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적층제조에서 머신러닝을 활용한 불량 감지 시스템 개발

  • 정다은
  • 인천대학교
  • 작품구분일반형
  • 공개여부공개
  • 카테고리기타
  • 등록일2021-06-18
  • 팀원(공동개발자)문정윤, 임재호
  • 출품 경진대회2021년-1학기 산학 캡스톤디자인 경진대회(학생팀 & 멘토 모집)

상세설명

1. 수행배경

  • 적층 제조의 process는 기존 제조시스템의 process와 다름 -> 적층 제조에 맞는 새로운 품질 관리 시스템이 필요
  • 3D 프린터 특성 상 error가 발생하더라도 출력이 계속 진행 -> 불필요한 시간과 비용을 초
  • error가 발생한 것을 사람이 발견하고 직접 취소 시킨 후 출력을 처음부터 다시 진행해야 함 -> error를 초기에 발견하는 것이 매우 중요
  • 이후 smart factory에 적용되기 위해서는, 불량을 자동으로 탐지하고 프린터를 중단 할 수 있는 시스템이 필수적

2. 수행기간

  • 21.03.16 ~ 21.06.07​

3. 개발작품 설명

  • 오픈 소스 API 중 Tensorflow Object Detection를 활용하여 Warping Error에 대한 Real-time Defect Detection이 가능한 환경을 구축
  • 실제 실험을 통해 샘플을 출력하여 데이터 수집
  • 고프로를 이용하여 정해진 프레임마다 이미지 추출
  • 프레임별로 수집된 데이터들에서 객체의 모서리 부분을 확인하여 ‘warp’와 ‘normal’로 라벨
  •  라벨링된 XML파일을 통하여 작업 중 일어나는 Warping Error를 Detecting하는 API를 구현
  • 추천되는 Warping Error의 후보군을 통한 탐지 결과를 토대로 활성화 함수를 통해 실제 Detection을 진행

4. 활용방안

  • 적층 제조에서 process 상에서 발생하는 error를 자동으로 탐지하는 알고리즘을 통해 불필요한 시간과 비용이 초래하는 것을 방지
  • 이후 smart factory 시스템에 유연하게 적용될 수 있는 framework를 제시하여 적층 제조의 활용을 높이고 제조공정의 혁신을 이끌어 낼 수 있음
  • 대량 생산에서 defect detection은 매우 중요한 요소이므로, 실시간 모니터링을 통해 공정에 대한 신뢰성을 확보하여 mass customization에 기여할 수 있음

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