. Referring to FIGS. 3 to 15, an object recognition method using a 3D object model technique according to the present invention will be described in detail. 5, the components are analyzed for X, Y, and Z in the height, width, and depth regions according to the morphology to analyze actual data of curves, lines, arcs, circles, The 3D object is analyzed and the height region is extracted.

상기 절차에 의해 추출된 높이 영역은 첨부된 도 6과 같이 도시된다.The height area extracted by the above procedure is shown in FIG. 6 attached hereto.

이후, 첨부된 도 7과 같이 추출된 영역의 3D 실체 데이터에서 구성요소중 X축을 기준으로 형태소 Entity(실체)의 영역 Line, LinerPath Entity를 추출하여 가로 영역을 추출하고, 도 8과 같이 추출된 3D Entity 데이터에서 가로와 교차하지 않는 Y축을 기준으로 형태소 Entity의 Circle, Arc, Ellipse Entity를 추출하여 세로 영역을 추출한다.Then, as shown in FIG. 7, the region Line and LinerPath Entity of the morpheme Entity (entity) are extracted from the 3D entity data of the extracted region based on the X axis of the extracted elements to extract the horizontal region, In the Entity data, the vertical region is extracted by extracting the circle, arc, and Ellipse Entity of the morpheme entity based on the Y axis that does not intersect with the horizontal.

가로, 세로 Entity를 추출하여 세로영역의 Circle, Arc, Ellipse에 대한 원주에 대한 Point를 생성하여 각 원형태의 Path를 추출하여 가상의 Point를 추출하여 첨부된 도 9과 같이 제시된다.The horizontal and vertical entities are extracted to generate points for the circumference of the circle, arc, and ellipse in the vertical region, extracting the paths of the circles, extracting the virtual points, and presented as shown in FIG.

추출된 원주에 대한 Point 생성에 의해 각 원형태의 Path의 가상 포인터는 원주율을 이용한 원주사이의 Point와 이웃한 Circle을 연결하여 가상의 객체를 생성하게 되며, 원주율을 5도 또는 10도 단위로 각 Entity의 가상점을 연결하여 가상의 객체를 생성하게 된다.(도 10 참조)The virtual pointer of each circular path is generated by creating a point for the extracted circle. A virtual object is created by connecting the point between the circles and the neighboring circle by using the circle ratio, and the circularity is divided into 5 degrees or 10 degrees The virtual object is created by connecting the virtual points of the entity (see FIG. 10).

이후, 생성된 가상의 객체에 대해 가로(Line), 세로(Circle) 부분을 공백을 채워서 임의의 객체를 완성한다.Then, an arbitrary object is completed by filling spaces and lines in the generated virtual object.

상기 생성된 3D 객체를 첨부된 도 11과 같이 외곽 곡선 검출을 통해 분석한다. 외곽 곡선 검출시 윤곽 벡터 복소수(Complex number)에 의한 시퀀스(sequence) 인코딩 방식을 진행하는데, 윤곽에 임의의 길이를 갖는 원본 이미지(3D point)를 검색 및 윤곽 비교를 통해 모두 균일한 길이로 검출하기 위해 동일한 값을 추출하여 평탄화 작업을 한다. 즉 벡터의 고정된 길이를 K라고 지정하고 검색시 K값을 사용하여 검색한다.(도 12 참조)The generated 3D object is analyzed through edge curve detection as shown in FIG. When detecting an outline curve, a sequence encoding method is performed by a complex number of the contour vector. In this case, the original image (3D point) having an arbitrary length in the contour is detected by a uniform length by searching and contour comparison The same value is extracted for planarization. That is, the fixed length of the vector is designated as K, and the search is performed using the K value at the time of searching (refer to FIG. 12).

상기 절차에 의해 검출된 객체에 대해 객체 검출전 해당 객체에 대하여 객체 템플릿을 생성하고, 3D 객체에 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장한다. 첨부된 도 13 및 도 14와 같이 자동차 또는 사과에 대해 대해 객체 검출전 객체에 대해 템플릿을 생성하고 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장부에 저장하게 된다.For the object detected by the above procedure, an object template is created for the object before the object is detected, and the extracted object template is stored in the 3D object by detecting the outer curve. As shown in FIGS. 13 and 14, a template is generated for an object before an object is detected for an automobile or an apple, and an object template extracted through an outline curve detection is stored in a storage unit.

