안녕하세요! 천안 K-디지털트레이닝 교육을 운영하고 있는 모블교육센터 평생교육원입니다

이번 교육과정 훈련생들이 준비하고 있는 프로젝트를 소개하는 일곱 번째 시간입니다.

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AI를 활용한 지능형 영상처리 프로그램 개발 과정 수업의 7팀

프로젝트 주제는 <머신비전 활용 불량검출 시스템> 입니다.

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두 팔을 걷어붙이고! 멘토님과 열성넘치는 회의를 하는 모습이네요!

7팀이 만든 딥러닝을 활용한 불량 검출 시스템을 어서 소개해보도록할게요

사람의 눈 보다 기계로 불량을 검출하게 되면

제품의 안전성과 신뢰성을 확보할 수 있고,

생산 효율성을 높일 수가 있겠죠?

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7팀은 머신 비전과 딥 러닝을 통해 객체 인식 및 불량을 검출하는 것이 1차 목표였고

무게 센서를 활용하여 객체의 무게에 따라 검출하는 기능을 더하는 것과,

컨베이어 벨트를 활용해 해당 시스템이 자동화 되는 것을 목표로 하였다고 합니다.

프로젝트의 주요 기능으로는

실시간 스트리밍을 통해 현재 검출 상황 시각화 기능과

객체 인식과 무게 인식을 통한 불량 검출 기능,

데이터베이스를 활용한 검출 데이터 저장 및 회원 정보 저장,

웹 페이지를 활용한 시각화 기능이 있습니다.

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아마존 웹 서비스를 활용해서 서버를 구축했기 때문에

AWS와 라즈베리파이를 활용한 센서들의 기능 동작,

로보플로우를 활용한 딥러닝 모델 학습을 진행했습니다.

YOLO란 이미지를 한번만 보고 바로 물체를 검출한다는 뜻을 가지고 있고

높은 속도와 정확도를 제공하며 실시간 객체 검출에 적합합니다.

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구현하려는 시스템에 필요한 기술을 적절히 선택하는 것도

프로젝트를 완성하는데의 필수불가결한 조건이겠죠!

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7팀은 현명하게 학습모델의 장단점을 따져 객체 학습모델을 선정했네요

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저희 첫번째 데이터셋 PCB입니다.

컨베이어벨트가 동작하게 되고, 카메라로 이미지를 촬영을 하고 인식을 합니다.

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불량 클래스로는 납 결합, 열린회로, 연결점 손상이 있습니다.

불량검출이 되었다면 빨간색LED와 서보모터가 작동됩니다.

그리고 객체의 내용들은 데이터베이스 및 서버에 저장되고 홈페이지에 출력하게 됩니다.

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정상일 경우는 초록색 LED가 점등되고,

객체의 내용들이 데이터베이스 및 서버에 저장되어 홈페이지에 출력하게 됩니다

두번째 데이터셋 음료팩입니다. 컨베이어벨트가 작동되고 카메라가 촬영을 하고 인식을 하게 됩니다.

불량 클래스로는 쥬스팩의 이미지손상, 패킹 손상 무게 미달이 있습니다.

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여기서 무게미달 불량 같은 경우는 외관상의 문제가 없는 1차 검출을 통과한 객체에 대해서

2차 검출을 하기 위해 추가한 시스템입니다.

불량검출이 되었다면 빨간색LED와 서보모터가 작동됩니다.

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정상일 경우 초록색 LED가 점등되고 로드셀로 이동하게 됩니다.

그 다음 객체의 무게를 센서로 측정을 하고 불량일 경우 서보모터가 동작되고,

객체의 내용은 데이터베이스 및 서버에 저장됩니다.

정상일 경우에는 아무런 동작이 없습니다.

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아이디와 패스워드를 입력하여 로그인을 하게 되면

관리자와 회원의 메인페이지의 구성이 다른것을 볼 수 있습니다.

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관리자의 메인페이지의 구성요소는

실시간 영상출력, 검수 현황표, 검수 현황 그래프, 컨베이어 벨트 동작, 무게 설정이 있고,

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회원의 메인페이지는

실시간 영상 출력, 검수 현황표, 검수 현황 그래프는 볼 수 있지만

컨베이어벨트 제어와 객체 무게 설정이 불가능 합니다.

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꽤나 복잡하고 기능도 많은 프로젝트임에도 불구하고

꼼꼼하게 프로젝트 수행 결과를 체크하고 기능 테스트를 완료한 7팀인데요,

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소프트웨어 부분에서 실시간 영상 출력 데이터를 전송하는데 많은 비용이 발생하고,

하나의 카메라로 두 개의 자원을 할당할 수 없는 문제가 발생하여

한 부분의 자원을 해제하고 재실행하는 형식으로 문제를 해결 했지만,

에러가 발생해 부분 완료 된 상태입니다.

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그러나 나머지 하드웨어, 모델링, 서버 부분에서 객체인식과 불량검출, AWS와 DB테스트 모두 성공적으로 완료하였습니다.

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그래도 프로젝트 발표회를 하기 전까지

최선을 다해 개발, 보완하는 7팀의 모습이 굉장히 인상깊었습니다

자체 평가를 통해 해당 프로젝트를 완성하기까지의 노력과 팀워크를 되돌아보는 시간도 가졌는데요

처음 접해보는 기술, 그리고 사용법이라 어려운 점이 많았지만

팀원들과 함께여서 해낼 수 있었다는 깨달음을 얻었다고 하네요.

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모블교육센터에서의 이러한 경험이

앞으로의 사회/회사 생활에서도 큰 밑거름이 될 것이라 믿습니다

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