[파이썬] 딥러닝을 이용한 품질 검사 시스템

04 Sep 2023

python

품질 검사는 제품 제조 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 이전에는 품질 검사를 위해 사람이 직접 제품을 검사하는 것이 일반적이었지만, 최근에는 인공지능 기술인 딥러닝을 이용한 자동 품질 검사 시스템이 더욱 많이 사용되고 있습니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 딥러닝을 이용한 품질 검사 시스템을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 수집과 전처리

딥러닝 모델을 훈련하기 위해서는 품질이 좋은 제품과 품질이 나쁜 제품에 대한 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 제품의 이미지와 해당 제품이 양호하다는 라벨 또는 불량이라는 라벨로 구성될 수 있습니다.

데이터를 수집한 후에는 전처리 과정이 필요합니다. 전처리 과정에는 이미지 리사이징, 데이터 정규화, 데이터 증강 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 전처리 과정을 통해 데이터를 모델에 적합한 형태로 가공합니다.

딥러닝 모델 구축

딥러닝 모델을 구축하기 위해서는 Python의 다양한 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, TensorFlow나 Keras와 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 쉽게 구축할 수 있습니다.

다양한 딥러닝 아키텍처 중에서는 Convolutional Neural Network (CNN)이 품질 검사에 많이 사용됩니다. CNN은 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 모델로 이미지의 특징을 추출하는 데에 적합합니다.

# Import the necessary libraries
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Define the CNN model architecture
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

위의 코드는 간단한 CNN 모델을 구성하는 예시입니다.

모델 훈련 및 평가

데이터를 준비하고 모델을 구축했다면, 이제 모델을 훈련하고 평가할 차례입니다. 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.

# Train the model
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

모델 배포

모델이 훈련되고 평가되었다면, 이제 실제로 제품 품질을 검사하는 시스템에 적용할 수 있습니다. 이를 위해 Python의 Flask와 같은 웹 프레임워크를 사용하여 웹 어플리케이션을 구축하고, 모델을 로드하여 제품 이미지를 검사하는 기능을 구현합니다.

from flask import Flask, request, jsonify
import cv2

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    file = request.files['image']
    image = cv2.imread(file)
    # Preprocess the image
    processed_image = preprocess_image(image)
    # Make predictions using the model
    predictions = model.predict(processed_image)
    # Return the predictions as JSON response
    return jsonify({'predictions': predictions})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

위의 코드는 예시로 Flask를 사용한 간단한 웹 어플리케이션을 보여줍니다. ‘/predict’ 엔드포인트에서 테스트 이미지를 받아와서 모델로 예측을 수행하고, 결과를 JSON으로 반환합니다.

딥러닝을 이용한 품질 검사 시스템은 정확도가 높고 자동화된 검사를 가능하게 해줍니다. Python의 다양한 라이브러리와 웹 프레임워크를 활용하여 효율적으로 구현할 수 있습니다.