Classification of Analog Gauge using Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network을 활용한 아날로그 게이지 분류

사물인터넷(Internet of things)의 발전과 함께 스마트 팩토리에 대한 관심이 증대되고 있다. 제조의 전 과정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 관리를 자동화하는 것이 스마트 팩토리의 목적이다. 그러나 공장에서는 현재까지도 많이 사용되는 아날로그 게이지를 관리하는 일은 사람의 노동력을 필요로 한다. 또한 아날로그 게이지는 쓰임새에 따라 모양과 형태가 매우 다양하다. 본 논문에서는 아날로그 게이지의 형태에 따라 분류하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 학습하기 위해 필요한 게이지 영상 데이터를 수집하고 나서 각 분류에 속하는 이미지 데이터를 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법으로 학습시킨 후, 각 분류에 해당하는 특징 정보를 추출하고 아날로그 게이지의 형태를 인식하는 방법을 제안한다.