일반뉴스 “제조업 품질 향상 위해 비전 검사에서 딥러닝의 역할 중요”
제조업의 핵심은 바로 완벽한 제품 품질이다. 품질 관리의 중요한 요소인 비전 검사는 딥러닝 기술의 등장으로 획기적인 변화를 맞이했다. 딥러닝은 비전 검사를 최적화하여 정확성, 효율성, 제품 전반적인 품질을 높이는 데 크게 기여한다. 그렇다면 딥러닝은 비전 검사를 통해 제조업 품질 향상에 어떻게 기여할 수 있을까? 첫째, 자동 결함 검출이다. 딥러닝은 딥컨볼루션 신경망(CNN)과 기타 복잡한 아키텍처를 활용하여 자동 결함 검출에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 이 모델들은 정상 제품과 결함 제품 이미지로 구성된 방대한 데이터 세트를 통해 학습하여 다양한 결함 유형과 관련된 복잡한 패턴을 인식할 수 있다. 이로 인해 제조 시설은 검출 과정을 자동화하고 정확성과 속도가 뛰어난 결함을 식별하여 수동 검사 의존도를 줄일 수 있다. 둘째, 이상 감지다. 딥러닝을 이용한 비전 검사는 미리 정의된 패턴을 인식하는 데 그치지 않고 이상 감지에도 활용될 수 있다. 이상 감지는 특정 패턴을 따르지 않지만 정상과 다른 문제점이나 결함을 식별하는 데 중요하다. 딥러닝 모델은 정상 샘플을 기반으로 지배적인 패턴을 학습한 다음 이러한 패턴에서 벗어나는 부분을 감지하여 제조 공정의 이상 발생