최신 물체 감지 모델이 제조 공정에서 품질 검사를 자동화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
품질 검사는 제품이 요구되는 품질 표준을 충족하는지 확인하는 제조 과정의 중요한 작업입니다. 그러나 제품의 복잡성이 증가함에 따라 기존의 검사 방법을 사용하여 품질을 평가하는 것은 많은 비용이 소요될 수 있습니다.
제조업체들은 검사 비용을 줄이기 위해 물체 감지 및 시맨틱 세분화와 같은 딥러닝 기반 검사 기법으로 전환하고 있습니다. 딥러닝은 신경망이라는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 식별하는 인공 지능(AI) 의 하위 분야입니다. 이러한 기술은 이미지와 동영상을 포함한 광범위한 데이터 세트를 분석하여 검사 워크플로우를 자동화하고 인간 검사자에 대한 의존도를 줄이는 데 도움이 됩니다.
다목적성과 비용 효율성으로 인해 AI 기반 품질 보증은 비즈니스 수익성을 크게 향상시킵니다. 보고서에 따르면 제조업은 2035년까지 AI를 통해 3조 달러 이상의 수익을 얻을 수 있을 것으로 예상됩니다.
이 문서에서는 딥러닝 방법으로 품질 검사를 개선하는 방법과 다양한 산업 분야에서 Ultralytics YOLO11 여러 산업 분야에서 검사를 향상시킬 수 있습니다.
품질 검사는 제품이 소비자에게 전달되기 전에 결함, 이상 또는 불일치가 있는지 여부를 평가합니다.
이 프로세스는 제품이 조립 라인을 통과하는 생산 중 또는 생산 후 상품이 유통 라인으로 이동하기 전에 발생할 수 있습니다.
종종 전문가가 육안으로 평가하여 제품이 원하는 디자인 표준에서 벗어나는지 또는 충족하지 않는지 확인하는 작업을 수행합니다.
그러나 품질에 대한 요구가 증가함에 따라 제조업체는 운영의 민첩성과 확장성을 높이기 위해 자동화된 딥러닝 접근 방식으로 전환하고 있습니다.
딥러닝 접근 방식은 인간 두뇌의 원리에 따라 작동하는 인공 신경망을 사용합니다. 네트워크는 서로 연결된 뉴런 층으로 이루어져 있습니다. 각 뉴런은 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 예측을 생성하기 위해 수학적 계산을 수행합니다.
품질 검사에서 딥러닝 모델에는 제품 이미지에서 자동으로 학습하고 특징을 추출하는 컴퓨터 비전 프레임워크가 포함됩니다.
컴퓨터 비전 모델을 개발하려면 전문가가 관련 데이터 세트에 대해 신경망을 학습시키고 새로운 데이터 세트에서 유효성 검사를 실행하여 성능을 확인해야 합니다.
검증이 완료되면 전문가는 다음과 같은 다양한 배포 도구를 사용하여 이러한 모델을 카메라와 센서에 배포할 수 있습니다. PyTorch, ONNX및 OpenVINO.
비전 기반 품질 검사는 여러 가지 방법을 사용하여 손상, 균열, 누락된 품목을 감지하고 위치를 파악합니다. 아래 목록에는 네 가지 최신 딥러닝 접근 방식이 나와 있습니다.
이진 분류는 물체에 결함이 있는지 여부를 판단하는 등 이미지를 두 가지 클래스 중 하나로 분류하는 작업을 말합니다.
시각적 데이터를 기반으로 분류 모델은 예/아니요라는 이진 결정을 출력합니다. 누락된 항목을 감지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 분류 모델은 상품에 누락된 항목이 있는지 여부를 감지할 수 있습니다.
다중 클래스 분류는 이미지를 두 개 이상의 클래스로 분류하는 작업입니다. 각 이미지를 미리 정의된 여러 카테고리 중 하나에 할당합니다.
예를 들어, 다중 클래스 분류 모델은 제품의 이미지를 분석하고 여러 손상 또는 균열 유형에 대한 확률을 반환하여 어떤 유형이 가장 가능성이 높은지 알려줄 수 있습니다.
이는 긁힘, 찌그러짐, 균열 등 다양한 결함으로 인해 다른 처리 절차가 필요할 수 있는 제조 분야에서 유용합니다.
로컬라이제이션은 이미지 내에서 물체나 특징의 특정 위치를 식별하는 것을 말합니다. 물체 감지 모델을 사용하여 특정 손상 영역을 강조하는 경계 상자 또는 좌표를 예측합니다.
이는 건물이나 산업 부품의 균열 탐지와 같이 목표 수리를 위해 결함의 정확한 위치를 파악해야 하는 작업에 유용합니다.
예를 들어 인프라 유지보수에서 로컬라이제이션 모델은 콘크리트 구조물의 이미지를 분석하여 균열이 있는 정확한 영역을 표시할 수 있습니다.
다중 클래스 로컬라이제이션은 이미지 내에서 여러 결함을 식별하고 위치를 파악하는 동시에 각 결함을 미리 정의된 여러 범주 중 하나로 분류합니다.
고급 물체 감지 모델을 사용하여 결함의 유형과 위치를 파악하여 더 자세한 정보를 제공합니다.
예를 들어, 다중 클래스 로컬라이제이션 모델은 손상된 물품의 이미지를 분석하여 긁힘이나 균열과 같은 결함 유형과 물체 내 결함의 정확한 좌표를 표시할 수 있습니다.
기존의 검사 방법은 임계값, 사전 정의된 체크리스트, 합격/불합격 기준 등 사용자가 정의한 규칙과 표준에 따라 보다 엄격하게 이루어집니다.
