딥러닝 기반 부품 분류 및 품질 판별 기술 개발

사업개요

사업명

사업 세부목적

ㅇ 주조 공정에서 불량 탐지를 위해 불량 분류와 불량 발생 영역 시각화 기능 구현 딥러닝 모델 프레임워크를 개발하고 학습된 딥러닝 모델 평가를 위한 시각화 및 평가 체계를 구축

사업기간 및 예산

- 사업기간 : 계약체결일로부터 5개월

- 소요예산 : 30,000천원

과업 내용

ㅇ 딥러닝 모델 학습을 위한 주조 공정 제품 데이터베이스 구축

· 정상 및 비정상 주조 제품 이미지 확보(각 5,000장 이상)

· 데이터 불균형 문제 해결을 위한 데이터 증강 알고리즘 개발

· 데이터 전처리 알고리즘 적용하여 학습용 데이터베이스 구축

ㅇ 딥러닝 기반 주조 제품 불량 탐지 및 불량 발생 영역 검출 알고리즘 개발

· 불량 발생 여부 판별 및 불량 영역 시각화가 가능한 딥러닝 기반 불량 탐지 알고리즘 개발(Precision, Accuracy, Recall 각 95% 이상)

· 실제 주조 공정 적용을 위한 경량화된 딥러닝 모델 개발

· 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 최적화

ㅇ 불량 탐지 딥러닝 모델 평가 체계 구축

· 불량 판별 딥러닝 모델의 성능 평가 체계 구축 및 시각화 기법 개발

· 타 산업 제품 데이터에 대한 불량 탐지 성능 평가(타 산업 제품 종류 2가지 이상)

· 기존의 특징 추출 기법과 불량 영역에 대한 특징 추출 성능 비교

수행 방법

ㅇ 주조 공정 제품의 정상 및 비정상 이미지 데이터 확보와 데이터 증강 기법을 활용하여 딥러닝 모델 학습용 데이터베이스 구축

ㅇ 주조 제품 불량 판별 및 불량 영역 시각화를 위한 경량화된 딥러닝 모델 개발

ㅇ 개발된 딥러닝 모델의 성능 평가 체계를 구축하고 타 산업 제품에 대한 적용 가능성 검증

주요 산출물

ㅇ 딥러닝 모델 학습용 주조 제품 데이터베이스

ㅇ 주조 제품 불량 탐지 및 불량 영역 시각화 딥러닝 모델

ㅇ 불량 탐지 딥러닝 모델 성능 평가 체계 및 시각화 도구

(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)

BRM	J005	산업·통상·중소기업>산업기술지원
KDC	530	공학, 공업일반, 토목공학, 환경공학
DDC	658	General management
ILC	vah	techniques; operations; production processes; procedures [engineering]