KR20240057531A - 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법 - Google Patents

인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비전 검사 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 딥 러닝 기반 머신 비전 기술로 자동차 부품을 촬영하여 양품 및 불량품의 품질 검사를 수행하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법에 대한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 딥 러닝을 이용해 비정형 이미지에 포함된 금속, 직물 등의 비정형적인 긁힘, 찍힘, 단차, 기포, Burr 발생, 절연지 분리 등의 표면 결함까지 검출하여 생산 공정의 효율성을 높일 수 있다.

Description

인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법 {DEVICE AND METHOD FOR QUALITY INSPECTING OF AUTOMOTIVE PARTS BASED ON AI}
본 발명은 비전 검사 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 딥 러닝 기반 머신 비전 기술로 자동차 부품을 촬영하여 양품 및 불량품의 품질 검사를 수행하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법에 대한 것이다.
생산 라인 상에 장착된 카메라, 광학계, 조명장치 등으로 제품의 이미지를 촬영하여 품질을 분석/검증하는 솔루션인 머신 비전은 스마트 공장화의 도입과 함께 성장 중이다.
하지만 종래의 룰 기반 머신 비전 검사 시스템은 비정형적인 이미지에 대한 검사가 어려워 표면 결함(단차, 긁힘, 찍힘, 기포, Burr 등) 등을 탐지하기 어렵다. 또한 입력된 양품의 이미지와 조금이라도 다르면 불량품으로 판정하므로 오검 발생율이 높아 검사 인력이 항상 필요하다. 솔루션의 유연성도 낮아 신제품, 불량 조건 추가 등의 양품 판정 기준이 변하면 새로운 투자가 필요하여 유지비용이 증가하는 한계를 가진다.
1. 한국 공개특허공보 제10-2015-0007535호 “자동차 부품의 품질 검사 장치 및 그 방법”(등록일자: 2015년 01월 21일)
본 발명은 머신 비전 검사에 딥 러닝을 활용하여 단차, 긁힘, 찍힘, Burr 발생, 절연지 분리 또는 탈락(떨어짐) 등의 비정형인 표면 결함을 검출하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 딥 러닝을 이용해 판정 기준의 변화에도 유연하게 적용할 수 있는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치는 비전 검사 장비를 통해 학습 및 검사를 위한 표준화된 이미지 데이터를 수집하는 수집부, 객체 인식 알고리즘을 이용해 생성된 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하고 학습하는 학습부 및 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 이용해 결함을 검사하는 검사부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램은 비전 검사 장비를 통해 부품 이미지를 획득하는 단계, 획득한 이미지 데이터를 전처리하는 단계, 이미지 데이터를 불량 여부 또는 불량 유형에 따라 레이블링하는 단계 및 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일시 예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램은 비전 검사 장비를 통해 부품 이미지를 획득하는 단계, 비전 검사 장비 기반 1차 결함을 검사하는 단계, 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 이용하여 비정형 결함을 검사하는 단계 및 양품/불량품을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 딥 러닝을 이용해 비정형 이미지에 포함된 금속, 직물 등의 비정형적인 긁힘, 찍힘, 단차, 기포, Burr 발생, 절연지 분리 등의 표면 결함까지 검출하여 생산 공정의 효율성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 미리 학습된 모델을 이용하여 전이 학습 등을 통해 판정 기준이 변경되거나 신제품이 추가되어도 적용 비용으로 품질 검사를 할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 설명 또는 청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 예시한 개략도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 예시한 블록도.
도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 설명하기 위한 도면들.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 검사 방법을 도시한 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 예시한 도면들이다.
도 1및 도 2를 참조하면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 비전 검사 장비를 통해 표준화된 학습 이미지 데이터를 수집할 수 있다. 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 학습 이미지 데이터를 생성하여 딥 러닝 기반 객체 인식 알고리즘을 이용해 각 부품 별 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성할 수 있다. 이 부분은 이후 도 6을 참조하여 자세히 설명하도록 한다.
