딥러닝 기반 빨래 개기 자동화 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of A Laundry Folding Automation System Based on Deep Learning
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초록
본 연구는 가사 노동의 효율성을 높이기 위해 의류 인식 및 빨래 개기 작업을 자동화하는 시스템을 설계하였다. CNN 모델을 사용해 FashionMNIST 데이터셋으로 상의를 분류하는 모델을 학습하였고, OV7670 카메라 센서를 통해 의류를 인식하여 분류 결과에 따라 접는 부위를 예측하고자동으로 빨래를 개는 알고리즘을 구현하였다. 연구 결과, CNN 모델은 의류를 효과적으로 분류하였고, 설계된 빨래 개기 알고리즘은 사전 설정된규칙에 따라 작업을 성공적으로 수행하였다. 본 연구는 컴퓨터 비전과 자동화 기술을 결합하여 가사 노동을 줄이고, 향후 스마트홈 시스템의 발전에기여할 수 있음을 시사한다.
Abstract
This study designed an automated system to improve household labor efficiency by automating clothing recognition and folding tasks. A CNN model was trained on the Fashion MNIST dataset to classify tops, and an OV7670 camera sensor was used to recognize clothing. Based on the classification results, the folding points were predicted, and an algorithm was implemented to automate the folding process. The study found that the CNN model effectively classified the clothing, and the folding algorithm successfully performed tasks accordingto preset rules. These findings suggest that integrating computer vision and automation can significantly reduce household labor, providinga foundation for future smart home applications.