"8조-카페인"의 두 판 사이의 차이

2024년 12월 17일 (화) 21:53 기준 최신판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 컴퓨터 비전과 딥러닝을 이용한 커피 원두의 품질에 따른 분류 장치

영문 : Coffee sorting device according to the quality using computer vision and deep learning

과제 팀명

카페인

지도교수

박찬희 교수님

개발기간

2024년 9월 ~ 2024년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 기계정보공학부·과 20194300** 김**(팀장)

서울시립대학교 기계정보공학부·과 20194300** 우**

서울시립대학교 기계정보공학부·과 20214300** 권**

서울시립대학교 기계정보공학부·과 20214300** 이**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

본 프로젝트는 커피 원두 분류기 제작을 목표로 한다. 커피는 대부분 생두 상태에서의 품질에 따라 등급을 나누지만, 원두 로스팅이나 유통 과정에서도 결점두가 추가로 발생하며 이는 커피의 품질을 하락시키는 원인이 된다. 이를 해결하고자 가정에서 사용할 수 있는 소형 결점두 판별기를 제작하여 로스팅 가공 이후의 커피 원두를 분류해주는 장치를 제작하고자 한다.

개발 과제의 배경

2023년 대한민국의 1인당 연간 커피 소비량은 프랑스를 이어 세계 2위를 기록했다. 커피 시장이 지속적으로 성장하며 고품질의 스페셜티 커피에 대한 관심이 높아지고, 가정에서도 커피를 즐기는 홈카페 문화도 확산하고 있다. 품질 좋은 커피는 대개 높은 등급의 커피를 의미하는데, 커피는 생두 상태에서의 품질에 따라 등급을 부여하고 있다. 생두 품질 분류기는 천만 원 내외의 매우 높은 가격에 형성되어 있으며, 커피는 로스팅이나 유통 과정 등에서 원두가 깨지거나 부서지는 등 결점두가 추가로 발생한다. 이러한 결점두는 산소와 접촉해 향미를 빠르게 잃기 때문에 커피의 품질을 저해하는 문제를 야기한다. 보다 많은 소비자들이 가정에서도 품질 좋은 커피를 즐길 수 있도록 하고자 본 프로젝트를 기획하였다.

개발 과제의 목표 및 내용

이 과제는 결점 원두와 정상 원두의 차이점을 딥러닝을 통해 학습한 후, 그 데이터를 토대로 로스팅 된 원두를 결점 원두와 정상 원두로 분리하는 것을 목표로 한다. 세부 목표는 아래와 같다.

1. 원두를 한 알 씩 담아 이동할 수 있도록 제작된 체인에 원두가 담겨 앞으로 이동하며, 이동하는 동안 레일의 위와 아래에 설치된 카메라에서 원두의 모양을 인식할 수 있도록 한다.
2. 딥러닝을 통한 학습을 진행하여 카메라에 인식 된 원두를 정상두-결점두로 이진 분류할 수 있도록 한다.
3. 종류가 판별된 원두가 섞이지 않고 높은 정확도로 기계적 분류될 수 있는 분류장치를 제작한다.
4. 원두의 기계적 이동 및 분류과정에서 끼임을 방지할 수 있도록 제작한다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

전 세계적인 기술현황

최근 컴퓨터비전과 딥 러닝을 결합한 품질 분류 시스템이 다양한 산업에서 연구되고 있다. 특히 이미지 분석 기술은 커피의 모양이나 색상과 같은 외형적 특징을 파악하는 데 활용되고 있으며, 이 기술은 커피 업계 뿐만 아니라 농산물, 의류, 금속 등의 품질을 검사하는 데에 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 현재 시중에 판매하는 것으로 보이는 커피 분류 장치들은 모두 생두(그린빈) 상태의 커피를 분류하는 장치들이다. 콩의 모양이나 색 등으로 결점두를 분류하는 장치들이 가장 많이 사용되고 있는데, 이 장치들은 커피를 로스팅하기 이전 과정에서 사용하는 장치이거나, 커피의 색상을 구분해주는 장치가 대부분이고 보통 기기의 사이즈가 거대하고 가격대가 높아 일반 소비자들이 가정에서 쉽고 편안하게 사용하기 부담스러울 것이라고 보인다.