인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 비전 검사 장비를 통해 획득한 이미지에 표현된 결함을 검출하여 불량품을 탐지할 수 있다.
인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 수집한 데이터를 학습 데이터로 이용해 딥 러닝 기반 객체 인식 알고리즘으로 비정형인 긁힘, 찍힘, 단차, 기포, Burr 발생, 절연지 분리 등과 같은 다양한 표면 결함을 검출할 수 있다.
인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 데이터를 전처리하고 증강시킨 후 객체 인식 알고리즘을 이용해 불량 유형을 학습하여 정확도 및 신뢰도가 높은 불량품 탐지 모델을 생성하고 이용할 수 있다.
인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 속도향상을 위해 이미지 패턴 매칭으로 합/불 판정이 가능한 경우 비전 검사 장비가 가공홀 또는 탭홀 누락과 같은 결함은 1차적으로 판단할 수 있다.
도 2를 참조하면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 학습 단계와 검사 단계를 이원화 하여 학습 데이터를 지속적으로 수집/ 딥 러닝하고, 그 결과를 검사 단계에 반영하여 불량 유형 항목 추가 또는 신규 부품을 추가가 용이하다.
도 3 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 설명하기 위한 도면들이다.
도 3을 참조하면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 수집부(100), 학습부(200), 검사부(300)를 포함할 수 있다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 수집부(100)는 비전 검사 장비를 통해 학습 및 검사를 위한 표준화된 이미지 데이터를 수집할 수 있다.
수집부(100)는 카메라, 렌즈 및 조명을 구비하여 이미지 데이터를 수집할 수 있다.
수집부(100)는 LED 조명의 빛 색상(파장)을 변경하여 최적의 필터링 효과 이미지를 획득할 수 있다.
수집부(100)는 서로 다른 LED 조명 파장에서 촬영된 이미지의 레이어를 겹친 합성 이미지를 생성하여 보다 정확한 제품 상태 이미지 데이터 획득할 수 있다.
수집부(100)는 제품의 부분별 확대 촬영을 통한 상세한 제품 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
수집부(100)는 사선 촬영 기법을 사용한 탭홀 가공상태를 확인할 수 있는 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
도 6를 참조하면, 학습부(200)는 전처리부(210), 레이블링부(220) 및 객체 인식부(230)를 포함할 수 있다.
학습부(200)는 수집한 이미지 데이터를 딥 러닝에 효과적인 학습 데이터로 생성하고 객체 인식 알고리즘을 통해 불량품을 검출하는 학습을 수행한다.
전처리부(210)는 학습의 효과 및 검출의 정확도를 높이기 위해 이미지 데이터를 인공지능 학습에 적합하도록 전처리한다.
도7을 참조하면, 전처리부(210)는 불량 유형을 판단되는 객체의 사이즈가 작거나 희미한 경우 고해상도로 촬영된 원본 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 탐색 범위를 축소할 수 있다.
전처리부(210)는 설정한 관심영역(ROI)을 그레이 스케일(Gray-scale)로 변환한 후 흑백 필터를 통해 이진화 한다. 예를 들면 전처리부(210)는 이진화 기준을 임계값을 기준으로 0.1로 나누며, Simple Threshold, OTSU 방법 등을 이용해 임계값을 조정할 수 있다.
원본 이미지에서 노이즈를 제거해야 인공지능 학습 시 특징을 명확하게 구분할 수 있다. 따라서 전처리부(210)는 조명, 카메라, 자재 차제 등의 원인으로 인해 노이즈가 포함되어 있는 이미지 데이터의 노이즈를 제거할 수 있다. 전처리부(210)는 다양한 기법을 활용하여 이진화 된 이미지 데이터의 노이즈를 제거할 수 있다. 예를 들면, 전처리부(210)는 Average, Gaussian, Median, Bilateral, FastNL 등의 필터를 통해 특정 픽셀들의 값을 변경하여 노이즈를 제거할 수 있다.
