Industrial Deep Learning-based Mobility Platform Research for Anomaly Wiring Detection

산업용 딥러닝 기반 배선 이상 검출을 위한 모빌리티 플랫폼 연구

본 연구에서는 공정 내 인체 끼임 사고 및 저출산 고령화 시대 등의 문제들로 인한 인력 감소 문제들을 해결하기 위하여 인공지능 기반의 모빌리티 플랫폼을 개발하였다. 본 플랫폼은 yolo-v4 기반으로 로봇이 공정 내부를 이동하면서 공정 내 불량 와이어를 검출하여 공정 유지보수 관리자에게 알려 주고 실시간으로 공정 내부 상황을 무선으로 모니터링할 수 있는 기술을 연구하였다. 또한, 로봇에는 무선 충전 기능을 갖추고 있어 추가적인 공정 내 인체 끼임 사고 등을 예방할 수 있도록 하였다. 본 연구 결과에서는 불량 와이어 검출 시, 평균 92.1%의 정확도를 보였으며, 공정 제품에 대한 양품, 불량품의 검출은 평균 98%의 정확도를 보였다. 또한, 실시간 무선 영상 모니터링는 24fps로 전송되어 공정 내부를 살피는 것에 유의미한 결과를 보였다.