| 초록 |
본 발명은 작업자가 육안으로 검사하거나 확대경을 동원하여 동적인 직물의 결점을 검출하는 등 반복적인 수작업에 의존함에 따라 비효율적이면서 작업자의 주관적 측정으로 인해 비롯된 오차가 존재하던 기존 기술과는 달리, 색상이나 패턴, 섬도, 조직, 장력 등 다양한 요소들을 템플릿 이미지로 확보하고, 각 요소들을 세부적으로 데이터베이스(DB)화하여 자동화 검단 검출 시스템이 구축되며, 더불어 비전카메라, 조명 등의 핵심요소들과 이를 제어하는 다양한 기술로 하여금 직물의 이미지를 추출하여 패턴 매칭을 통해 결점을 검출하고, 검출 값을 기반으로 검단 흐름을 제어함으로써 불량 여부를 정밀 명확하게 판단하는 등 기존과 차별화된 구조로부터 비롯되는 취급과 사용, 유지 및 관리 보수의 용이함 등으로 인해 사용의 편의성 내지 효율성이 극대화 유도되는 비전센서를 활용한 데이터 추출 및 딥러닝과 머신러닝 알고리즘에 기반한 제직 원단의 결점 검출 자동화시스템에 관한 것으로, 미들웨어를 기반으로 구동되며 IoT Device가 탑재되고 가동정보 분석 시스템에 의해 구동이 제어되면서 원단을 제직하는 제직부(100);와, 제직부의 구동 데이터와 제직 중 발생한 결점 데이터를 수집하고, 수집된 정보를 토대로 빅데이터를 확보하는 제1저장부(200);와, 검사 품질 시스템과 비전 시스템에 기반하여 원단을 검사하는 검단부(300);와, 검단부의 구동 데이터와 구동 중 발생한 검사 품질 데이터 및 비전센서 데이터를 수집하고, 수집된 정보를 토대로 빅데이터를 확보하는 제2저장부(400);와, 머신러닝 또는 딥러닝을 기반으로 제1저장부와 제2저장부의 빅데이터를 활용하여 원단의 결점을 검출 및 분석하는 분석부(500);와, 분석부의 분석결과를 인계받아 저장하고, 분석 결과를 관리자의 단말기로 전달하는 서버부(600);로 구성된다. |
