기준이 숙련자 머리에서 시나리오로
라인마다 검사 기준을 글과 OK·NG 기준 사진으로 적어 둡니다. 사람이 바뀌어도 같은 기준으로 판정합니다.
무엇이 달라지나
모든 판정이 사진과 함께 남습니다
무엇을 왜 NG 로 봤는지 사진, 소견, 신뢰도가 날짜별로 쌓입니다. 문제가 생긴 날의 사진을 다시 찾을 수 있습니다.
쓸수록 그 라인에 맞춰집니다
사람이 확인한 결과는 그 라인 전용 모델의 학습 데이터가 되고, 전용 모델은 기록으로 실력을 보인 만큼 판정을 넘겨받습니다.
멈추면 찍고, 바로 판정합니다
작업자는 부품을 올려놓기만 합니다. 움직임 감지와 흐린 사진 거르기는 태블릿 안에서 돌고, 결과는 멀리서도 보이는 크기로 나옵니다. 수동 셔터도 있습니다.
- NG 는 긁힘·찍힘·변색처럼 시나리오에 정한 불량 유형으로 나눠 판정하고, 위치를 적은 소견을 붙입니다.
- 비전 모델에 닿을 수 없으면 OK 를 내지 않고 «판정 불가 — 사람 확인»을 띄웁니다.
다른 부품이 들어오면 막습니다
작업자가 기대 품번을 넣고 찍으면 일치·불일치로 답합니다. 태블릿이 라벨의 바코드를 읽을 수 있으면 읽은 코드로 먼저 대조하고, 코드가 없으면 비전 모델이 기대 품번을 들고 확인합니다.
네트워크가 끊겨도 놓치지 않습니다
캡처는 태블릿에 먼저 저장됩니다. 서버에 닿지 못하면 연결이 돌아왔을 때 찍은 순서대로 보내고, 같은 사진은 한 번만 판정됩니다. 기록에는 실제 촬영 시각이 남습니다.
관리자는 콘솔에서 확인합니다
날짜와 시나리오로 결과를 찾고, 비전 모델과 전용 모델의 답이 다르거나 확신이 낮은 건은 검토 목록에서 사람이 OK·NG 를 확정합니다.
- 하루 요약과 불량 유형별 건수를 보고, 결과를 CSV 로 내려받습니다.
쓸수록 똑똑해지는 판정
첫날은 비전 모델이 판정합니다. 사람이 확인한 사진이 유형마다 모이면 콘솔이 그 라인 전용 모델을 만들 때가 됐다고 알립니다. 학습 데이터는 선정 규칙대로 묶여 API 로 내려받습니다.
- 전용 모델은 비전 모델과 나란히 판정하고, 둘의 답이 다르면 검토 목록에 올립니다.
- 전용 모델은 기록만 하는 단계에서 시작해, 실력을 보인 만큼 관리자가 한 단계씩 판정을 넘깁니다. 틀리기 시작하면 시스템이 자동으로 한 단계 내립니다.
- 로드맵사람이 확정한 사례를 기억해, 비슷한 건은 모델 학습을 기다리지 않고 바로 판정하도록 만들고 있습니다.필요하면 알려 주세요
로드맵
하나의 엔진으로 여러 검사를
정지 사진 검사를 넘어, 라인 위 고정 카메라 영상에서도 같은 방식으로 판정하고 기록하도록 만들고 있습니다. 화재·연기 조기경보도 같은 길에 있습니다.
영상은 라인 옆 엣지 장치가 처리하고, 서버로는 판정할 사건과 잘라 낸 사진만 보냅니다. 연결이 끊기면 장치에 쌓았다가 다시 보냅니다.
수량 세기
컨베이어의 물건이 통과선을 지날 때마다 세고, 작업지시 계획과 나란히 봅니다. 겹쳐 지나간 건은 다시 확인합니다.
필요하면 알려 주세요
안전모 착용 감시
감시 구역 안 작업자의 안전모 착용을 봅니다. 한 장면이 아니라 몇 초간 이어질 때만 알리고, 얼굴은 판정하지 않습니다.
필요하면 알려 주세요
이상 감지
불량 사진이 없어도 시작합니다. 정상 사진만으로 다른 곳을 찾아 표시하고, 비전 모델이 무엇이 다른지 설명합니다.
필요하면 알려 주세요현장 시스템과 이어집니다
판정마다 서명된 사건(CloudEvents)을 웹훅으로 MES 같은 시스템에 보냅니다. API 는 OpenAPI 문서로 공개되어 있어 연동 코드를 바로 만들 수 있습니다.
- 로드맵MES 에서 작업지시·로트·기대 품번을 받아 오투입 확인에 바로 쓰도록 만들고 있습니다.필요하면 알려 주세요
- 로드맵결과를 MQTT 와 OPC UA 로도 내보내도록 만들고 있습니다.필요하면 알려 주세요
우리 서버에서 돌아갑니다
사진이 공장을 떠나지 않습니다
OpenAI 호환 API 로 서비스하는 자체 GPU 서버의 모델로 판정합니다. 검사 사진을 외부 서비스로 보내지 않습니다.
데이터베이스 서버가 필요 없습니다
판정 기록과 사진은 서버의 폴더에 남습니다. 백업은 폴더 복사입니다.
쓰던 시스템 안에도
단독 서버로도, ASP.NET Core 앱에 NuGet 패키지로 넣어서도 씁니다.
이렇게 시작합니다
검사 하나를 고릅니다
효과가 큰 검사 한 가지를 정하고, 기준을 글과 OK·NG 기준 사진 몇 장으로 적습니다.
태블릿 한 대로 돌려 봅니다
검사대 위에 태블릿을 두고 실제 라인에서 판정합니다. 처음에는 사람이 결과를 확인합니다.
기록으로 잽니다
사람이 확인한 결과와 판정이 얼마나 맞았는지 콘솔에서 봅니다.
넘기고 넓힙니다
데이터가 쌓이면 전용 모델을 만들어 판정을 넘기고, 다른 라인과 검사로 넓힙니다.
필요한 검사를 알려 주세요
여기 없는 검사도 좋습니다. 어떤 부품을, 어떤 기준으로, 하루 몇 건 보는지 알려 주시면 맞는 시작점을 함께 찾습니다. 로드맵의 순서도 이런 요청으로 정합니다.
개발 담당자께
MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 설치 안내와 API 문서, 패키지가 공개되어 있습니다.
하지 않는 것
- 정확도를 미리 약속하지 않습니다. 판정 품질은 부품과 모델과 기준에 달렸습니다. 그래서 사람 확인과 판정 지표를 남겨 현장에서 재게 합니다.
- 계정 시스템이 없습니다. 한 조직이 직접 운영하는 것을 전제로, 작업 화면은 열려 있고 설정 변경만 관리자 PIN 으로 막습니다.
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