Avercasso AI green bean sorter CS One(좌), Genio coffee bean color sorter M-32(우)

특허조사 및 특허 전략 분석

・ 콩을 분류하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 (출원번호 1020220113611)

- 카메라로 콩을 인식하여 결점두를 구분하는 기술 특허이나, 커피에 한정되지 않고 ‘콩’으로 표기

- 콩의 종류별로 모양이 상이하기 때문에 정확도가 떨어지거나, 딥러닝 모델의 사이즈가 클 것으로 예상

- 이를 보완하고자, 본 프로젝트에서는 단일 품종의, 로스팅 된, ‘커피 콩’으로 데이터를 한정하여 정확도를 높이고 모델의 사이즈를 최소화할 수 있음

・ Sorting Machine and Sorting Method (JP6312052B2)

- 카메라 모듈을 통해 커피의 모양을 인식하여 결점두를 구분하는 기술에 대한 특허이나, 자료를 살펴보면 카메라 모듈 1개를 통해 커피의 모양을 인식하고 있음

- 카메라가 비출 수 있는 단면의 반대편 결점에 대해서는 인식하지 못할 것으로 예상됨

- 이를 보완하고자, 본 프로젝트에서 제작하는 기기에서는 윗면과 아랫면 모두를 인식할 수 있도록 카메라 모듈 두 대를 이용할 예정

- 커피의 이동에 나선형 구조를 사용하였는데, 보다 안정적인 이동을 위해 체인 형태 구조물 설계 예정

특허전략

・ 기존에 시판중인 상업용 생두 품질 분류기와 다르게 로스팅 이후의 원두를 대상으로 작동

・ 가정에서 사용할 수 있도록 장치의 소형화 ・ 커피를 담아 옮기는 체인의 형태와 구동 방식의 독창성

시장상황에 대한 분석

경쟁제품 조사 비교

	CS ONE	M-32	카페인 프로젝트
가격	20,000 USD (약 2,800만 원)	36,500 DHS (약 1.340만 원)	프로젝트 지원금 40만 원 내외 (양산 시 추가 비용절감 가능)
분류 기준	생두 결점두 분류	원두 색상별 분류	원두 결점두 분류
장치 무게	50kg	180kg	2kg 내외 (목표)
*크기 (LWH)*	950300772	11005001500	350140300 (목표)
처리 속도	5kg/시간	50~100kg/시간	경쟁 제품 대비 느릴 것으로 예상

마케팅 전략 제시

S] 기존 경쟁 제품들의 기능을 융합한 상품 가정에서 사용할 수 있는 부담 없는 가격과 크기	W] 작은 크기로 인한 1회 처리 가능 용량의 한계 경쟁 제품 대비 느린 처리 속도
O] 시장의 지속적인 상승으로 인한 수요 확대 지속적 학습으로 인한 정확도 증가	T] 작은 초기 수요자 풀 유사 제품의 개발 가능성

SO] 기능과 가격을 내세워 수요 증대 가속화	ST] 부담 없는 가격을 내세워 수요 창출 유사 제품 개발에 대비해 기술 개선
WO] 정확도 증가에 따른 처리 속도 개선 가능성	WT] 가정용 제품으로 큰 처리 용량이 필수는 아님

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

・ 수십에서 수백 킬로그램에 달하는 상업용 제품들과 달리 수 킬로그램 정도의 경량화로 사용성 측면에 이점을 가진다. 소규모 카페나 가정에서 대형 장비에 의존하지 않고 커피의 품질을 향상시킬 수 있다.
・ 딥러닝을 통해 데이터를 지속적으로 분석하고 학습하여, 시간이 지나며 더 정교한 분석과 분류가 가능할 것이다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

・ 천만 원을 호가하는 기존 상업용 제품들에 비해 매우 큰 가격적 이점을 가지기 때문에 소비자들의 진입 장벽을 낮출 수 있다. 이로 인한 시장의 확대에 따른 수요의 증대를 기대할 수 있고, 기존에도 꾸준히 증가하는 추세인 커피 시장과 맞물려 상용화를 보다 빠르게 이루어낼 것으로 기대된다.
・ 품질을 중시하는 고급 커피 수요자들의 수요와 맞물려 스페셜티 커피 시장의 성장을 가속화 할 것으로 예상된다.