상기 저장부(180)는 사람, 사물, 동물, 식물의 저장된 객체 템플릿을 통해 각 객체의 형태에 따른 분석된 객체의 요소별 형태소를 저장하여 관리하게 되는데, 첨부된 도 15 내지 도 18에 도시된 바와 같이 기린, 사과, 자동차, 바나나에 대하여 상기 저장부(180)에 저장될 외곽 곡선 검출의 템플릿을 생성하고 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿의 상태가 도시되어 있다.The storage unit 180 stores and manages morphemes for each element of the analyzed object according to the shape of each object through stored object templates of people, objects, animals, and plants. The state of the extracted object template is shown by generating an outline curve detection template to be stored in the storage unit 180 with respect to giraffe, apples, automobiles, and bananas as described above and detecting the outline curve.

상기 판단부(190)는 상기 제어부(110)의 제어신호에 상기 저장부(180)에 저장된 분석 객체에 대해 상기 생성부(170)에 객체 검출전 생성된 객체 템플릿과 저장부(180)에 저장된 분석 객체를 통해 저장된 객체와 비교하여 객체 형태를 분석하여 객체의 요소별 형태소를 판단하게 된다.
The control unit 110 controls the control unit 110 to store the object template generated before the object detection in the generation unit 170 and the object template generated in the storage unit 180 The morpheme of each object is judged by analyzing the object type by comparing it with the stored object through the analysis object.

이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 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. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.As described above, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they have been used only in a general sense to easily describe the technical contents of the present invention and to facilitate understanding of the invention , And are not intended to limit the scope of the present invention. It is to be understood by 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.

100 : 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치
110 : 제어부 120 : 설정부
130 : 추출부 131 : 가로 추출부
133 : 세로 추출부 135 : 가상 포인터 추출부
140 : 생성부 150 : 조합부
160 : 분석부 170 : 생성부
180 : 저장부 190 : 판단부100: Object recognition device using 3D object model technique
110: control unit 120: setting unit
130: Extraction unit 131:
133: Vertical Extractor 135: Virtual Pointer Extractor
140: generating unit 150: combining unit
160: Analyzing unit 170: Generating unit
180: Storage unit 190:

Claims (3)

