카펫 제조 공정 내 품질 관리 AI 학습을 위한 데이터 수집

시각적 검사(Visual inspection)는 직조 및 턴프팅(tufted) 카펫 생산에서 여전히 지배적인 품질 관리 관행이지만, 현대식 직기의 라인 속도와 폭을 고려할 때 느리고 주관적이며 일관성이 부족합니다. 본 논문에서는 두 가지 주요 목적을 가진 인라인 머신 비전(machine-vision) 시스템 설계안을 제시합니다. 첫 번째 목적은 카펫 웹(web)을 실시간으로 검사하는 것이며, 두 번째이자 똑같이 중요한 목적은 결함 패턴의 이미지를 체계적으로 수집하고 라벨링(labeling)하여, 설비 운영 기간 동안 점점 더 유능해지는 품질 관리 모델을 학습시키는 것입니다. 이 제안은 구체적인 산업 현장에 기반을 두고 있습니다. 즉, 추가 직기 설치 이후 생산 병목 현상이 예상되는 직조 카펫 생산 시설에서의 Six Sigma (DMAIC) 프로젝트를 대상으로 하며, 이 현장은 상당한 기초 결함률과 품질 실패와 관련된 막대한 재무적 노출을 안고 있었습니다. 우리는 명시야(bright-field)와 사광(grazing) 조명이 결합된 동기화된 라인 스캔 카메라(line-scan cameras)를 기반으로 하는 이미징 서브시스템을 설명하고, 수 미터 폭의 웹 전체에서 미세한 구조적 결함을 식별하는 데 필요한 해상도 및 처리량(throughput) 요구 사항을 도출하며, 카펫 특화 결함 분류 체계(taxonomy)를 정의합니다. 그런 다음, MVTec Anomaly Detection 벤치마크의 카펫 카테고리에서 보여준 패러다임을 따라 결함이 없는 자재로 학습된 비지도 이상 탐지(unsupervised anomaly detection)로 시작하여, 인간 참여형(human-in-the-loop) 주석 플라이휠(annotation flywheel)을 통해 지도 학습 기반의 탐지 및 세그멘테이션(segmentation) 모델로 성숙해가는 단계별 모델링 전략을 제시합니다. 마지막으로, 탐지 성능을 DMAIC 목표와 연결하여, 유출된 결함(escaped defects)의 감소가 어떻게 공정 품질 및 공정 시그마(sigma) 수준의 향상으로 이어지는지 보여줍니다. 본 연구의 기여는 데이터 수집을 사후 고려 사항이 아닌 일급 엔지니어링 목표(first-class engineering objective)로 취급하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 방식의 배포 가능한 청사진을 제공하는 것입니다.