플러스프로젝트 배경
[프로젝트 배경] 도축 공정 중 돼지의 목을 절단하는 작업은 반복적이면서도 매우 위험한 고난도 작업입니다. 기존의 기계식 도축 장비나 단순 자동화 시스템으로는 이 공정을 안정적으로 처리하기 어려운 이유는 다음과 같습니다: - 돼지마다 체형(크기), 자세, 움직임이 다르기 때문에 절단 부위가 일정하지 않음 - 단순한 위치 기반 자동화로는 정확한 절단이 어렵고, 오작동 시 사고 위험이 큼
프로젝트 성과
개체별 자세 및 크기 대응 가능한 자동화 시스템 구현
AI 인식 모델을 도입함으로써 돼지의 크기, 자세가 매번 달라도 유연하게 대응 가능한 로봇 제어 시스템을 구현. 기존 자동화 시스템의 한계를 극복
인식-제어 통합 구조 구축
인공지능으로 인식한 목 부위 위치 데이터를 실시간으로 로봇 제어 명령으로 변환하여, 인식과 동작이 매끄럽게 연동되는 통합 구조를 완성
절단 정확도 및 안정성 향상
수작업 대비 정확한 부위에 절단이 가능하며, 반복 작업에서의 일관성과 오차율을 크게 줄임. 작업자의 피로도와 사고 위험도 대폭 감소
산업용 자동화 확대 적용 기반 확보
본 시스템을 통해 농축산 및 식품 산업에서 AI 기반 비전 인식 + 로봇 제어 기술이 실제로 적용 가능하다는 것을 입증
핵심 기능
돼지 목 위치 실시간 인식
딥러닝 모델을 통해 돼지의 목 위치를 이미지에서 자동으로 감지하고, 자세와 크기에 따라 변화하는 위치에도 유연하게 대응
진행 단계
데이터 수집 및 전처리
2025.01.
- 다양한 자세와 크기의 돼지 이미지를 확보하고, 목 위치에 대한 수작업 라벨링 수행
- 키포인트 기반 또는 세그멘테이션 기반 라벨링 전략 수립
- 영상 입력 안정화를 위한 정규화 및 보정 처리 수행
- 키포인트 기반 또는 세그멘테이션 기반 라벨링 전략 수립
- 영상 입력 안정화를 위한 정규화 및 보정 처리 수행
프로젝트 상세
[1] 포트폴리오 소개 이 프로젝트는 도축 공정 자동화를 위해, 인공지능을 통해 돼지의 목 위치를 인식하고 산출된 좌표를 바탕으로 로봇팔이 실시간으로 움직이며 절단 동작을 수행하는 시스템을 개발한 것입니다. 비전 인식부터 로봇 제어까지 하나의 파이프라인으로 통합하였으며, 이미지 기반의 객체 인식, 키포인트 검출, 로봇 경로 추적 기술이 적용되었습니다. [2] 작업 범위 - 인공