3차원 cad 데이터를 이용하여 객체를 추출하여 추출된 정보를 이용하여 객체를 인식하거나, 3차원 객체의 형태를 분석하여 특징을 추출하여 객체 요소별 형태소에 따라 각각의 객체에 대한 형태를 템플릿으로 데이터베이스화하여 저장한는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치(100)에 있어서,
3D CAD 실체 데이터 분석을 위한 요소를 추출하여 가상의 객체를 생성하고 임의의 객체를 완성하여 외곽 곡선 검출을 통해 객체 인식하여 객체 템플릿을 통해 각 객체 형태에 따라 형태소를 저장할 수 있도록 객체 인식장치의 제반적인 동작을 제어하는 제어부(110),
상기 제어신호에 반응하여 형태소에 따른 X, Y, Z 즉 높이, 넓이, 깊이 영역에 대해 3D 객체를 분석할 영역을 설정하는 설정부(120),
상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 curve, line, Arc, Circle, LinearPath, Point의 3D cad 구성 실체 데이터 분석을 위해 구성요소를 추출하는 추출부(130),
상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 추출된 원주에 대한 Point 생성에 의해 각 원형태의 Path의 가상 포인터는 원주율을 이용한 원주사이의 Point와 이웃한 Circle을 연결하여 가상의 객체를 생성하게 되며, 원주율을 5도 또는 10도 단위로 각 실체의 가상점을 연결하여 가상의 객체를 생성하는 생성부(140),
상기 제어부(110)의 제어신호에 반응하여 상기 생성부(140)에 의해 생성된 가상의 객체에 대해 가로(Line), 세로(Circle)부분을 공백을 채워서 임의의 객체를 완성하는 조합부(150),
상기 제어부(110)의 제어신호에 반응하여 상기 조합부(150) 및 생성부(140)에 의해 자동생성된 3D 객체를 외곽 곡선 검출을 통해 분석하는 분석부(160),
상기 제어부(110)의 제어신호에 따라 상기 분석부(160)에서 분석하여 검출된 객체에 대해 객체 검출전 해당 객체에 대하여 객체 템플릿을 생성하는 생성부(170) 및
상기 제어부(110)의 제어신호에 반응하여 상기 분석부(160)에서 3D 객체에 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장하여 데이터베이스화하는 저장부(180)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치.
The object is extracted by using 3D CAD data, and the object is recognized by using the extracted information. The feature is extracted by analyzing the shape of the 3D object, and the shape of each object according to the morpheme of each object element is stored in the database The object recognition apparatus 100 using the 3D object model technique,
3D CAD Object data extraction is performed by extracting elements for creating virtual objects, completing arbitrary objects, recognizing objects through outline curve detection, and storing morphemes according to object types through object templates. A control unit 110 for controlling operations,
A setting unit 120 for setting an area for analyzing a 3D object with respect to X, Y, and Z, that is, height, width, and depth according to the morpheme in response to the control signal;
An extraction unit 130 for extracting components for 3D cad structure entity data analysis of curve, line, arc, circle, linear path, and point according to a control signal of the controller 110,
The virtual pointer of each circular path is generated by creating a point for the circle extracted according to the control signal of the controller 110, and a virtual object is created by connecting a circle between adjacent circles using the circle ratio, A generating unit 140 for generating a virtual object by connecting virtual points of the respective entities in a 5 or 10 degree circle,
A combining unit 150 for completing an arbitrary object by filling a blank space in a line and a circle with respect to a virtual object generated by the generating unit 140 in response to a control signal of the controller 110 ),
An analysis unit 160 for analyzing the 3D object automatically generated by the combination unit 150 and the generation unit 140 in response to a control signal of the control unit 110 through an outline curve detection,
A generating unit 170 for generating an object template for a detected object analyzed by the analyzing unit 160 according to a control signal of the controller 110 before detecting an object,
And a storage unit 180 for storing the extracted object template in the 3D object in the 3D object in response to the control signal of the controller 110, Object Recognition Device Using 3D Object Model Technique.
제 1 항에 있어서,
상기 추출부(130)는
추출된 영역의 3D Entity 데이터에서 구성요소중 X축을 기준으로 형태소 Entity의 영역 Line, LinerPath Entity를 추출하여 가로 영역을 추출 가로 추출부(131),
추출된 3D Entity 데이터에서 상기 가로 추출부(131)의 가로와 교차하지 않는 Y축을 기준으로 형태소 Entity의 Circle, Arc, Ellipse Entity를 추출하여 세로 영역을 추출하는 세로 추출부(133),
가로, 세로 Entity를 추출하여 세로영역의 Circle, Arc, Ellipse에 대한 원주에 대한 Point를 생성하여 각 원형태의 Path를 추출하여 가상의 Point를 추출하는 가상 포인 추출부(135)를 더 포함하고,
상기 분석부(160)는 외곽 곡선 검출시 윤곽 벡터 복소수(Complex number)에 의한 시퀀스(sequence) 인코딩 방식을 진행하여 윤곽에 임의의 길이를 갖는 원본 이미지(3D point)를 검색 및 윤곽 비교를 통해 모두 균일한 길이로 검출하기 위해 동일한 값을 추출하여 평탄화 작업을 통해 3D 객체의 외곽 곡선을 검출하여 분석하고,
