초록 ▼

□ 기업의 애로사항
○ 핀 위치를 검출하는 하이브리드 멀티 부품 삽입 로봇(이형부품삽입기)에서 특정 부품의 핀을 인식하지 못함.
○ 이로 인한 장비의 적용 부품 종류 확대가 어려움.

□ 지원(해결) 내용
○ 심층학습을 위한 머신러닝 워크스테이션 구축
○ 시험 평가를 위한 오프라인 머신비전 검사지그 설계/제작
○ 비전검사 결과의 정밀도 평가를 위한 골든 디바이스 제작
○ 핀 위치 검출 학습과 정량적 평가를 위한 이미지 데이터 확보
○ 핀 위치 검출 학습을 위한 객체 인식 알고리즘 도입

□ 기업의 애로사항
○ 핀 위치를 검출하는 하이브리드 멀티 부품 삽입 로봇(이형부품삽입기)에서 특정 부품의 핀을 인식하지 못함.
○ 이로 인한 장비의 적용 부품 종류 확대가 어려움.

□ 지원(해결) 내용
○ 심층학습을 위한 머신러닝 워크스테이션 구축
○ 시험 평가를 위한 오프라인 머신비전 검사지그 설계/제작
○ 비전검사 결과의 정밀도 평가를 위한 골든 디바이스 제작
○ 핀 위치 검출 학습과 정량적 평가를 위한 이미지 데이터 확보
○ 핀 위치 검출 학습을 위한 객체 인식 알고리즘 도입 및 적용

□ 연구개발 성과
○ 정성적 성과
○ 정량적 성과
○ 기술스펙 달성 성과

□ 기술적 우수성
○ 이형부품삽입기에 삽입되는 부품 가운데 코일, 트랜스포머, 퓨즈와 같은 부품은 머신비전을 통하여 삽입을 위한 핀위치를 검출하는데 있어 인식율이 최대 50% 정도로 매우 낮음.
○ 이러한 기존의 규칙기반 머신비전 알고리즘의 한계를 딥러닝의 객체 인식 기술을 이용하여 해결하였으며 인식율이 99% 이상으로 평가됨.
○ 구축된 학습 데이터의 라벨링은 단순한 객체 인식이 아닌 정밀 삽입에 이용할 수 있도록 핀위치를 고려하여 수행하였음.

□ 성과활용
○ 이형삽입기(모델명)의 적용 가능한 비정형부품 종류 확대를 통한 가전 및 자동차용 PCB 생산업체를 대상으로 하는 매출 증대

(출처 : 지원 사례 요약 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 기본사업 연구보고서 ... 3
• 지원 사례 요약 ... 4
• 목차 ... 7
• 제 1 장 개 요 ... 8
• 제 1 절 연구개발(지원) 목표 ... 8
• 제 2 절 연구개발(지원)의 필요성 ... 8
• 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 범위 ... 9
• 제 2 장 연구개발(지원) 내용 및 결과 ... 11
• 제 1 절 연구개발(지원) 추진 체계 ... 11
• 제 2 절 당해연도 연구개발(지원) 내용 ... 13
• 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 결과 ... 26
• 제 3 장 수요기업 성과활용 ... 28
• 제 1 절 수요기업의 성과활용 내용 ... 28
• 제 2 절 기대효과 ... 28
• 제 4 장 차년도 사업추진계획 ... 29
• 제 1 절 차년도 사업추진 내용 ... 29
• 제 2 절 차년도 세부 성능목표(Spec) ... 30
• 제 5 장 참고문헌 ... 33
• 끝페이지 ... 34