제조물에 대한 딥러닝 기반 검사 조건 설정 자동화 프로세스 개발

Abstract

이 연구는 3차원 형상 측정 및 검사 자동화 프로세스를 제안한다. 이 제안은 특히, 정확도가 떨어지는 2D 이미지 간 단순 매칭 검사 방식과, 사용자가 오랜 시간에 걸쳐 작성했던 검사 대상물에 대한 검사 조건 설정의 어려움을 극복하고자 한 것이다. 이에 본 연구에서 구상한 3차원 형상 측정 및 검사 자동화 프로세스는 복수의 양품에 대한 3차원 형상 측정을 수행하고 딥러닝을 통하여 양불 판단의 기준이 되는 3차원 레퍼런스 형상 및 검사 조건을 자동으로 설정한 후, 실시간으로 측정 대상물에 대한 정확한 양불 검사를 가능하게 한다. 여기에 초기 한정된 수의 양품 데이터로 인해 발생될 수 있는 낮은 수율을 유사제품에 대한 딥러닝 결과를 반영함으로써, 검사 대상물에 대한 양불 여부를 빠르면서도 정확하게 판단하는 방안을 제시하였다. 본 연구는 이러한 개념을 실시간 제조물 검사에 적용하였으며, 동일한 원리를 3차원 형상 측정 검사의 각 분야로 확장할 수 있는 가능성을 함께 검토하였다.