제조분야 자동 품질 검사를 위한 딥러닝 기반 대형 이미지 분류시스템 개발 및 구축

김진호, 권준우, 황보유정, 이경전, 제조분야 자동 품질 검사를 위한 딥러닝 기반 대형 이미지 분류시스템 개발 및 구축 사례, 2018 한국지능정보시스템학회 추계학술대회, 2018. (Pdf)

Abstract

딥러닝 알고리즘의 발전에 따라, 다양한 산업분야에서의 딥러닝의 도입이 가속되고 있다. 제조분야의 경우 딥러닝을 적용하는데 있어 기존 적용 기술의 정확도를 상회해야 하며, 제안 된 시간내에 프로세스가 완료되어야 한다. 본 연구에서는 나사 제조 분야에서의 제약 조건 및 성능 조건을 만족하는 딥러닝 기반 대형 이미지 분류 시스템을 구축하였다. 결품 분류 공정 중 획득할 수 있는 대형 이미지 사진을 기반으로, 요구 조건인 분류 정확도 95%와 연산시간 0.2초를 만족할 수 있는 딥러닝 모형을 구현하였다. 이미지의 전처리를 위해 Hough Circle과 PCA를 사용하고, VGG 모형을 기반으로 CNN의 구조를 설계하였으며, 연산 속도 0.2초 내에 분류 정확도 99% 가 가능함을 확인하였다.