1. 문제점
- 현미경 샘플 위치를 수동으로 조정할 경우 정밀한 위치 재현이 어렵고, 실험 결과의 신뢰성이 저하됨
- 반복 실험이나 AI 분석을 위한 데이터 수집 시 동일 위치에서 일관된 이미지를 얻기 어려움
- 마이크로미터 단위의 샘플을 다룰 때는 미세한 위치 오차로 인해 분석 누락 또는 품질 저하가 발생함
- 사용자가 직접 촬영 위치를 조정하는 데 시간이 오래 걸리고, 자동화 수준이 낮아 대량 실험에 비효율적임

2. 프로젝트 목표
- 마이크로미터 단위의 정밀도로 샘플 위치를 자동 이동시키고, 현미경 카메라로 촬영할 수 있는 하드웨어 시스템 구축
- 제어 시스템을 API 형태로 구성하여, 인공지능 분석 시스템 또는 사용자 소프트웨어와 쉽게 연동 가능하도록 구현
- 반복 실험 환경에서 정밀도와 재현성을 확보하여 AI 분석 정확도를 향상시키고, 실험 생산성을 개선

3. 주안점
- 기계적 안정성과 전기적 제어 정밀도 확보 (200마이크로미터 이하 오차 유지)
- GRBL 기반의 제어 시스템 구성 및 G-code 명령 처리의 신뢰성 확보
- 사용 편의성을 고려한 API 설계와 시스템 연동성 확보
- 샘플 흔들림 방지, 자동 캘리브레이션, 반복 위치 저장 등 실험 환경에 필요한 기능 우선 구현

프로젝트 상세 설명

1. 프로젝트 배경
인공지능 영상 분석 기술이 다양한 분야에 적용되면서, 입력 이미지의 정확성과 일관성이 분석 결과의 신뢰도를 결정짓는 중요한 요소가 되었다.
하지만 일반적인 현미경 환경에서는 다음과 같은 문제가 존재했다.

- 샘플 위치를 수동으로 조정하는 과정에서 정밀도 확보가 어려움
- 반복 촬영 시 동일 지점을 정확히 재촬영하기 어려움
- 분석 대상이 마이크로미터 단위의 미세 샘플일 경우, 위치 오차로 인한 데이터 누락 발생

이러한 문제를 해결하기 위해, 고정밀 위치 제어가 가능한 샘플 이동 장치를 개발하고, 인공지능 분석 시스템과 자동 연동되는 제어 API를 함께 구성하게 되었다.

2. 개발 과정
본 프로젝트는 다음과 같은 순서로 개발이 이루어졌다.

- 요구사항 분석
정밀도는 ±200마이크로미터 이내로 제어 가능해야 하며, AI 분석 서버와의 API 연동이 가능해야 했다.

- 하드웨어 설계
XY 방향 이동을 위한 정밀 plate와 BLDC 모터를 조합하였고, 각축의 안정성을 고려해 장력 조정 및 구조 보강을 반복하였다.

- 제어 시스템 개발
오픈소스 CNC 제어 펌웨어인 GRBL을 채택하여 모터를 제어하였다. PC 또는 서버에서 G-code 명령어를 통해 위치 이동 및 촬영을 지시할 수 있도록 구성하였다.

- API 서버 개발
사용자가 HTTP 방식으로 위치 제어 및 촬영 명령을 보낼 수 있도록 API 서버를 구성하였으며, 상태 응답 및 명령 결과를 확인할 수 있도록 설계하였다.

3. 주요 기술적 문제와 해결 방안
- BLDC 모터 정밀도 부족
초기 테스트에서 ±500마이크로미터 수준의 오차가 발생하였다. GRBL 설정값 중 steps/mm와 가속도 항목을 세밀하게 조정하고, 기구적 장력 조절을 통해 오차를 줄였다.

- 촬영 시 흔들림 문제
모터가 정지한 직후 촬영을 시도할 경우 미세 진동이 남아 있었고, 이로 인해 영상이 흐려졌다. 이에 따라 촬영 직전에 일정 시간 지연을 두는 구조로 보완하였다.

- API 처리 지연 문제
명령 송신과 실제 GRBL 보드의 실행 간에 시간 차가 발생하며, 사용자 경험에 문제가 생겼다. 이를 해결하기 위해 명령 큐와 응답 확인 절차를 추가하고, 비동기 콜백 구조를 적용하였다.

- 기준 위치 자동 설정
반복 실험에서 항상 동일한 위치를 기준점으로 설정하기 위해, 초기 기준 위치 저장 및 불러오기 기능을 추가하였다.

4. 향후 개선 방향
- Z축 높이 조절 기능을 추가하여 자동 초점 조정 구현 예정
- AI 분석 결과를 바탕으로 재촬영 위치를 자동으로 결정하는 루틴 개발
- 다중 샘플을 연속으로 이동 및 촬영하는 자동화 기능 도입
- GUI 기반의 제어 도구를 추가하여 비전문가도 쉽게 사용할 수 있도록 개선 예정