가공전 철근을 기 설정된 길이로 절곡하여 직진 사출시키는 철근 사출부;상기 철근 사출부의 사출 지점으로부터 기 설정된 이격 거리에 위치하여, 실시간 철근 움직임 정보가 포함된 철근 가공 영상을 촬영하여 제공하는 카메라부; 및 상기 카메라부로부터 철근 움직임 정보를 수집하는 데이터 수집 모듈과,상기 철근 움직임 정보를 분석하여 철근의 절단 및 절곡 지점을 계산한 후 계산된 철근의 절단 및 절곡 지점의 데이터를 제거하여 철근 사출 데이터로 가공하는 데이터 가공 모듈과,다항 회귀 모델을 생성 및 학습하는 데이터 학습 모듈 및 새로운 철근 사출 데이터가 입력되면 상기 다항 회귀 모델에 기반하여 교정 위치 정보를 예측하는 데이터 예측 모듈로 구성되는 제어부를 포함하되,상기 머신 러닝 기반의 철근 움직임 예측 알고리즘은, 상기 철근의 사출 지점을 기준으로 철근의 움직임 변화를 나타내는 철근 사출 데이터를 학습 데이터로 수집하고, 상기 수집된 학습 데이터를 이용하여 철근 움직임 특징을 학습하여 다항 회귀 모델을 생성하고, 상기 다항 회귀 모델에 철근 사출 데이터를 입력하여 교정 위치 정보를 예측하는 것인, 철근 가공 공정에서의 머신 러닝 기반의 철근 자동 교정 시스템.

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제1항에 있어서,상기 데이터 가공 모듈은, 릿지(Ridge) 기반의 다항 회귀(Polynomial Regression) 모델을 이용하여 2차 미분 결과를 통해 철근의 절단 및 절곡 지점을 계산하는 것인, 철근 가공 공정에서의 머신 러닝 기반의 철근 자동 교정 시스템.

제1항에 있어서,상기 데이터 예측 모듈은,상기 교정 위치 정보를 800mm~880mm 범위 내에서의 철근 위치값으로 설정하는 것인, 철근 가공 공정에서의 머신 러닝 기반의 철근 자동 교정 시스템.

영상 인식 기반의 철근 가공 공정을 제어하는 제어부에 의해 수행되는 철근 자동 교정 방법에 있어서, a) 철근 사출부로부터 기설정된 이격 거리에 배치된 카메라부로부터 철근 가공 영상을 수신하여, 상기 철근 가공 영상으로부터 철근의 사출 지점을 기준으로 철근의 움직임 변화를 나타내는 철근 움직임 정보를 수집하는 단계;b) 상기 철근 움직임 정보에서 철근의 절단 및 절곡 지점을 다항 회귀 분석을 통해 계산하고, 상기 철근의 절단 및 절곡 지점을 제거하여 철근 직진 사출에 대한 철근 사출 데이터를 가공하는 단계;c) 상기 철근 사출 데이터를 학습 데이터로 하여 철근 움직임 특성이 반영된 다항 회귀 모델을 학습하는 단계; 및 d) 상기 학습된 다항 회귀 모델에 철근 사출 데이터를 입력하여 철근 교정을 위해 필요한 교정 위치 정보를 예측하는 단계를 포함하되,상기 b) 단계는, 릿지(Ridge) 기반의 다항 회귀(Polynomial Regression) 모델을 이용하여 2차 미분 결과를 통해 철근의 절단 및 절곡 지점을 계산하는 것인, 철근 가공 공정에서의 머신 러닝 기반의 철근 자동 교정 방법.

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제5항에 있어서,상기 d) 단계는,상기 교정 위치 정보를 800mm~880mm 범위 내에서의 철근 위치값으로 설정하는 것인, 철근 가공 공정에서의 머신 러닝 기반의 철근 자동 교정 방법.