공장 라인에 설치된 비전인식 장치로부터 이미지 파일을 받아 일부인(날짜 도장)을 실시간으로 검사(PASS or NG)하는 시스템 개발
- 365일 동일한 성능 보장
- 인건비 감소
- 높은 정확도
- 실시간 검사
- 빠른 속도
- 3명
- 2018.04~2018.09(6개월)
| 일시 | 내용 |
|---|---|
| 2018.04 | 역할분담 및 자료조사 |
| 2018.05 | 필요 물품 조사 및 구매 |
| 2018.06 | 전체 시스템 구성도 제작 |
| 2018.07 | HW 구축 |
| 2018.08 | SW 구축(서버, 모바일앱, OCR, 클라이언트 UI) |
| 2018.09 | Testing/Debugging |
- MariaDB
- Android Studio(모바일앱)
- Visual Studio(서버)
- Darknet(OCR)
- YOLOv2 기반 OCR개발
- Testing/Debugging
- H/W 부품 제작
- 전체 시스템 구성도
- 전체 흐름도
- UI를 통해 통과시킬 일부인을 설정한다.
- 컨베이어벨트에 설치되어 있는 포토센서에 물체가 감지되고 영상이 캡쳐된다.
- 캡처된 영상이 서버로 보내지고 일부인을 분석한다.
- 설정된 일부인과 비교하여 2가지 상태로 구별을 한다.
- 설정된 날짜와 같은 경우: PASS
- 설정된 날짜와 다른 경우: NG
- 모든 결과값들을 DB에 저장하고 UI에 띄워준다
- NG일 경우 관리자의 모바일에 푸쉬알림을 띄운다.
- 관리자는 모바일 앱을 통해 공장을 관리할 수 있다.
- 학습데이터로 활용하지 않은 제품으로 300번 테스트한 결과, 평균 0.13초의 속도와 100% 정확도로 불량 검출
- 제품의 종류별로 20개씩 수집 -> 총 100개(5종류)
- 7 : 3의 비율로 Train 셋, Test 셋 분할
- 직접 촬영으로 이미지 데이터 생성
- 다각도로 촬영
- 회전, 빛 조절 등으로 다양한 데이터 생성
- Labeling Tool(BBox-Label-Tool)을 활용하여 Labeling 수행