This study presents a prototype parcel sorting system integrating a cube storage frame, an X–Y Cartesian handling robot, YOLOv5-based visual detection, and a graphical user interface for small urban logistics hubs. The vision module detects QR and tape regions, while decoded QR information determines the destination. Arduino-based communication and actuation are integrated with infrared sensing for target-position detection. The previously reported precision values are 0.998 for QR and 0.999 for Tape, with an AP@0.5 of 0.995 for each class. Additional idealized layout calculations and assumption-based simulations examine the sensitivity of storage capacity, stopping error, and cycle time to aisle width and robot speed. These supplementary analyses do not constitute measured validation of prototype capacity, positioning accuracy, or end-to-end sorting reliability. The contribution is an integrated prototype and an evaluation framework for subsequent physical validation.
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본 연구는 도심형 소규모 물류 환경에서 택배의 목적지별 분류를 지원하기 위해 큐브형 스토리지 프레임, X–Y축 직교 이송로봇, YOLOv5 기반 영상 인식부 및 사용자 인터페이스를 통합한 시제품을 제안한다. 영상 인식부는 QR 및 Tape 영역을 검출하며, QR 판독으로 얻은 배송지 정보를 로봇 제어부에 전달한다. Arduino 기반 통신·구동 제어와 IR 센서 기반 목표 위치 검출을 통합하여 분류 동작을 구현하였다. 기존 평가에서 보고된 QR 및 Tape 클래스의 precision은 각각 0.998과 0.999이며, AP@0.5는 각각 0.995이다. 추가로 동일 공간 조건의 이상화된 저장 배치 분석과 가정 기반 정지 오차·처리 시간 시뮬레이션을 수행하여 통로 폭 및 이동 속도에 따른 설계 민감도를 분석하였다. 이러한 보조 분석은 실제 시제품의 저장 용량, 정지 정밀도 또는 전체 분류 성공률을 검증한 결과와 구분된다. 본 연구의 기여는 소규모 분류 시스템의 통합 구현 및 후속 실증을 위한 평가 체계 제시에 있다.
목차
요약 ABSTRACT Ⅰ. 서론 1. 개요 Ⅱ. 관련 연구 1. 물류센터 자동화 및 자동 저장·반출 시스템 2. 큐브형 고밀도 스토리지 시스템 3. YOLO 기반 객체 검출 및 물류 인식 4. 센서 기반 직교로봇 제어 Ⅲ. 스토리지 기반 물류 출하 시스템 1. 전체 시스템 개요 2. 큐브형 스토리지 프레임 설계 3. 출하 직교로봇 하드웨어 구성 4. YOLO 기반 QR 및 Tape 검출 구조 5. Arduino-Bluetooth 기반 제어 구조 Ⅳ. 성능 평가 및 보조 분석 1. 학습 데이터와 평가 범위 2. YOLOv5 기반 QR 및 Tape 검출 성능 3. 동일 공간 조건의 이상화된 배치 분석 4. 정지 오차와 처리 시간의 가정 기반 시뮬레이션 Ⅴ. 결론 ACKNOWLEDGEMENTS REFERENCES