[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
- 숙련된 작업자의 기술에 의존해야 하며, 이로 인한 피로도와 안전 문제가 지속 발생

특히, AI 없이 돼지의 목 위치를 사전에 고정하거나 특정 기준으로만 판단하는 방식은 개체 간 편차를 처리하지 못해 자동화에 한계가 있었습니다.

이를 해결하기 위해 본 프로젝트는
인공지능으로 돼지의 자세와 크기를 실시간으로 인식하고,
그 결과를 바탕으로 로봇팔이 유연하게 해당 부위를 따라가며 절단을 수행하는 시스템을 개발했습니다.

AI가 각 개체의 상황에 맞게 인식하고,
로봇이 물리적 절단을 정밀하게 수행함으로써
- 절단 정확도 향상
- 사람의 반복 작업 대체
- 안전성 확보
- 생산 공정 자동화
를 동시에 달성할 수 있는 구조를 구축하는 것이 본 프로젝트의 핵심 배경이었습니다.

[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
- 인공지능 모델 개발 (목 부위 검출 및 키포인트 추정)
- 실시간 영상 처리 및 inference 파이프라인 구축
- 로봇 제어 명령 생성 (MoveIt, ROS 기반)
- 로봇팔과 절단 도구 제어 연동
- Ubuntu 기반 로컬 제어 환경 구성 및 시뮬레이션

[3] 주요 업무
- 이미지 기반으로 돼지의 목을 감지하고, 키포인트 또는 윤곽선을 추정
- 인식된 좌표를 로봇 좌표계로 변환하여 로봇팔 제어 명령 생성
- 로봇팔이 경로를 따라 움직이며, 끝단에 장착된 절단 장비를 통해 목표 부위를 정확히 절단
- 정지영상 및 실시간 카메라 입력에 대한 인식 정확도 검증
- 시뮬레이션 환경에서 반복 실험 후 실제 로봇팔에 적용

[4] 주안점
- 실시간 인식 정확도 확보: 다양한 자세와 조명 조건에서도 돼지의 목 위치를 안정적으로 감지
- 로봇팔과 도구의 좌표계 정렬: 인식된 부위를 정확히 따라 움직일 수 있도록 보정 알고리즘 구현
- 로봇-인식 시스템 간 통신 속도 및 지연 최소화
- 절단 도구와 로봇팔의 안정성 확보 및 동기화 제어
- 실환경 적용을 위한 하드웨어와의 통합 테스트 수행