예를 들어, 규칙 기반 비전 기술에서는 전문가가 특정 제품의 이상적인 색상, 모양, 크기를 정의합니다. 카메라나 기타 이미지 캡처 장치가 이러한 표준에서 벗어나는 것을 감지하면 시스템이 전문가에게 알려줍니다.
딥러닝 접근 방식은 더 복잡한 감지 시스템을 구축할 때 더 큰 유연성을 제공합니다. 이러한 접근 방식에는 결함이 있는 물체의 이미지에 대한 광범위한 데이터 세트를 수집하고 주석을 달 아야 합니다. 전문가들은 주석이 달린 데이터를 사용하여 다음과 같은 물체 감지 모델을 훈련합니다. Ultralytics YOLO11. 학습이 완료되면 카메라나 센서에 모델을 배치하여 이미지를 캡처하고 실시간으로 결함을 식별할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 YOLO11 을 품질 검사에 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다.
유온리 룩온스(YOLO )는 높은 정확도, 적응성 및 속도로 유명한 최첨단(SOTA) 실시간 객체 감지 모델입니다. 최신 버전은 Ultralytics YOLO11로, 특징 추출, 속도, 정확도, 적응성 측면에서 이전 버전보다 개선되었습니다.
더 정확한 특징 추출을 위해 아키텍처가 개선되었으며, 처리 속도를 높이기 위해 최적화된 훈련 파이프라인이 포함되어 있습니다. 이전 버전보다 22% 더 적은 매개변수와 더 높은 정확도 점수로 계산 효율성이 향상되었습니다.
다재다능한 기능으로 인해 YOLO11 여러 영역에서 품질 검사 워크플로우를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 물체 감지 및 세분화와 같은 작업을 수행하여 제품의 이상, 손상, 균열, 누락 품목 및 포장 오류를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
제조 산업에서 컴퓨터 비전 모델을 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전 모델은 제품에 필요한 모든 품목이 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 조립된 제품에서 누락된 구성 요소를 감지하여 완전성을 보장할 수 있습니다.
전자 제품 제조에서 누락된 구성 요소, 잘못 정렬된 부품 또는 납땜 문제를 식별하는 것은 최종 제품의 신뢰성과 올바른 기능을 보장하는 데 매우 중요합니다.
같은 물체 감지 모델 YOLO11 과 같은 물체 감지 모델은 회로 기판에서 누락되거나 잘못 배치된 부품을 감지하도록 학습시킬 수 있습니다. 실시간으로 보드의 이미지를 분석하고 누락된 저항이나 커패시터와 같은 결함을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 배송 전에 각 유닛의 조립이 올바른지 확인할 수 있습니다.
균열 감지는 이미지 또는 센서 데이터를 분석하여 균열의 위치, 크기, 심각도를 정확히 파악하는 또 다른 감지 작업입니다.
자동차 산업은 기어, 브레이크 시스템 등 여러 부품의 균열을 감지하여 안전 기준을 충족해야 하는 한 가지 예입니다.
YOLO11 같은 모델을 학습시켜 복잡한 자동차 부품의 표면 긁힘이나 균열과 같은 결함을 빠르게 감지할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 작업을 통해 긁힘, 찌그러짐, 변형 등 제품 표면의 다양한 유형의 손상을 감지할 수 있습니다.
섬유 산업은 물체 감지 및 세분화 모델( YOLO11)을 사용하여 AI 기반 손상 감지를 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 생산 과정에서 찢어짐, 구멍, 얼룩 또는 원단 불일치와 같은 결함을 식별할 수 있습니다.
이상 감지란 제품의 디자인, 구조, 외관, 크기 등을 분석하여 이러한 특성이 원하는 표준에서 벗어나는지 여부를 평가하는 작업을 말합니다.
의약품 제조에서는 의약품의 품질과 안전을 보장하기 위해 이상 감지 기능이 필수적입니다. 제조업체는 YOLO11 을 사용하여 정제 모양, 크기, 변색 또는 이물질의 불일치 등의 이상 징후를 감지할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 모델이 제조 분야에서 활용되는 또 다른 예는 산업 포장 및 라벨링 분야입니다. 예를 들어 식음료 산업은 소비자 안전과 규정 준수에 대한 엄격한 기준을 충족해야 합니다.
YOLO11 같은 모델은 잘못된 라벨링, 포장 손상, 안전 밀봉 누락과 같은 포장 오류를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 라벨이 바코드 또는 유효기간과 함께 올바르게 배치되어 있는지 확인할 수 있습니다.
이를 통해 제품이 업계 규정을 준수하고 소비자 유통을 준비할 수 있습니다.
AI 기반 품질 검사 프레임워크는 여전히 진화하고 있으며 수많은 과제에 직면해 있습니다. 다음은 이러한 기술에 대해 고려해야 할 몇 가지 한계와 향후 연구 방향입니다.
딥러닝 기반 품질 검사는 다양한 물체 감지 모델의 지속적인 개발로 인해 기하급수적으로 발전하고 있습니다. 제조업체는 AI 기반 품질 검사를 통해 기존 접근 방식보다 더 큰 확장성과 유연성을 확보할 수 있습니다.
기업은 YOLO11 같은 모델을 사용하여 검사 프로세스를 자동화할 수 있으며, 향상된 아키텍처와 특징 추출 기능을 활용하여 정확도와 속도를 향상시킬 수 있습니다.
YOLO11 및 기타 물체 감지 모델에 대한 자세한 내용은 GitHub 리포지토리를 확인하고 활발한 커뮤니티에 참여하여 확인할 수 있습니다. Ultralytics 에서 최첨단 딥러닝 프레임워크를 통해 제조업을 재정의하는 방법을 살펴보세요.
