AI/빅데이터 구축 사례_자동차 부품 제조 기업에 머신비전 데이터 학습을 통한 이종 혼입 불량방지 시스템 구축
㈜디엘정보기술은 제조데이터 AI 문제 해결 솔루션 실증사업으로 자동차 부품 제조 기업에 머신비전 데이터 학습을 통한 이종 혼입 불량방지 시스템 구축 운영중임
원시데이터
분석환경/기술
데이터 수집/적재
시각화
원시데이터
Raw Data
- 127산 30도
- 227산 45도
- 328산
- 431산
- 제조 공정 중 H/Shaft 상단 사진 촬영(흑백)
- 이미지 해상도: 5MP(2592 × 1944)
- 27산 30도, 27산 45도, 28산 및 31산으로 구분할 수 있으며, 각 구분별로 여러 종류의 제품이 존재
- 각 제품들의 높이가 서로 달라 조명 및 카메라 포커스가 달라짐
- 약 30초마다 새로운 제품의 사진이 수집되어 현재 약 1TB의 원본 데이터 보유
분석환경/기술
Analysis environment / technology
- ResNet, VGG, YOLO, Inception 딥러닝 모델과 SVM 머신러닝 모델 테스트 하여 최적의 모델선정
-
Inception V4 모델의 특징
- Residual Connection 도입으로 심층 신경망 훈련 안정화
- 기존 Inception 모듈 최적화로 적은 파라미터를 이용하여 높은 효율 달성하며, 학습 및 추론 시간 단축
데이터 수집/적재
Data Collection / Loading
- 제품이 카메라 밑에 위치할 경우 PLC에서 카메라 연결된 PC에 촬영 신호 전송
- 카메라 촬영 진행
- 작업일자_시간_순번_품번.bmp파일로 이미지 저장
시각화
Visualization
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실시간 이종품 AI 탐지 화면
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이종품 탐지 이력 조회
REFERENCE
