[2022 CDP] Palletizing Robot

Instance Segmentation 기술을 활용한 물체 적재 로봇

개요

4차 산업혁명의 확산세에 따라 산업현장, 공공기관, 서비스업 등을 포함한 사회 전반에 자동화 시스템이 들어서고 있다. 2022년 약 11개의 대기업은 4년간 905개 협력사의 스마트공장 구축을 발표했다. 뿐만 아니라 환경 미화, 재활용 분리와 같은 공공서비스 부분 역시 자동화 시스템의 도입을 추진하고 있다.

인건비, 삶의 질과 같은 문제를 차치하고도 인구 절벽의 문제에 놓인 현대 사회에서 자동화 시스템의 저변 확대는 자명하다. 이에 우리 조에서는 공학적 방법론을 통해 여러 산업, 사회문제 상황에서 활용성과 범용성을 보일 수 있는 프로젝트로 Instance Segmentation 분야의 Yolact 모델을 활용한 Palletizing Robot의 개발을 진행했다.

시스템 구조

• 전체적인 동작 흐름은 다음과 같다.
  

1. 웹캠을 켠 상태에서 이미지를 캡처한다.
   
2. 캡쳐한 이미지를 학습시킨 Yolact 모델에게 전달, Segmentation 결과를 예측한다.
   
3. 예측한 결과를 바탕으로 하드웨어 제어에 필요한 수치들을 연산한다.
   
4. 연산한 수치는 시리얼 통신을 기반으로 아두이노 보드에 전달된다.
   
5. 수신한 데이터는 아두이노 보드에 업데이트한 코드의 흐름에 따라 모터를 제어한다. Object는 사용자가 지정한 위치에 적재되면서 동작을 마무리한다.
   
6. 1-5번 과정을 계속해서 반복한다.
   

실제 사진 및 동작 영상

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		Palletizing Robot 동작 영상

결과

• 2022 전자공학과 Capstone Design Project 금상 수상
  

상장