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아두이노와 서보로 구현하는 정밀 객체 추적 감시 시스템

프로젝트 개요

컴퓨터 비전 분야에서 객체 추적은 움직이는 관심 객체를 감지하고, 프레임 간 궤적을 추적하며, 행동 패턴을 분석하는 3단계로 구성됩니다. 본 프로젝트는 CCTV 카메라 영상에서 얼굴/객체를 실시간 검출하고, 팬-틸트 서보 구동 로봇 팔(레이저 마운트)로 대상을 물리적으로 추적하는 감시 시스템을 구현합니다. 처리(Processing) 환경에서 OpenCV 라이브러리를 활용해 얼굴 검출(하르 캐스케이드) 및 마우스 드래그 수동 제어 두 가지 모드를 제공합니다.

활용 분야

하드웨어 구성

부품수량비고
아두이노 우노 (또는 호환 보드)1서보 제어용
서보 모터 (Tower Pro MG996R)2팬(좌우), 틸트(상하) 축 구동
카메라 (일반 웹캠/CCTV)1PC 연결, Processing에서 비디오 캡처
레이저 모듈 (옵션)1서보 암에 장착하여 추적 지점 표시

소프트웨어 아키텍처

PC (Processing + OpenCV) → 시리얼(9600 bps) → 아두이노 → 서보 PWM 제어

소스 코드

1. 마우스 드래그 수동 제어 모드 (Processing)

// mouse_drag_final_arduino_working_code.pde
import processing.serial.*;
import processing.video.*;
import java.awt.*;
import gab.opencv.*;

Capture video;
OpenCV opencv;
Serial Com7;
int pan, tilt;
int[] inBytes = new int[3];

void setup() {
  size(500,500);
  String portName = Serial.list()[0];
  Com7 = new Serial(this, portName, 9600);
  video = new Capture(this, 320, 240);
  opencv = new OpenCV(this, 320, 240);
  opencv.loadCascade(OpenCV.CASCADE_FRONTALFACE);
  video.start();
  background(0); ellipse(width/2, height/2, 10, 10);
}

void draw() {
  scale(2);
  opencv.loadImage(video);
  noFill(); stroke(0,255,0); strokeWeight(3);
  image(video, 0, 0);
  Rectangle[] faces = opencv.detect();
  for (int i=0; i

2. 자동 얼굴 추적 모드 (Processing)

// facetracking_processing_final_code.pde
// ... setup 동일 ...
void draw() {
  scale(2);
  opencv.loadImage(video);
  image(video, 0, 0);
  Rectangle[] faces = opencv.detect();
  for (int i=0; i

3. 아두이노 서보 제어 코드

// mouse_drag_final_arduino_working_code.ino
#include 
byte inBytes[3];
Servo panservo, tiltservo;
int panangle = 90, tiltangle = 90;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  panservo.attach(9);
  tiltservo.attach(11);
}

void loop() {
  if (Serial.available() > 0) {
    inBytes[0] = inBytes[1];
    inBytes[1] = inBytes[2];
    inBytes[2] = Serial.read();
    if (inBytes[2] == 255) {  // 프레임 종료 바이트
      Serial.write(inBytes, 3); // 에코 백
      panangle = inBytes[0];
      tiltangle = inBytes[1];
      panservo.write(panangle);
      tiltservo.write(tiltangle);
    }
  }
}

필수 라이브러리 설치

  • Processing용 OpenCV 라이브러리: github.com/atduskgreg/opencv-processing (압축 해제 후 Processing libraries 폴더에 복사)
  • 아두이노 IDE 기본 내장 Servo.h 라이브러리 사용

회로도 및 기계부

CAD 파일 링크는 원문 참조. 팬-틸트 브래킷에 서보 2개 직교 장착, 카메라 또는 레이저 모듈 탑재.

구현 시 주의사항

  • Processing의 Serial.list()[0] 인덱스는 환경에 따라 달라질 수 있음. 실제 포트 이름으로 변경 권장
  • 카메라 해상도(320x240)와 Processing 창 크기(500x500) 비율에 맞춰 좌표 매핑 공식 조정 필요
  • 서보 동작 범위(0~180°)와 기계적 간섭 범위 확인 후 constrain 값 조정
  • OpenCV 하르 캐스케이드 파일 경로 확인(OpenCV.CASCADE_FRONTALFACE 내장 사용)
  • 실외/조도 변화 환경에서는 배경 차분(Background Subtraction) 또는 딥러닝 기반 검출기(Yolo, SSD 등)로 업그레이드 고려

확장 아이디어

  • 다중 객체 추적: 검출된 여러 얼굴 중 가장 큰 것/가까운 것 선택 로직 추가
  • PTZ 카메라 직접 제어: 서보 대신 ONVIF/RS-485 프로토콜로 카메라 팬/틸트/줌 제어
  • 알림 연동: 특정 구역 진입 시 MQTT/이메일/푸시 알림 발송
  • 녹화 연동: 추적 이벤트 발생 시 비디오 클립 자동 저장

제조공정

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