지게차 형태 자동 운반 로봇과 YOLOv8 객체 탐지 기술을 활용한 통합 관리 시스템 구현

유광민; 김남호; 최광미

doi:10.9728/dcs.2024.25.10.3013

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유광민 (호남대학교) 김남호 (호남대학교) 최광미 (호남대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호

발행연도: 2024.10

수록면: 3,013 - 3,019 (7page)

DOI: 10.9728/dcs.2024.25.10.3013

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본 논문은 물류와 제조 공장에서의 인력 부담을 줄이고 작업 효율성을 향상시키기 위하여, 라즈베리 파이 4와 아두이노를 활용 한 자동 운반 로봇과 이를 지원하는 통합 관리시스템을 구현하고자 한다. YOLOv8 객체 탐지 모델을 사용하여 물체를 인식하고 자동 적재 기능을 제공하며, Roboflow의 팔레트 데이터셋을 학습에 활용했다. 실험 결과, 100회 학습한 모델은 정밀도 97%, 재현율 97%, mAP@0.5 0.95로 높은 정확도를 보였으며, 200회 학습한 모델은 정밀도가 98%로 증가했으나, 재현율은 93%로 감소하였다. 라즈베리 파이 하드웨어의 제약으로 인해 최종적으로 100회 학습한 모델을 선택했다. 시스템은 Tkinter 기반 사용자 인터페이스로 적재 명령, 물품 현황 조회 등을 제공하며, 물류와 제조 공장에서의 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.

#딥러닝 #객체 탐지 #운반로봇 #통합관리 시스템 #Deep Learning #Object Detection #YOLOv8 #Transport Robot #Integrated Management System

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