YOLO11과 RetinaMask를 활용한 실시간 자동 폐기물 분류 및 분할 시스템

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핵심 요약

YOLO11과 RetinaMask를 결합하여 변형된 폐기물을 실시간으로 정밀하게 감지하고 분류하는 컴퓨터 비전 파이프라인을 구축했다.

배경

수동 폐기물 분류의 비효율성과 위험성을 해결하기 위해 YOLO11과 RetinaMask를 결합하여 실시간으로 쓰레기를 감지하고 분할하는 시스템을 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 최신 비전 모델을 결합하여 실제 산업 현장의 난제인 폐기물 분류를 자동화할 수 있음을 입증했다. 특히 정밀한 세그멘테이션 기술은 단순 탐지를 넘어 로봇 자동화 공정의 핵심 데이터로 활용될 수 있는 실무적 가치를 지닌다.

실용적 조언

폐기물처럼 형태 변형이 심한 객체를 다룰 때는 단순 바운딩 박스보다 RetinaMask 같은 세그멘테이션 기법을 혼합하는 것이 유리하다.
데이터셋 구축 시 회전과 뒤집기 증강을 적극 활용하면 망가진 물체에 대한 모델의 인식률을 크게 높일 수 있다.

섹션별 상세

수동 폐기물 분류 과정은 느리고 위험하며 오염에 취약하다는 고질적인 문제가 존재한다. 시스템은 비디오 피드에 들어오는 모든 쓰레기를 감지하고 플라스틱 병, 용기, 종이 등 구체적인 카테고리로 즉시 분류한다. RetinaMask를 적용하여 찌그러진 병이나 찢어진 비닐봉지처럼 복잡하고 변형된 형태에 대해 픽셀 수준의 정밀한 예측을 수행한다. 이러한 고해상도 분할 마스크는 물체가 겹쳐진 환경에서도 경계를 명확히 구분하여 자동화 선별의 정확도를 높인다.

실제 환경의 폐기물은 정형화되지 않아 모델의 일반화 성능 확보가 필수적이다. YOLO11 모델을 기반으로 회전 및 뒤집기 기법을 포함한 커스텀 증강 데이터셋을 구축하여 학습을 진행했다. 데이터 증강을 통해 망가진 폐기물의 다양한 각도를 학습시킴으로써 과적합을 방지하고 탐지 견고성을 확보했다는 결과가 제시됐다. 이 파이프라인은 로봇 팔의 정밀한 피킹 작업을 가이드하거나 재활용 스트림의 오염을 방지하는 환경 기술 팀에 실질적인 도구를 제공한다.

실무 Takeaway

YOLO11과 RetinaMask를 결합하여 변형이 심한 폐기물에 대해 픽셀 단위의 정밀한 실시간 분할이 가능하다.
회전 및 뒤집기 등 커스텀 데이터 증강 기법을 적용하여 모델의 과적합을 방지하고 실제 폐기물 처리 환경에서의 견고함을 확보했다.
실시간 분류 대시보드와 정밀한 마스크 생성 기능은 로봇 팔을 이용한 자동 선별 시스템의 가이드라인으로 즉시 활용될 수 있다.

언급된 도구

YOLO11추천

객체 탐지 및 실시간 분류

RetinaMask추천

고정밀 픽셀 단위 인스턴스 분할

언급된 리소스

DemoWaste Sorting Video Demo