7조-음료따라조

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 컵 사이즈 자동 인식을 통한 음료 디스펜서

영문 : Smart Dispenser with Cup Size Recognition

과제 팀명

음료따라조

지도교수

이수일 교수님

개발기간

2025년 9월 ~ 2025년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 기계정보공학과 2020430001 구효본(팀장)

서울시립대학교 기계정보공학과 2020430011 신윤호

서울시립대학교 기계정보공학과 2020430034 조민규

서울시립대학교 기계정보공학과 2020430037 최성현

서론

개발 과제의 개요

본 과제는 ToF 센서를 활용하여 종이컵, 머그컵, 텀블러 등 다양한 용기의 부피를 자동으로 측정하고, 유량 센서와 솔레노이드 펌프를 통해 정밀한 양의 음료를 토출하는 스마트 디스펜서 개발을 목표로 한다. 기존 디스펜서는 사용자가 직접 레버를 조작하거나 사전에 정해진 고정 용량(125ml, 250ml 등)만 제공하기 때문에, 실제 사용하는 컵의 크기와 맞지 않아 음료가 넘치거나 부족해지는 불편함이 자주 발생한다. 이로 인해 사용자는 출수 과정을 계속 지켜보며 수동으로 양을 조절해야 하고, 이는 음료 낭비와 위생 문제, 시간 낭비로 이어진다. 본 과제는 이러한 한계를 해결하기 위해 컵의 부피를 자동으로 인식하고, 이에 적응적으로 동작하여 사용자의 컵에 최적화된 양을 제공함으로써 편의성과 효율성을 동시에 높이는 것을 목표로 한다.

개발 과제 요약

본 과제는 ToF 센서를 활용하여 종이컵, 머그컵, 텀블러 등 다양한 용기의 부피를 자동으로 측정하고, 유량 센서와 솔레노이드 펌프를 통해 정밀한 양의 음료를 토출하는 스마트 디스펜서 개발을 목표로 한다. 기존 디스펜서는 사용자가 직접 레버를 조작하거나 사전에 정해진 고정 용량(125ml, 250ml 등)만 제공하기 때문에, 실제 사용하는 컵의 크기와 맞지 않아 음료가 넘치거나 부족해지는 불편함이 자주 발생한다. 이로 인해 사용자는 출수 과정을 계속 지켜보며 수동으로 양을 조절해야 하고, 이는 음료 낭비와 위생 문제, 시간 낭비로 이어진다. 본 과제는 이러한 한계를 해결하기 위해 컵의 부피를 자동으로 인식하고, 이에 적응적으로 동작하여 사용자의 컵에 최적화된 양을 제공함으로써 편의성과 효율성을 동시에 높이는 것을 목표로 한다.

개발 과제의 배경

현재 보편적으로 사용되는 음료 디스펜서는 사용자가 직접 레버를 조작하는 수동 방식이 대부분이다. 일부 고급 모델은 125ml, 250ml 등 사전에 설정된 정량을 제공하는 기능이 있으나, 이는 사용자의 컵 크기를 고려하지 않은 고정적인 방식이다. 최근 소비자들이 다양한 크기와 형태의 컵, 텀블러를 사용하는 상황에서 고정 정량 방식은 음료가 넘치거나 부족한 상황을 빈번하게 유발한다. 이로 인해 사용자는 토출 과정을 주시하며 수동으로 양을 조절해야 하는 불편함을 겪는다. 기존 디스펜서의 수동적이고 고정적인 작동 방식을 개선하기 위해, 사용자의 개별 용기(컵, 텀블러 등)를 시스템이 자동으로 인식하고 컵에 적응형으로 동작하는 새로운 방식이 요구된다.

개발 과제의 목표 및 내용

본 과제에서는 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 컵의 용량을 실시간으로 자동 파악하고, 사용자가 원하는 비율만큼 정확하게 음료를 제공하는 지능형 디스펜서 시스템 개발을 목표로 한다. 본 과제는 하드웨어 제작과 소프트웨어 개발이 융합된 형태로, 각 영역에 최적화된 도구를 아래와 같이 활용하였다.

1) 하드웨어(H/W): 정량 출수를 위한 디스펜서 구현, 전체 전장 제어 인프라 구축 - 프레임 및 외장: 아크릴 및 알루미늄 프로파일을 이용하여 디스펜서의 기본 구조를 제작하고, 3D 프린터(FDM 방식)를 활용하여 센서 마운트, 유량 센서 행거 등 맞춤형 부품을 제작한다. - 토출 시스템: 일정량의 액체를 정밀하게 토출하기 위해 YF-B2 유량센서와, 다이어프램식 워터 펌프를 사용한다. 유량 센서를 추가하여 실제 토출량을 측정하고 제어 신호를 보정하는 폐루프 시스템을 아두이노를 통해 구성하였고, 이를 S/W에서 개발한 부피 측정 알고리즘과 연동하였다.

2) 소프트웨어 (S/W): 작동 환경과 다양한 용기에 적용가능한 부피 추정 알고리즘 구현 - 개발 언어 및 환경: Python을 주력 언어로 사용하며, OpenCV 라이브러리를 통해 이미지 처리 및 컵의 특징점(높이, 지름) 추출 알고리즘을 구현한다. 또한 Pytorch를 활용하여 컵, 텀블러 데이터셋을 통해 이미지로부터 용량을 추정하는 모델을 학습시키고 보드에 맞게 경량화 하여 두 알고리즘의 성능을 비교한다.

A. 개발 알고리즘 계획

i. 센서 데이터 기반 컵 용량 측정

초음파, 적외선 센서를 회전시켜, 컵의 2차원 형상 데이터를 극좌표 형식으로 취득한다. 컵의 형상이 회전체라고 가정하고, 형상 데이터를 적분해 컵의 전체 용량을 유추해내는 알고리즘이다. 이 경우 센서의 분해능이 중요하므로 초음파, 적외선을 이용하여 센서의 성능평가를 선행 과정으로 수행하고 적절한 센서를 선택할 계획이다. 센서의 회전은 스텝모터를 이용하여 각도 제어의 오차를 최소화할 수 있을 것으로 예상한다.

ii. 컵 용량 데이터셋을 통한 CNN 모델 학습

자주 사용하는 텀블러와, 일반적으로 판매되는 종이컵의 데이터를 획득하고 용량 데이터를 라벨링하여 용량을 파악하는 방법이다. 적절한 데이터셋을 찾고, 필요하다면 직접 데이터셋을 구성하여 학습을 진행할 계획이다.

B. 설계 및 시뮬레이션 Autodesk사의 Inventor 등의 3D CAD 소프트웨어를 사용하여 하드웨어 구조를 설계하고, 필요한 경우, 조립 시뮬레이션을 통해 부품 간의 간섭을 확인하는 과정이다. 이후 실제 구동부만 조립하여 정량이 토출되는지, 누수의 문제는 없는지 검증하는 절차를 수행한다.

C. 프로세스 블록 다이어그램 <Figure 1 추가>

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용