| 연구목표 |
제조현장에서 생산되는 다양한 제품들의 검사를 사람의 육안검사나 머신비전 검사의 장점을 극대화하고 기존 머신비전의 한계를 극복하기 위하여, 딥러닝을 활용한 비원형 용기 생산 공정의 머신비전 검사 시스템 개발 딥러닝 기반 이미지 분석은 육안검사의 정교함과 유연성에 컴퓨터 시스템의 신뢰성, 일관성, 빠른 속도를 결합시키기 때문에, 기존 머신러닝의 접근방식으로... |
| 연구내용 |
검사기 기구물 구성 - 제품의 사진을 획득하기 위해 제품 Jig 및 기구부, 카메라, 조명, 케이블, 렌즈, PC 세트를 구매 및 제작함 양품 및 불량 사진을 획득, 분류하여 DB 구축 - 애리어 칼라 카메라(5M 이상)로 비원형용기를 360°회전시키면서 등각으로 n 번 영상을 획득한 후 영상을 자동저장 프로그램으로 개발하여 PC에... |
| 기대효과 |
본 개발에서 나오는 딥러닝 기술은 머신 비전 자동화 시스템 구축 사업에서도 활용할 것이며, 더 나아가서는 기존의 개발 제품인 머신 비전 시스템에의 응용을 통하여 딥러닝 기술 확보 및 제품 개발을 통해 도약을 위한 발판이 될 것임 머신 비전과 이송 컨베어 및 이송로봇, 불량 배출 시스템과의 연동을 통하여 생산라인의 자동화 구축인 스마트 팩토리 사업에 활... |
| 키워드 |
머신비전,머신비전시스템,딥러닝,영상처리,머신러닝 |