제조 업체의 표면 결함検出을 위한 이미지 인식 모델을 통한 제조 우수성 달성

평균적으로 제조 산업의 낮은 제품 품질의 비용은 총 매출의 약 20%입니다. 품질 관리는 많은 산업에서 중요한 역할을 하며 표면 결함을 검출하고 식별하는 능력은 매우 중요합니다. 인간의 지각과 판단에 의존하는 전통적인 수동 검사 방법은 시간 소요, 주관성 및 인간 오류 측면에서 부족합니다.

그러나 인공 지능과 이미지 인식 모델의 발전으로 이제 더 높은 정확도와 효율로 표면 결함 검출 과정을 자동화할 수 있습니다. 이 블로그에서는 표면 결함 검출을 위한 이미지 인식 모델을 활용하는 개념을 살펴보고 철강 산업의 예를 논의합니다. 검사 과정을 별개의 단계로 나누어 AI 기반 시스템이 어떻게 표면 결함을 정확하게 검출하고 분류할 수 있는지 이해하려고 합니다.

표면 결함 검출의 어려움

제조, 자동차, 전자, 섬유 등 다양한 산업에서 표면 결함 검출의 복잡성은 제품 품질의 결함으로 이어질 수 있습니다. 제조 오류의 복잡성은 조직에 상당한 장벽을 초래할 수 있으며 제품의 완전성과 고객 만족도를 손상시킬 수 있습니다. 생산 라인의 엄청난 속도는 결함을 신속하게 식별하는 메커니즘을 요구하며 실시간 검출 솔루션의 필요성을 강조합니다. 효과적인 결함 검출의 주요 장애물은 다음과 같습니다:

• 결함의 다양성과 복잡성: 제조 공정은 크기와 복잡성에 따라 다양한 결함을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 제조에서 결함은 미세한 페인트 결함에서 구조적인 비정상까지 다양할 수 있으며 일관된 검출과 분류는 어려운 작업이 될 수 있습니다.
• 고속 생산: 소비자 전자 산업과 같은 산업은 결함을 신속하게 식별하여 결함이 있는 항목이 시장에 도달하지 않도록 해야 합니다. 예를 들어, PCB 조립에서 솔더링 문제를 신속하게 식별하는 것은 제품의 신뢰성과 고객 만족도를 유지하는 데 중요합니다.
• 실시간 처리: 제약 산업은 제품의 안전성과 규정 준수를 보장하기 위해 실시간 검출이 필요합니다. 알약 코팅의 결함을 검출하는 것은 결함이 있는 의약품의 품질과 잠재적인 규제 문제를 방지하는 데 중요합니다.
• 수동 시각 검사: 제품을 표면 결함과 비정상성으로 검사하는 것을 포함합니다. 수동 프로세스 때문에 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 특히 대량의 경우 워크플로우가 지연될 수 있습니다. 또한 수동 검사 중에 결함을 간과하거나 잘못 분류할 수 있습니다. 수동 검사는 개인의 전문 지식에 크게 의존하므로 확장성과 가용성이 부족할 수 있습니다.

인공 지능의 이점

AI 기반 시각 검사는 제조 산업에서 수동 시각 검사 중에 발생하는 어려움을 극복하기 위한 유망한 솔루션을 제공합니다.

• 인공 지능과 이미지 인식 모델을 활용하여 AI 기반 시스템은 인간의 주관성을 최소화하면서 일관되고 객관적인 결함 검출을 제공할 수 있습니다.
• 이 시스템은remarkable 속도와 정확도로大量의 데이터를 분석할 수 있으며 검사 시간을 크게 줄이고 전체 효율성을 향상시킵니다.
• AI 모델은 인간 검사자가 놓칠 수 있는 미세하거나 어려운 결함을 검출하도록 훈련될 수 있으며 인간의 시각적 인식의 한계를 초월하여 결함 식별의 정확도를 향상시킵니다.
• 수동 검사와 달리 개인 검사자의 숙련도와 전문 지식에 크게 의존하지 않기 때문에 AI 기반 시각 검사는 확장 가능하며 다양한 검사 시나리오에 적응할 수 있습니다.
• 계속해서 학습하고 개선함으로써 이러한 시스템은 복잡한 결함 패턴을 처리하고 점점 더 신뢰할 수 있고 효율적인 품질 관리를 제공할 수 있습니다.

결함 처리의 세 단계

이미지 검출 모델은 딥 러닝과 세심하게 설계된 프레임워크의 강점을 결합하여 여러 작업을 높은 정확도로 수행합니다. 결함 처리의 주요 단계인 검출, 분류 및 위치 지정에서 탁월한 솔루션을 제공합니다.

이 세 단계의 결함 처리를 사용함으로써 산업은 품질 관리 프로세스를 최적화하고 효과적인 조치가 신속하게 수행되도록 할 수 있습니다.

다음 세대 AI 기반 시각 검사

Sigmoid에서 우리는 이미지 처리를 위해 특별히 설계된 최신 딥 러닝 알고리즘을 활용하는 솔루션을 개발했습니다. 이는 결함 처리 프로세스의 각 단계를 세심하게 최적화하는 것이 중요합니다. 특정한 측면에 초점을 맞춘 맞춤형 아키텍처를 사용하여 예외적인 성능을 보장합니다.

검출 및 분류: 첫 두 단계인 검출과 분류는 기능 추출의 효율성과 효과성을 향상시키기 위해 설계된 사전 훈련된 CNN 아키텍처를 사용합니다. 이 사전 훈련된 모델은 이미大量의 데이터셋에서 광범위한 훈련을 받았으며 사용 사례에 특정한 데이터가 제한된 경우 특히 유용합니다. 또한 다양한 증강 기법을 사용하여 프레임워크의 강건성과 신뢰성을 더욱 보장합니다.

위치 지정: 이 단계에서는 반드시 각 픽셀을 분류하는 것뿐만 아니라 객체 경계를 구분하는 것을 목표로 하는 의미론적 분할을 위해 특별히 설계된 딥 러닝 아키텍처를 사용합니다. 이는 컨텍스트 정보를 캡처하기 위한 인코더 경로와 공간 세부 사항을 회복하기 위한 대칭 디코더 경로로 구성됩니다. 이 구조는 글로벌 및 로컬 특징을 모두 캡처하여 정확한 위치 지정에 필수적입니다. 또한 각 고유한 결함 유형에는 해당 결함에 내재된 특징을 캡처하기 위한 개별 위치 지정 모델이 있습니다.

전체 프로세스에서 솔루션은 모든 세 단계의 결함 처리에서 높은 정확도를 유지합니다. 독점적인 솔루션 프레임워크의 예는 아래에 나와 있습니다:

결론

표면 결함 검출을 위한 이미지 인식 모델을 활용하는 것은 품질 관리의 새로운 시대를 열어갑니다. AI 기반 시스템은 일관되고 객관적인 검출을 제공하며 프로세스를 가속화하고 정확도를 향상시킵니다. 미세한 결함을 식별하며 인간의 능력을 초월하며 다양한 시나리오에서 확장 가능합니다. 이 기술을 채택하면 비용을 줄이고 제품의 신뢰성을 향상하며 경쟁력을 강화하며 제조 효율성과 우수성을 크게 향상시킵니다.