가공품 표면 결함 감지 시스템 성능 향상을 위한 이미지 필터링 및 데이터 증강

Q: 이 논문에서 정의한 표면 결함 감지 시스템이란 무엇인가?

표면 결함 감지 시스템은 가공품 생산 시 발생하는 굵힘과 흑점 같은 표면 결함을 실시간으로 감지하고 그 위치를 식별하는 자동화 시스템이다. 작업자의 주관적 판단으로 인한 일관성 결여와 오류 발생 위험을 줄이고, 데이터 수집 및 분석의 효율성을 높여 결함 검출의 정확도를 향상한다.

Q: 가공품 표면 결함 감지 시스템의 정확도를 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, YOLOv8 Small 모델을 최적의 결함 인식 모델로 선정하고 Instance segmentation 방식을 도입하여 결함의 가시성과 정확한 위치를 확보하였다. 또한, 이미지 Laplacian variance를 높이는 이미지 처리 기법과 Augmentation, GAN을 활용한 데이터 증강이 정확도 향상에 크게 기여한다.

김영재; 김동현; 표진우; 김진구; 곽호택; 장인배; 박용재

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김영재 (강원대학교) 김동현 (강원대학교) 표진우 (강원대학교) 김진구 (CAE테크놀러지) 곽호택 (CAE테크놀러지) 장인배 (강원대학교) 박용재 (강원대학교)

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2024 한국생산제조학회 추계학술대회

발행연도: 2024.12

수록면: 73 - 73 (1page)

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가공품을 생산할 때 표면에는 다양한 결함이 발생한다. 결함으로 인한 불량여부를 판단할 때, 작업자가 직접 결함을 판단할 경우 주관적 기준에 따라 일관성이 결여되고, 결함 인식에 오류가 발생할 위험이 크다. 또한 데이터 수집과 분석이 비효율적이기 때문에 결함의 자동 검출 시스템의 수요가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 표면 결함 중 일부인 긁힘과 흑점을 실시간으로 감지하고 결함의 위치를 식별하는 자동화 시스템을 개발하였다. 결함 인식을 위한 모델로 YOLOv8, SSD, Retina Net을 비교 분석한 결과, 정확도가 가장 높은 YOLOv8 중에서 높은 처리 속도와 정확성을 보장하는 Small 모델을 최적의 결함 인식 모델로 선정하였다. 결함 검출 방식으로 In ... 전체 초록 보기

#Image processing #Machine learning #Surface defect detection

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