Vision AI
아날로그 계측기판 자동 인식 및 기록
기존엔 사람이 눈으로 읽고 기록하던 아날로그 계측기판(압력계, 유량계, 온도계 등)의 값을, 카메라 + AI로 자동 인식하고 기록하는 시스템입니다.
산업분야
첨단제조
도입비용
320만원
도입기간
0.5개월
발주처
(주)명OO업
작동 프로세스
이미지 촬영: 생산라인이나 현장에 고정된 카메라가 계측기(압력·온도·유량 등) 다이얼을 주기적으로 촬영합니다.
계측기 검출 & 정렬: AI가 프레임에서 계측기 위치를 자동으로 탐지하여 원형 다이얼을 정중앙·정면 기준으로 기하 보정(왜곡·기울기 보정) 합니다.
눈금·단위 인식: 숫자·단위(℃, bar, MPa 등)와 최소/최대 눈금, 0점을 OCR/패턴 분석으로 자동 인식해 스케일을 확정합니다.
바늘(지침) 추적: 지침을 분리·추적하여 각도(θ) 를 계산하고, 반사/그림자/진동에 강인하도록 다중 프레임 안정화합니다.
값 산출(보정 포함): 각도 정보를 실제 값으로 변환하고, 비선형(로그/복합 눈금)도 레퍼런스 곡선으로 보정합니다.
주요 모델 특징
Interactive SAM 기반 초기 마스크 보조 라벨링: 연구자 또는 현장 엔지니어가 일부 계측판 다이얼 영역을 지정하면, SAM이 유사한 프레임에 마스크를 자동 생성/보정해 라벨링 생산성을 높입니다.
Albumentations 활용 영상 증강: 조명 변화, 반사, 블러, 잡광, 회전/왜곡 등을 포함한 증강을 적용해 조명 조건이 달라지는 현장 환경에도 강건한 인식이 가능하게 설계했습니다.
ResNet-34 인코더 기반 U-Net 세그멘테이션: ImageNet 사전학습된 ResNet-34를 인코더로 삼는 U-Net 구조로 계측판 다이얼 윤곽, 눈금선, 바늘 영역 등을 픽셀 단위로 분리합니다.
OCR / 패턴 분석 + 바늘 각도 추정 모듈: 눈금 숫자/단위 문자를 OCR로 판독하고, 바늘(지침 부분)의 각도를 추적해서 절대값을 계산하는 파이프라인이 통합되어 있습니다.
다중 프레임 안정화 및 보정: 조명 변화, 반사, 바늘 떨림 등을 다중 프레임 필터링(Kalman 필터, 이동 평균 등) 기법으로 보정하여 안정성과 정밀도를 높입니다.
보정 곡선 기반 비선형 눈금 변환: 기본 직선 눈금 외에 로그 스케일, 복합 눈금도 지원하며, 기준 치환 곡선을 통한 보정 기능이 포함되어 있습니다.
계측 인식 오차
R2 ≥ 0.995
판독 정밀도 상관계수
평균 처리 속도
일관된 정밀 판독
±0.5-1.0%의 읽기 정확도로, 바늘 검출 F1 ≥ 0.99를 달성합니다. 참조 센서 대비 상관 R2 ≥ 0.995로, 사람 눈보다 일관된 정밀 판독을 제공합니다.
운영비 및 인력 효율화를 통한 비용 절감
순찰 및 기록 업무에 투입하는 시간을 60-90% 절감하여, 인건비나 하청 비용 구조를 획기적으로 개선합니다.
자동 기록을 통해 수기 전사 오류나 누락을 방지하여 ROI 6-12개월 수준의 도입 효과를 보장합니다.
활용 분야
다양한 계측기 확장: 압력계, 온도계, 유량계 외에도 습도계, 전압계, 아날로그 전력계 등 다양한 아날로그 계측기를 모두 자동 인식/기록 가능
원격 모니터링 시스템: 공장 자동화 시스템과 연계하여 실시간 계측 값 모니터링 + 이상 알림 기능 구현
공정 품질 제어 피드백 루프: 계측 값이 일정 범위를 벗어나면 자동 제어 시스템(밸브, 펌프 등)과 연동해 피드백 제어 가능
설비 이상 진단 보조: 계측 값 변화 패턴을 분석하여 설비 이상 징후(누설, 압력 변동 등)를 조기 감지
데이터 기반 분석 및 예측 유지보수: 장기간 계측 데이터를 축적하여 트렌드 분석, 예측 모델을 구축한 유지보수 계획 보조용 데이터로 활용