프로젝트 소개
본 과제는 금속, 알루미늄, 플라스틱과 같이 빛 반사 특성이 복잡한(Non-Lambertian) 광택 제품의 표면 결함을 정확하게 찾아내는 차세대 AI 검사 솔루션을 개발하는 연구임. 기존 비전 검사 시스템이 가진 한계를 극복하여 빛 반사로 인해 검사가 어려웠던 제품들의 자동 검사를 가능하게 하는 것이 목표임.
연구 목표는 3차원 형상복원 기술과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반 AI 딥러닝 기술을 융합하여 Non-Lambertian 특성을 가진 광택 제품 외관검사의 한계를 극복하는 강건한 차세대 AI 표면검사솔루션 개발임. 핵심 연구 내용은 LED 기반 다채널 조명 시스템 설계 및 고해상도 광학 카메라 동기제어 기술을 활용한 물체 표면의 3차원 형상복원 기술 개발임. 또한, 비지도 학습용 이미지 데이터셋 구축과 VAE Autoencoder 및 GAN 기반 생성모델 연구를 통해 비지도 학습 기반 AI 딥러닝 결함탐지 기술을 개발함. 이 두 기술을 융합하여 Edge Computing 기반 AI 비전검사시스템과 통계분석 서버, 사용자 시스템을 개발하는 것이 포함됨. 기대 효과는 기존 시스템으로 어려웠던 빛 반사 광택 제품의 검사 자동화 실현 및 금속, 알루미늄, 플라스틱 등 중소제조기업으로의 시장 확장임. 3차원 형상 이미지를 통한 딥러닝 학습으로 미 탐지율 성능을 대폭 향상시키고, 외산 솔루션의 수입 대체 효과 및 국내 제조 산업의 경쟁력 강화에 기여할 것으로 전망됨.