레이블링부(220)는 비전 검사 장비를 통해 수집한 데이터를 학습 데이터로 사용할 수 있도록 레이블링 할 수 있다. 예를 들면 레이블링부(220)는 제품의 불량 여부와 불량 부위를 레이블링하여 양품 또는 불량품 구분 뿐만 아니라 불량의 유형도 레이블링 할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 객체 인식부(230)는 전처리가 완료된 학습 데이터를 객체 인식 알고리즘으로 학습하여 불량 유형에 속하는 객체를 인식할 수 있다. 객체 인식부(230)는 객체 인식 알고리즘을 이용해 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성할 수 있다. 예를 들면, 객체 인식부(230) CNN알고리즘 기반 Faster R-NN, YOLO(You Only Look Once) 등의 객체 인식 알고리즘을 이용할 수 있다.
예를 들면, Faster R-CNN의 핵심 아이디어는 Region Proposal Network (이하 RPN)로 기존 Fast R-CNN 구조를 계승하면서 selective search를 대신해 RPN으로 RoI를 계산한다. 이를 통해서 객체 인식부(230)는 GPU를 통한 RoI 계산이 가능해져 정확도를 높일 수 있다.
YOLO(You Only Look Once)의 경우에는 클러스터링을 통해 앵커 박스(anchor box, 미리 정의된 형태를 가진 bounding box)를 생성하여, bounding box(학습 모델이 예측한 물체의 위치)를 예측할 수 있다.
객체 인식부(230)는 부품에 따라 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하여 정확도와 확장성을 가진다. 자세히 설명하면, 객체 인식부(230)는 새로운 부품이 추가되거나 새로운 결함이 추가되어도 딥 러닝을 통해 손쉽게 불량 여부 또는 불량 유형을 검사할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 검사부(300)는 객체 인식 알고리즘을 이용해 생성된 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 통해 원본 이미지 데이터의 불량 여부 또는 불량 유형을 판단할 수 있다.
도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 검사 방법을 도시한 도면이다. 이하 설명하는 각 과정은 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치를 구성하는 각 기능부가 수행하는 과정이나, 본 발명의 간결하고 명확한 설명을 위해 각 단계의 주체를 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치로 통칭하도록 한다.
도8을 참조하면, S810 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는
S8100 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 비전 검사 장비를 통해 부품의 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들면 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 카메라, 렌즈 및 조명을 이용하여 이미지 데이터를 수집할 수 있다.
실시예에 따라 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 LED 조명의 빛 색상(파장)을 변경하여 최적의 필터링 효과 이미지를 획득할 수 있다.
실시예에 따라 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 서로 다른 LED 조명 파장에서 촬영된 이미지의 레이어를 겹친 합성 이미지를 생성하여 보다 정확한 제품 상태 이미지 데이터 획득할 수 있다.
실시예에 따라 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 제품의 부분별 확대 촬영을 통한 상세한 제품 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
수집부(100)는 사선 촬영 기법을 사용한 탭홀 가공상태를 확인할 수 있는 이미지 데이터를 획득할 수 있다.
인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 S8210 단계로 이동하여 획득한 이미지를 학습 데이터로 생성하여 부품의 불량 여부를 검사할 수 있는 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 통해 인공지능 기반 불량 판정 모델을 생성하고, 딥 러닝 할 수 있다. 또한 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 S8310 단계로 이동하여 획득한 이미지의 결함을 검사할 수 있다.
S8210 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 획득한 이미지를 전처리 할 수 있다. 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 불량 유형을 판단되는 객체의 사이즈가 작거나 희미한 경우 고해상도로 촬영된 원본 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 탐색 범위를 축소할 수 있다.
또한 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 설정한 관심영역(ROI)을 그레이 스케일(Gray-scale)로 변환한 후 흑백 필터를 통해 이진화 한다. 예를 들면 전처리부(210)는 이진화 기준을 임계값을 기준으로 0.1로 나누며, Simple Threshold, OTSU 방법 등을 이용해 임계값을 조정할 수 있다.
