🔬 산업 자동화 검사 시스템

GEAR
AI Vision
검사 자동화

YOLOv11 멀티클래스 세그멘테이션과 PatchCore 이상 탐지 기반의
실시간 기어 품질 자동 판정 시스템

YOLOv11 Multiclass Segmentation PatchCore Anomaly Detection RTSP Real-time Inspection OK / NG 자동 판정
기어 검사 OK 결과
✓ OK 판정 완료
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System Overview

GEAR AI Vision 시스템 구성 개요

두 가지 독립적인 AI 검사 모듈이 하나의 통합 시스템으로 구성되어, 기어의 구조적 이상과 표면 스크래치를 동시에 검출합니다.

① 기어 멀티클래스 검사
엔진YOLOv11 Muticlass Segmentation
입력RTSP IP 카메라 / 이미지 파일
판정클래스별 개수 일치 기반 OK / NG
특징멀티패널 통합 GUI, 카메라 캘리브레이션 내장

검출 클래스

키홀 ×1 마킹 ×1 기어치 ×40
② 육안 스크래치 검사
엔진PatchCore (K-NN 기반 이상탐지)
입력RTSP IP 카메라 + ROI 마우스 설정
판정이상 스코어 임계값 기반 OK / NG
특징결함 히트맵 오버레이, EMA 평활화 스코어

검사 항목

표면 스크래치 이물질 부착 결함 히트맵 비지도 학습

AI Pipeline

처리 파이프라인

1
📡
RTSP 카메라
IP Camera 연결
2
📷
영상 캡처
OpenCV 프레임 캡처
3
🔧
전처리
ROI 크롭 & 왜곡 보정
4
🧠
AI 추론
YOLO / PatchCore 추론
5
✅
OK / NG 판정
결과 시각화 & 저장
기어 멀티클래스 검사 흐름
  • 1YOLOv11 세그멘테이션 모델 로드
  • 2이미지 입력 → 클래스별 인스턴스 마스크 생성
  • 3키홀·마킹·기어치 개수 검증
  • 4전체 일치 시 OK 판정
육안 스크래치 검사 흐름
  • 1PatchCore 정상품 기반 비지도 학습
  • 2실시간 프레임 ROI 크롭 처리
  • 3이상 스코어 계산 및 EMA 평활화
  • 4임계값 초과 시 NG & 히트맵 출력

Gear Multiclass Inspection

기어 멀티클래스 검사 — 판정 결과

YOLOv11 세그멘테이션으로 키홀·마킹·기어치를 클래스별로 검출하여 개수 일치 여부로 OK/NG를 판정합니다.

OK 판정 — 전체 클래스 일치
기어검사 OK
키홀 1개 · 마킹 1개 · 기어치 40개 모두 일치
NG — 마킹 불량
기어검사 NG1
마킹 위치 이상 감지
NG — 부품 불검출
기어검사 NG2
스크류 또는 부품 불검출
NG — 기어치 이상
기어검사 NG3
기어치 수량 불일치 또는 결함

PatchCore Visual Inspection

육안 스크래치 검사 시스템

육안검사 UI
📡
RTSP 실시간 카메라 연결
IP카메라 스트리밍 연결 및 자동 재접속 관리
⬛
마우스 ROI 드래그 지정
마우스로 검사 영역(ROI)을 직접 설정 및 자동 저장
🧠
PatchCore 비지도 학습
정상품 샘플만으로 불량 검출 모델 구축 가능
🌡️
결함 히트맵 오버레이
이상 부위를 열화상 컬러맵으로 실시간 시각화

Anomaly Detection Results

스크래치 검사 — 히트맵 판정 결과

PatchCore 이상 스코어와 히트맵 오버레이로 표면 결함의 위치와 심각도를 직관적으로 표시합니다.

OK
스크래치 OK
Score: 10.69
정상 — 임계값 이하
NG
스크래치 NG1
Score: 15.44
측면 결함 감지
NG
스크래치 NG2
Score: 15.86
상단 이상 감지
NG
스크래치 NG3
Score: 19.58
복합 결함
NG
스크래치 NG4
Score: 28.15
심각 결함

Live Test Demonstration

실제 테스트 영상

MetalScretch.mp4 — 실제 기어 표면의 스크래치 및 결함을 실시간으로 감지하는 테스트 영상입니다.

Technology Stack

AI Vision 기술 스택

딥러닝 모델
YOLOv11 Muticlass Segmentation
PatchCore (K-NN 이상탐지)
컴퓨터 비전
OpenCV RTSP 스트리밍
ROI 추출 및 히트맵 렌더링
UI & 데이터
실시간 비동기 처리 GUI
Albumentations 데이터 증강
YOLOv11n-seg
기본 모델
640×640
입력 해상도
≥10장
PatchCore 최소 학습
~30ms
프레임 처리 주기
OK / NG
판정 출력

Expected Benefits

기대 효과 및 도입 이점

⚡
검사 자동화로 인력 절감
실시간 AI 판정으로 검사 인력 절감 및 처리 속도 향상
🎯
정밀 카운팅 검증
키홀·마킹·기어치 정밀 개수 검증으로 누락 방지
🔥
불량 샘플 없이 학습
정상품만으로 이상탐지 모델 구축 가능

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