객체탐지와 오토인코더를 활용한 스마트 공장 이상탐지 방안 개발

Abstract

최근 다양한 산업 분야에서 인공지능 알고리즘 적용을 시도하고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 제조 산업에서도 분류, 예측 및 감시 등의 영역에서 인공지능에 관한 연구를 수행하고 있다. 하지만 제조 산업의 특성상 중소기업들은 인공지능과 같은 새로운 영역으로의 투자는 쉽지 않다. 새로운 관리영역의 추가는 기업의 입장으로는 부담이 될 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 저비용 및 고효율 관점에서 제조시스템 설비에 이미지를 기반으로 한 공정 관리 시스템을 제안하고자 한다. 대표적인 객체 탐지 알고리즘인 YOLOV5와 오토인코더를 공정 이상 탐지 방향으로 활용하고자 한다. 먼저 YOLOv5 알고리즘을 통해 모바일 기기 수준에서 촬영한 영상의 정보에서 객체를 실시간으로 추출한다. 그 후 추출된 객체의 이미지 영역을 오토인코더에 입력값으로 정의하고, 주요 특징을 추출하고자 한다. 특히 학습에 필요한 데이터의 양과 시나리오 분석을 통하여 객체 탐지의 성능을 비교하였다. 본 연구에서 제시된 이상 탐지 방법론을 통해 국내 제조 중소기업들의 스마트 공장 구축과 생산성 및 수율 향상 등의 목적에 기여되길 기대한다.