SingTown 기술의 AI 시각 자동 인식으로 견과류를 식별하고, 볶음 기계도 '불 조절'을 정확히 할 수 있습니다

스마트 볶음 기기에서는 땅콩, 해바라기씨, 밤 등 다양한 재료마다 각기 다른 가열 곡선과 교반 전략이 필요합니다. 수동 설정은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉽습니다. 볶음 과정의 자동화와 정밀한 제어를 실현하기 위해 볶음 로봇 제조업체는 SingTown의 OpenMV 스마트 카메라를 활용하여 머신 비전 기반 재료 인식 시스템을 구축할 계획입니다.

이 시스템은 카메라를 통해 재료 창고 내부의 원료 이미지를 촬영하여 현재 투입된 식품 유형을 자동으로 인식한 후, 해당하는 볶음 프로그램을 호출합니다. 인식 대상은 주로 입자 크기가 1~5cm인 견과류 식품으로, 설치 위치는 장비 상부에 있으며 조정 가능한 거리 내에서 재료 창고 내용을 촬영할 수 있습니다. 시스템은 땅콩, 해바라기씨, 밤 등 다양한 품종을 구분할 수 있어야 하며, 소량의 위치 편차나 각도 변화가 있어도 안정적인 인식을 유지할 수 있어야 합니다. 목표는 로봇이 자동으로 재료 종류를 인식하여 무인 투입과 스마트 볶음 매칭을 실현함으로써 장비의 지능화 수준과 사용자 경험을 향상시키는 것입니다.

스타팅 로봇 제조업체는 SingTown 기술의 OpenMV 스마트 카메라를 기반으로 한 재료 인식 시스템을 통해 AI 이미지 인식, 색상 및 질감 분석, 머신러닝 분류 알고리즘을 융합하여 실시간으로 재료 유형을 자동 인식할 수 있습니다.

시스템은 고해상도 카메라를 통해 원료 창고 이미지를 수집하고, 색 공간 변환(RGB-HSV) 및 형태 특징 추출 알고리즘을 활용하여 땅콩, 해바라기씨, 밤 등 원료의 색상, 질감, 형태 특징을 분석 및 분류합니다. 훈련 샘플 모델을 통해 시스템은 현재 창고 내 원료 종류를 신속하게 판단하고, 해당 번호 신호를 출력하여 로봇 볶음 프로그램과 자동으로 매칭합니다.

검색 과정에서 OpenMV 임베디드 비전 모듈은 다양한 조명 조건에 따라 자동으로 노출과 화이트 밸런스를 조정하여 안정적이고 정확한 인식 작업을 유지합니다. 재료 창고 내 재료 위치에 편차나 적층이 있어도 시스템은 영역 분할 및 다중 특징 융합 알고리즘(색상+텍스처+윤곽 형태)을 통해 정확하게 인식할 수 있습니다. 인식 결과는 시리얼 포트나 버스를 통해 메인 제어 마이크로컨트롤러로 전송되어 자동 매개변수 전환이 이루어집니다.

실측 데이터에 따르면, 이 시스템은 표준 조명 조건에서 세 가지 일반적인 볶음 과자 원료(땅콩, 해바라기씨, 밤)에 대한 인식 정확도가 95% 이상이며, 응답 시간은 0.5초 미만입니다.

SingTown Technology의 OpenMV 스마트 카메라는 낮은 비용, 간편한 배포, 강력한 간섭 저항 능력을 갖추고 있으며, 볶음 기계, 견과류 포장기, 식품 선별 시스템 등 다양한 장비의 에지 배포에 적합하여 식품 자동화 가공 산업의 지능형 업그레이드를 지원합니다.