저장장치PCB에서 부품 결함요소의 자동 탐지

㈜데이터세이브

1. 문제의 발견

◽ 수작업에 의한 결함부품 탐색이 갖는 직접적인 문제

- 느린 작업속도(작업효율)로 인한 수익성 문제

- 작업의 정확도(품질)

- 작업자의 눈/허리 건강

- 위 3가지 문제에 따른 인력관리의 어려움

- 저장장치 복구 업계에서의 상대적 기술 경쟁력

2. 문제의 해결

◽ AI기술을 이용한 자동화로 전술한 문제들을 해결

- 작업속도의 획기적 개선으로 수익성 증대

- 작업의 정확도 향상 (기계가 해결 못하는 대상만 사람이 작업)

- 직원 관리 및 직원 만족도 향상

- AI기술력을 가짐으로 저장장치 복구 업계에서 경쟁력 및 기업 가치 상승

3. 문제 해결을 위한 기술적 문제의 발견

◽ 충분한 학습용/테스트 데이터의 준비

◽ 적절한 촬영 환경 (해상도, 그림자 문제)

◽ 최적의 학습 환경/변수의 발견 및 설정

◽ 자동 촬영 및 자동 검사를 위한 장치의 개발

◽ 결함부품의 표시방법/확인방법 확립

◽ 발견된 결함부품의 교체 방안 및 후속 조치

4. YOLO5를 이용한 문제 해결

4.1 데이터의 준비

4.2 학습

python train.py --img 1024 --batch 4 --epochs 3000 --data data/car.yaml --cfg models/yolov5m.yaml --weights yolov5m.pt

4.3 실행

python detect.py --source ../datasets/pcb/images/train --image 1024 --weights runs/train/exp20/weights/best.pt —conf 0.5

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