[스마트팜] 비전 기반 자동 먹이 시스템 구축 아이디어


구피를 위한 스마트 아쿠아포닉스 프로토타입 만들기: 비전 기반 자동 먹이 시스템 구축 아이디어

요즘 스마트팜이나 아쿠아포닉스에 관심이 많아지면서, 나만의 자동화된 물고기-식물 재배 시스템을 만들어보는 사람들이 늘고 있습니다. 

1. 아이디어 개요

이번 시스템의 핵심 목표는 다음과 같습니다:

  • 비전 분석으로 구피 개체수 및 크기 추정

  • 수조 환경에 따라 적절한 먹이양 계산

  • 모터 기반 호퍼 시스템으로 자동 공급

  • 전체 시스템은 저비용 마이크로컨트롤러 기반으로 구현

2. 시스템 구성 요소

(1) 하드웨어

구성요소 설명
구피 수조 기본 수조 + 순환 펌프 + 여과기
카메라 Raspberry Pi Cam or USB WebCam (수면 위 고정)
조명 일정한 밝기를 위한 LED 조명
제어 보드 Raspberry Pi 4 (or Jetson Nano)
피딩 장치 서보 모터 + 사료통 (3D 프린터 활용 가능)
식물 재배 베드 수경재배용, 물과 연결된 순환 구조

(2) 소프트웨어

  • OpenCV / YOLOv5: 구피 객체 감지 및 크기 측정

  • Python 스크립트: 개체수 × 크기로 먹이량 계산

  • GPIO 제어 / 서보모터 제어: 피딩 장치 작동

  • 로그 기록: SQLite or CSV

  • (선택) Dashboard: Node-RED, 웹 UI 등

3. 먹이량 계산 로직

구피는 하루 체중의 약 1~3% 정도의 먹이를 섭취합니다. 평균 체장을 기준으로 개별 체중을 추정하고, 전체 개체수를 곱하여 필요한 먹이양을 계산합니다.

feeding_amount = fish_count * average_length_cm * 0.02  # 2% 체중 기준

조건 제어 예시:

if time_since_last_feeding > 6*3600 and water_temp > 20:
    trigger_feeding(feeding_amount)

4. 비전 분석 흐름

  1. 카메라로 실시간 영상 캡처

  2. YOLOv5 모델로 구피 탐지

  3. 경계 박스 크기로 평균 길이 측정

  4. 개체수 및 평균 체장 계산

  5. 적절한 먹이량 추정 및 공급 명령

5. 향후 확장 가능성

  • pH/EC/온도 센서 통합으로 더 정교한 물환경 조절

  • 성장 추이 분석 및 수동 조절 최소화

  • 모바일 앱/웹 연동으로 원격 모니터링

마무리

이번 프로젝트는 아쿠아포닉스를 단순한 취미 수준에서 정밀 자동화 시스템으로 확장해주는 좋은 계기가 됐습니다. 무엇보다 재미있고, 실험할 여지가 많다는 점에서 추천드려요. 앞으로도 환경 센서나 식물 성장 분석 등 다양한 자동화를 접목할 예정입니다.


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