스마트 품질관리 시스템 구축을 위한 영상 분석 기반 자동화 검사 연구

1. 서론

스마트 팩토리의 핵심 경쟁력은 생산성 향상과 품질 관리의 고도화에 달려 있다 제조 현장에서는 끊임없이 증가하는 생산량과 품질 기준 충족에 대한 압박을 받고 있으며 이에 따라 자동화된 검사 시스템의 도입이 절실하다 특히 인간의 눈으로는 판별하기 어려운 미세한 결함까지도 신속하고 정확하게 검출하는 시스템의 필요성이 더욱 커지고 있다

본 연구는 영상 분석 기술을 활용하여 제품 외관 검사를 자동화하는 시스템을 개발하고 그 성능을 평가한다 이 시스템은 고해상도 카메라와 정교한 조명 시스템을 통해 제품 이미지를 고품질로 획득하고 노이즈 제거 및 윤곽 추출 등의 전처리 과정을 거친다 다양한 결함 데이터셋으로 학습된 YOLOv5 기반의 딥러닝 모델을 적용하여 실시간으로 결함을 검출하고 그 위치를 정확하게 파악한다 검출된 결함은 크기와 종류에 따라 분류되고 사전에 구축된 결함 데이터베이스와 비교 분석되어 불량 여부를 판정한다 더 나아가 시스템은 검사 결과를 실시간으로 모니터링하고 데이터를 체계적으로 관리 저장하여 생산 현장의 품질 관리에 필요한 다양한 정보를 제공한다

본 연구는 기계공학적 지식을 바탕으…