Arduino UNO Q와 Edge Impulse 기반 실시간 Waste Segregation 자동화 설계

I Built an AI-Powered Automatic Waste Segregation System Using Arduino UNO Q ♻️

David Thomas2026년 5월 8일3분intermediate

AI 요약

Context

수동 분리수거의 번거로움으로 인한 재활용률 저하 문제를 해결하기 위한 자동화 시스템 필요성 제기. 기존 단순 Object Detection 프로젝트의 한계를 넘어 실제 Hardware Control과 연동된 물리적 액션 수행 구조 설계.

Linux-level processing과 MCU control이 통합된 Arduino UNO Q 채택을 통한 SBC 추가 구성 제거 및 시스템 복잡도 감소
Edge Impulse 기반의 Custom Dataset 학습 모델을 USB Camera에 배포하여 Paper, Plastic, Cardboard, Battery의 실시간 식별 구현
Confidence Threshold와 Stability Counter 도입을 통한 오탐지 방지 및 Servo Motor의 불필요한 떨림 현상 제거
Cooldown Timer 설계를 통한 동일 객체 중복 감지 및 반복 트리거 문제 해결
객체별 각도 제어(0°, 180°)와 위험물(Battery) 감지 시 Buzzer 알림을 결합한 Event-driven 제어 로직 구축

실천 포인트

1. AI 모델의 추론 결과가 물리적 구동부로 전달될 때 반드시 Stability Counter를 통해 신호의 안정성을 확보했는가?

2. 하드웨어 리소스 제약 상황에서 Linux 기반 처리와 MCU 제어가 통합된 보드(SBC 통합형)를 통해 Latency를 최적화했는가?

3. 단순 Detection을 넘어 물리적 Action의 중복 실행을 방지하는 Cooldown 전략이 설계에 반영되었는가?

태그