또한 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 조명, 카메라, 자재 차제 등의 원인으로 인해 노이즈가 포함되어 있는 이미지 데이터의 노이즈를 다양한 기법을 활용하여 제거할 수 있다. 예를 들면, 전 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 Average, Gaussian, Median, Bilateral, FastNL 등의 필터를 통해 특정 픽셀들의 값을 변경하여 노이즈를 제거할 수 있다.
S8220 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 획득한 이미지의 불량 여부 또는 불량 유형을 레이블링 할 수 있다.
S8230 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 전처리하고 레이블링된 이미지를 학습 데이터로 하여 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성할 수 있다. 예를 들면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 전처리가 완료된 학습 데이터를 객체 인식 알고리즘으로 학습하여 불량 유형에 속하는 객체를 인식하는 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성할 수 있다. 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 CNN알고리즘 기반 Faster R-NN, YOLO(You Only Look Once) 등의 객체 인식 알고리즘을 이용할 수 있다.
S8310 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 비전 검사 장비를 통해 획득한 이미지의 결함을 1차적으로 검사할 수 있다. 예를 들면, 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 속도향상을 위해 이미지 패턴 매칭으로 합/불 판정이 가능한 경우 비전 검사 장비가 가공홀 또는 탭홀 누락과 같은 결함은 1차적으로 판단할 수 있다.
S8320 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 딥 러닝 기반 비전 검사를 통한 비정형 결함을 검사할 수 있다. S8230단계에서 생성한 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 이용해 획득한 이미지의 비정형 결함들을 검사할 수 있다.
S8330 단계에서 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치(10)는 검사 결과에 따라 양품/불량품을 판단할 수 있다.
상술한 인공지능 기반 자동차 부품 검사 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시 예 들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 인공지능 기방 자동차 부품 검사 장치
100: 수집부
200: 학습부
210: 전처리부
220: 레이블링부
230: 객체 인식부
300: 검사부

Claims (8)

  1. 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치에 있어서,
    비전 검사 장비를 통해 학습 및 검사를 위한 표준화된 이미지 데이터를 수집하는 수집부;
    객체 인식 알고리즘을 이용해 생성된 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하고 학습하는 학습부 및
    상기 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 이용해 결함을 검사하는 검사부를 포함하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 학습부는
    상기 이미지 데이터를 딥 러닝에 효과적인 학습 데이터로 생성하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 수집부는
    서로 다른 LED 조명 파장에서 촬영된 이미지의 레이어를 겹친 합성 이미지를 생성하여 보다 정확한 제품 상태 이미지 데이터 획득하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 학습부는
    전처리가 완료된 학습 데이터를 객체 인식 알고리즘으로 학습하여 불량 유형에 속하는 객체를 인식하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치.
  5. 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치가 수행하는 인공지능 기반 자동차 부품 검사 방법에 있어서,
    비전 검사 장비를 통해 부품 이미지를 획득하는 단계;
    상기 획득한 이미지 데이터를 전처리하는 단계;
    상기 이미지 데이터를 불량 여부 또는 불량 유형에 따라 레이블링하는 단계; 및
    딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하는 단계를 포함하는 인공지능 기반 자동차 부품 검사 방법.
  6. 제5항에 있어서
    상기 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하는 단계는
    상기 이미지 데이터를 딥 러닝에 효과적인 학습 데이터로 생성하고 객체 인식 알고리즘을 이용해 딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 생성하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치.
  7. 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 장치가 수행하는 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 방법에 있어서,
    비전 검사 장비를 통해 부품 이미지를 획득하는 단계;
    상기 비전 검사 장비 기반 1차 결함을 검사하는 단계;
    딥 러닝 기반 비전 검사 모델을 이용하여 비정형 결함을 검사하는 단계 및
    양품/불량품을 판단하는 단계를 포함하는 인공지능 기반 자동차 부품 검사 장치.
  8. 제5항 내지 제7항 중 어느 하나에 따른 인공지능 기반 자동차 부품 품질 검사 방법을 실행하는 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.

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