2차 프로젝트 협동로봇

KG AI 로보틱스 2차 프로젝트 (24.04.22 ~ 24.05.02)

 

A. 프로젝트 개요

1. OpenCV를 이용한 블럭 분류

• PLC를 통해 블럭을 운반합니다.
• OpenCV를 사용하여 RGB값을 HSV로 변환합니다.
• 각 색상별로 블럭을 구분합니다. 예를 들어 빨간색, 파란색, 노란색 등으로 구분할 수 있습니다.

2. YOLO를 이용한 블럭분류

• PLC를 통해 블럭을 운반합니다.
• YOLO v8과 같은 딥러닝 모델을 사용하여 블럭을 인식하고 분류합니다.
• 이후에 같은 색상끼리 로봇 팔을 사용하여 3층 탑을 쌓습니다.

3. 음성인식을 이용한 블럭분류

• 각 구역에 블럭을 배치합니다.
• 음성 입력을 받습니다.
• 구글 서버나 다른 음성인식 엔진을 사용하여 음성을 텍스트로 변환합니다.
• 변환된 텍스트에서 특정 단어(예: 색상)를 추출합니다.
• 추출된 색상 정보를 기반으로 블럭을 분류하고, 같은 색상끼리 3층 탑을 쌓습니다.

B. 프로젝트 구조

C. 활용방안 및 기대효과

활용방안

1. 물류 자동화

물류 창고에서 블럭을 색상별로 자동으로 분류하여 저장하는 시스템으로 사용할 수 있다.

 

2. 생산 라인 개선

생산 공정에서 부품을 자동으로 분류하여 공정 효율성을 향상 시킬  수 있다.

 

3. 시간 절감 및 비용 절감

수동 작업에서 자동화로 전환함으로써 인력과 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있다.

 

기대효과

1. 작업자 안전

로봇이 블럭을 적재하는 과정에서 작업자의 부상 가능성을 줄일 수 있다.

 

2. 정확성 향상

인간의 실수나 주관적인 판단을 배제하고, 정확한 색상 검출과 적재를 보장한다.

 

3. 생산성 향상

자동화된 시스템으로 인해 생산 라인의 운영 시간을 단축하고, 생산성을 향상시킬 수 있다.

 

4. 경제적 효과

초기 투자 비용을 감소시키고, 장기적으로는 생산성 향상으로 경제적 이득을 얻을 수 있다.

 

 

D. 프로젝트 결과

1. OpenCV를 이용한 블럭분류

 

2. YOLO v8을 이용한 블럭분류

 

 

3. 음성인식을 이용한 블럭분류