1. 프로젝트 소개

프로젝트 명

제조영상 불량 검출 및 분류 인공지능 학습모델 개발 프로젝트를 담당하였다.

철강 표면의 결함은 불량 철강을 야기하여 붕괴 사고의 원인이 된다.
하지만 한국의 철강 생산량은 세계 5위권에 달할 정도로 많으므로, 육안으로 이를 모두 판독하기는 어렵다.
따라서 인공지능 모델을 활용하여 철강 표면의 결함을 검출한다.

우리는 이 프로젝트를 통하여 철강 표면의 결함을 검출 및 분류하여 철강 제조 과정에서의 불량률을 낮추고자 한다.

이름	이메일	역할
서지훈	tjwlgns02@gmail.com	철강 결함 검출 모델 초기 형태 개발 모델 학습 파라미터 값 조정 및 검증 완성된 모델 최종 검증 및 최적화
김무영	andud084417@naver.com	훈련용 데이터 분석 및 전처리 훈련용 데이터 증강 모델 평가 및 결과 분석

1.학습에 사용된 데이터 세트를 input 폴더에 넣어 배치한다.

2.Ubuntu 20.04 버전에서 개발되었으며, Python 3.6.9를 사용한다.

3.프로젝트의 사용을 위해서 아래의 명령어를 통하여 프로젝트에 사용된 라이브러리를 설치해야 한다.

pip install segmentation_models

pip install tensorflow==2.4.0

pip install scikit-learn

pip install matplotlib

pip install pandas

pip install pillow

pip install imgaug

pip install numpy