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

구성원 및 추진체계

설계

설계사양

제품의 요구사항

설계 사양

개념설계안

위 그림은 원두가 어떤 과정을 거쳐 분류되는지를 나타낸다. 기본적으로 원두를 기기에 넣으면 카메라에 모습이 찍히고 그 모습에 따라 라즈베리파이 내부에서 결점두를 판정하고 결점두 토출구에서 결점두는 토출하고 정상두는 정상적으로 배출된다.

위 그림은 기기의 모델링을 보여준다. 원두를 투입구에 넣으면 톱니에 연결된 체인이 돌면서 원두를 운반한다. 운반된 원두는 카메라에 찍힌 후 판정에 따라 중간에 배출되거나 마지막 부분에서 배출된다.

기기의 작업을 종합해서 나타낸 것은 위의 흐름도와 같다.

제작 소재

복잡한 구조를 구현하기 위하여 다소 높은 비용을 감수하고 3D 프린팅으로 제작하기로 결정하였다.

체인 구조

사각+날개형과 사각형의 내부 구멍 크기는 시안으로, 무시한다.
사각+날개형 체인이 교반력이 더 강할 것으로 보이나, 날개의 높이로 인해 원두가 두 개 이상 걸려 이동할 수 있다.
이 경우 카메라 모듈에서의 인식과 결점두 배출 부분에서 문제가 생길 수 있어 교반력이 보다 약하더라도 안정적인 원형 체인으로 선택하였다.
추가적으로, 카메라 캡쳐 타이밍을 조절하기 위해 센서 인식부를 추가하였고, 모델링은 아래와 같다.

메인 보드

오드로이드 보드가 라즈베리파이 대비 높은 컴퓨팅 파워를 가지고 있지만, 단순 연산 과정의 경우 높은 컴퓨팅 파워를 요구하지 않아 외부 컴퓨터에서 모델을 학습시킨 뒤 라즈베리파이를 이용하기로 결정하였다.
별도의 팬을 추가로 구매하여 열을 관리하고, 차액은 체인 구동부의 출력 비용에 투자할 예정이다.

모터

구동부의 원활한 동작과 비교적 소형화가 용이한 2안으로 결정하였다.

거리센서

초음파센서로 선정하여 진행하였으나, 감지 각도가 과도하게 넓어 적외선 센서로 변경하였다.

평가 결과

상기 항목들의 평가는 아래와 같이 진행하였다.

이론적 계산 및 시뮬레이션

이론적 계산

고려사항과 상술한 시뮬레이션 결과를 토대로 설계된 체인의 규격은 후술할 부품도에서 확인할 수 있는데, 설계된 체인을 토대로 이가 총 10개인 기어를 설계하였다.

체인의 중심부터 체인과 체인이 결합되는 핀 구멍 중심까지의 거리는 14mm이다. 따라서, 기어의 중심부터 체인의 중심까지 거리를 x라고 하면, xtan(18) = 14이므로 x = 43.09이다.
구한 x에서 체인 높이 반인 3mm를 빼 기어의 지름이 80.18mm로 설계되었다. 기어의 이는 체인과 맞닿는부분이 공차를 포함해 맞물릴 수 있도록 하단지름 12.62mm로 설계하였다.
추가로, 체인에 좀더 쉽게 들어갈 수 있도록 상단지름은 그보다 작은 6mm로 설계하였다.

시뮬레이션

Inventor의 응력해석 툴을 사용하여 적절한 체인 벽의 두께와 상술한 고려사항을 모두 종합하여 체인을 설계하였다.
이때, 재료 ABS, 핀 구속 조건(2개의 핀 구멍면), 하중 작용점은 가운데 구멍 면, 작용하는 모멘트힘 (토크)은 모터의 정격 부하 출력 7kgf.cm의 환산 값인 686.462N.mm를 사용하였다.
실질적으로 힘이 작용하는 체인의 응력해석 시뮬레이션 결과는 다음과 같다.

