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- 세부분야산업용 인공지능, GUI 소프트웨어 제작, 지능형 공정기술, 나노소재 화학적 합성법
저자 소개
산업용 인공지능 적용기술 연구중.
인공지능 및 공정제어를 위한 GUI 소프트웨어 제작.
지능형 공정기술 개발.
나노소재 화학적 합성법 연구
학력 / 경력 정보
- 1998-1991서울대학교 공과대학 무기재료공학 석사
- 1991-1993포항공대 재료공학 석사
- 2003-2007독일 Uni. Saarlandes 재료공학 박사
활동내역
상세 보기
- KITECH 생산기술 전문지 > 지능화뿌리기술
- Volume 3(1); 2026
- Article
지능화뿌리기술 2026;3(1):21-25. Published online: Jan, 1, 2026
제조업 AItomation - [3] 딥러닝 기반 객체 검출 모델을 활용한 화장품 용기 표면 흑점 자동 검사 시스템
- 이정훈* , 김호형** , 박재영*** , 황태진****, †
이정훈
김호형
박재영
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이정훈
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김호형
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박재영
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* 한국생산기술연구원 제조AI연구센터 / 기술원 / kokonut@kitech.re.kr
** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 신산업부품화연구부문 / 선임연구원 / khh0524@kitech.re.kr
*** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 지역산업혁신부문(성장동력) / 수석연구원 / redolpin@kitech.re.kr
**** 한국생산기술연구원 지능화뿌리기술연구소 신산업부품화연구부문 / 수석연구원 / greathtj@kitech.re.kr / 교신저자
초록
본 연구는 화장품 용기 제조 공정에서 발생하는 표면 결함, 특히 “흑점(Black Spots)”을 신속하고 정확하게 검출하기 위한 자동화 검사 시스템을 제안한다. 길쭉한 원통형 화장품 용기의 특성을 고려하여, 회전 스테이지와 2대의 카메라를 활용한 검출 실험 환경을 구축하였다. 객체 검출을 위해 최신 딥러닝 모델인 YOLO8을 채택하고, 350장의 흑점 학습 데이터로 모델을 훈련시켰다. 실험 결과, 모델은 mAP@50이 0.874를 기록하며 우수한 검출 성능을 보였다. 특히, 현장 작업자가 검사한 샘플 100개에 대한 평가에서 총 115개의 흑점 중 112개(97.4%)를 성공적으로 검출했으며, 눈에 띄는 것은 작업자가 놓친 6개의 흑점을 추가로 식별해냈다는 것이다. 이 결과는 본 시스템이 현장 검사에서는 작업자의 검사 능력을 뛰어넘는 흑점선별능력을 가질 수 있음을 의미하며, 화장품 제조 공정의 품질 관리 자동화 및 효율성 향상을 목적으로 현장 적용할 수 있는 수준임을 말해준다.
키워드 인공지능, 비전인식, YOLO, 화장품병
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