플러스프로젝트 배경
제조 현장에서 표면 결함 검사는 생산 품질을 보장하는 핵심 공정이다. 그러나 기존 방식은 숙련 작업자의 육안 검사에 의존해 일관성이 부족하고, 생산 속도가 빨라질수록 누락이 발생하기 쉬웠다. 특히 압출·프레스 부품은 스크래치, 핀홀, 오염 등 다양한 형태의 불량이 발생하는데, 크기가 미세하거나 조도 변화·표면 반사에 따라 인식하기 어려운 경우가 많았다. 이는 불량품이 고객에게 납품되어 클레임으로 이어지거나,
프로젝트 성과
정확도 개선
샘플링·CutMix로 데이터 편차를 보정해 mAP 0.82 달성
실시간 처리
TensorRT 최적화로 생산 라인 속도(120fps)에 대응
운영 효율성
UI 기반 보정으로 오탐 처리 시간 70% 단축, 검수 생산성 향상
핵심 기능
다중 결함 실시간 탐지
스크래치·핀홀·오염 등 다양한 불량을 고속 영상에서 안정적으로 검출
진행 단계
기획
2022.08.
결함 유형 정의, 샘플 데이터 수집, 라벨링 표준 수립, KPI 요구사항 분석
프로젝트 상세
압출·프레스 부품 생산 라인에 설치된 카메라 영상을 실시간으로 수집해 스크래치, 핀홀, 오염 등 다양한 표면 결함을 탐지하는 AI 시스템을 구축하였다. 데이터셋은 불균형이 심해 리샘플링과 CutMix 증강을 적용했고, EfficientNet 기반 탐지 모델을 활용해 정확도를 높였다. TensorRT 최적화를 통해 라인당 120fps의 초고속 처리 성능을 확보했으며, 조도 편차와 반사 문제는 ROI 크롭과 보정