폰 미세스 응력

변위

안전계수

고려사항과 상술한 응력해석 결과를 참고하여 체인을 설계하였고, 설계된 체인에 마커를 추가하였으며 체인의 규격을 고려하여 이가 총 10개인 기어를 설계하였다.

상세설계 내용

조립도

소조립체의 목록 및 치수는 아래 조립순서 항목에 기재한다.

조립순서

1. 메인 지지대에 체인 가이드를 연결한다.
2. 톱니를 모터에 고정하고 모터 지지대에 장착한다.
3. 체인의 각 링크를 핀으로 연결하여 가이드와 위쪽 톱니에 맞물리도록 배치한다.
4. 아래쪽 톱니를 바닥에 설치하고 메인 지지대와 모터 지지대를 움직여 체인의 텐션을 조절한다.
5. 투입구와 중간 배출용 플랩을 고정한다.
6. 배출되는 원두가 담길 통을 위치한다.
7. 카메라, 센서 등을 설치한다.
8. 동작에 장애가 없도록 배선과 보드를 정리한다.

부품도

체인 및 톱니바퀴 설계도 - 3D 프린팅

투입구 및 가이드 설계도 - 3D 프린팅

1차 토출구 플랩 상세 규격 - 3D 프린팅

메인 지지대 설계도 - 3D 프린팅

모터 지지대 설계도 - 3D 프린팅

이하 구매 품목

Raspberry pi 5

Raspberry pi Active cooler

메인 모터 (WGM32-2946-2480)

L298N 모터드라이버 E6

기타 회로용 부품

LRS-100 파워 서플라이

OV5647 카메라 모듈

GP2Y0A41SK0F 적외선 센서

회로설계

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

파일:8시연영상.mp4

@@ 170번째 줄: / 170번째 줄: @@
 [[파일:8조모터.png|가운데|550픽셀]]
 구동부의 원활한 동작과 비교적 소형화가 용이한 2안으로 결정하였다.
+*'''거리센서'''
+[[파일:거리센서비교.png|가운데|550픽셀]]
+초음파센서로 선정하여 진행하였으나, 감지 각도가 과도하게 넓어 적외선 센서로 변경하였다.
 *'''평가 결과'''
 상기 항목들의 평가는 아래와 같이 진행하였다.
 [[파일:8조평가결과.png|가운데|550픽셀]]
+[[파일:거리센서점수.png|가운데|550픽셀]]
 ===이론적 계산 및 시뮬레이션===
@@ 242번째 줄: / 247번째 줄: @@
 OV5647 카메라 모듈
 [[file:카메.png|가운데|150픽셀]]
+GP2Y0A41SK0F 적외선 센서
+[[파일:적외선88.png|가운데|300픽셀]]
 *'''회로설계'''
@@ 249번째 줄: / 258번째 줄: @@
 ===완료 작품의 소개===
 ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
-내용
+[[파일:KakaoTalk_Photo_2024-12-18-11-51-24.jpeg|가운데|500픽셀]]
+[[파일:KakaoTalk_Photo_2024-12-18-11-51-08.jpeg|가운데|500픽셀]]
+[[파일:8시연영상.mp4|가운데|500]]
 ====포스터====
-내용
+[[파일:카페인포스터.png|가운데|600픽셀]]
 ===관련사업비 내역서===
-내용
+[[파일:스크린샷_2024-12-18_오전_9.39.57.png|가운데|700픽셀]]
 ===완료작품의 평가===
-내용
+[[파일:888.png|가운데|700픽셀]]
-===향후계획===
+===구성요소 및 제한요소===
-내용
+[[파일:스크린샷_2024-12-18_오전_9.44.12.png|가운데|700픽셀]]
 ===특허 출원 내용===
-내용
+[[파일:카페인특허.png|가운데|800픽셀]]