Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학지원사업의 연구결과로 수행되었음(2016-0-00017)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
- /
- Pages.132-135
- /
- 2021
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on The Fault Detection System in Gas Lighter Manufacturing Process
라이터 제조공정의 불량 검출 시스템
- Choi, Sung-June (Department of Computer Science and Engineering, Dongguk University) ;
- Park, Sang-Hyun (Department of Computer Science and Engineering, Dongguk University) ;
- Lee, Kang-Hee (Department of Computer Science and Engineering, Dongguk University) ;
- Shin, Youn-Soon (Department of Computer Science and Engineering, Dongguk University)
- Published : 2021.11.04
Abstract
국내에서 유통되는 일회용 가스라이터 점유율의 약 절반은 국내 유일의 한 공장에서 생산하고 있다. 저렴한 외국산 가스라이터로부터 국내 사업을 보호하기 위해 품질 향상과 원가경쟁력 확보의 중요성이 매우 커진 것이 현실이다. 본 논문에서는 YOLOv4 머신러닝 객체인식 모델과 OpenCV 실시간 이미지 처리 오픈소스를 활용해 개발한 불량품 자동 검출 시스템을 제안한다. 대표적인 불량인 '액화가스 부피 불량품'을 검출하는 시스템을 개발하고 실험을 통해 그 정확성을 검증하였다. 제안한 시스템은 97%의 정확도로 상태를 분류하였으며, 이를 통해 100%의 불량을 검출할 수 있었다.
Keywords