딥러닝 기반 객체 탐지를 활용한 엔진 유압 제어 장치 호스 조립 공정 검사 자동화 시스템

김창영; 조현건; 최준혁; 이수동

doi:10.7232/JKIIE.2025.51.1.073

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김창영 (울산대학교) 조현건 (울산대학교) 최준혁 (경희대학교) 이수동 (울산대학교)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제51권 제1호

발행연도: 2025.2

수록면: 73 - 82 (10page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2025.51.1.073

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In many manufacturing sites, the completion of the process is examined by a manual visual inspection, which is costly and prone to human errors. To overcome this, we propose an automated inspection system for hose assembly of engine main control valves using deep learning-based object detection. CCTVs capture the operator's real-time work process, and the hose connection points and work gears are automatically recognized to determine whether the assembly is completed at the end of the process. We trained a deep learning model based on the Normalized Gaussian Wasserstein Distance and YOLOv5 to detect small objects accurately. The images collected from multiple cameras at different angles were processed in parallel using multi-camera processing. The experimental results prove the applicability of our proposed method, as the object detection model detects all classes correctly.

#Automated Inspection #Object Detection #Deep Learning

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