상기 저장부(180)는 사람, 사물, 동물, 식물의 저장된 객체 템플릿을 통해 각 객체의 형태에 따른 분석된 객체의 요소별 형태소를 저장하여 관리하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식장치.
The method according to claim 1,
The extracting unit 130 extracts
Extracting the area Line and the LinerPath Entity of the morpheme Entity from the 3D Entity data of the extracted area based on the X axis of the components and extracting the horizontal area,
A vertical extractor 133 for extracting a circle, an arc, and an Ellipse Entity of the morpheme Entity from the extracted 3D Entity data based on a Y axis that does not intersect the horizontal of the horizontal extractor 131,
And a virtual pointer extracting unit 135 for extracting the horizontal and vertical entities and generating points for the circumference of Circle, Arc, and Ellipse in the vertical region, extracting the paths of the circular shapes, and extracting virtual points,
The analyzing unit 160 searches for an original image (3D point) having an arbitrary length on the outline by performing a sequence encoding method based on an outline vector complex number when detecting an outline curve, In order to detect a uniform length, the same value is extracted and the outer curve of the 3D object is detected and analyzed through the planarization operation,
The storage unit 180 is configured to store and manage morphemes for each element of the analyzed object according to the shape of each object through stored object templates of people, objects, animals, and plants. Object recognition device.
3D CAD로 구성된 curve, line, Arc, Circle, LinearPath, Point의 실체 데이터 분석을 위해 구성요소를 추출하여 형태소에 따른 X, Y, Z 즉 높이, 넓이, 깊이 영역에 대해 3D 객체를 분석할 영역을 설정하는 제 1 단계;
추출된 영역의 3D 실체 데이터에서 구성요소중 X축을 기준으로 형태소 Entity의 영역 Line, LinerPath Entity를 추출하여 가로 영역을 추출하고, 추출된 3D Entity 데이터에서 가로 영역 추출에 따라 가로와 교차하지 않는 Y축을 기준으로 형태소 Entity의 Circle, Arc, Ellipse Entity를 추출하여 세로 영역을 추출하고, 가로, 세로 Entity를 추출하여 세로영역의 Circle, Arc, Ellipse에 대한 원주에 대한 Point를 생성하여 각 원형태의 Path를 추출하여 가상의 Point를 추출하는 제 2 단계;
추출된 원주에 대한 Point 생성에 의해 각 원형태의 Path의 가상 포인터는 원주율을 이용한 원주사이의 Point와 이웃한 Circle을 연결하여 가상의 객체를 생성하여 원주율을 5도 또는 10도 단위로 각 Entity의 가상점을 연결하여 가상의 객체를 생성하는 제 3 단계;
제 3 단계에서 생성된 가상의 객체에 대해 가로(Line), 세로(Circle)부분을 공백을 채워서 임의의 객체를 완성하고, 생성된 3D 객체를 외곽 곡선 검출을 통해 분석하는 제 4 단계; 및
검출된 객체에 대해 객체 검출전 해당 객체에 대하여 객체 템플릿을 생성하고, 3D 객체에 외곽 곡선 검출을 통해 추출된 객체 템플릿을 저장하는 제 5 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 3D 객체 모델 기법을 이용한 객체 인식방법.We extract the components to analyze the actual data of curves, lines, arcs, circles, linear paths, and points composed of 3D CAD, and analyze the 3D objects for X, Y, Z such as height, A first step of setting the first step;
In the 3D entity data of the extracted region, the area Line and the LinerPath Entity of the morpheme entity are extracted based on the X axis of the component, and the horizontal area is extracted. In the extracted 3D Entity data, the Y axis By extracting Circle, Arc and Ellipse Entity of morpheme Entity and extracting Vertical Region and Horizontal and Vertical Entity, it is possible to generate points of circumference for Circle, Arc and Ellipse of Vertical Region, A second step of extracting a virtual point;
The virtual pointer of the path of each circle type is created by point generation of the extracted circle by connecting the point between the circle and circle adjacent to each circle using the circle rate and creating a virtual object to set the circle rate to 5 degrees or 10 degrees in each entity A third step of connecting virtual points to create a virtual object;
A fourth step of completing an arbitrary object by filling a blank space with a line and a circle in a virtual object created in the third step and analyzing the generated 3D object through a contour curve detection; And
And a fifth step of generating an object template for the detected object with respect to the detected object and storing the extracted object template through the detection of the outer curve on the 3D object. Object Recognition Method Using.
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