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태양광 패널 관리의 효율성을 높이기 위해 Meta의 SAM 3(Segment Anything Model 3)를 핵심 엔진으로 채택했다. SAM 3는 별도의 추가 학습 없이도 프롬프트나 클래스 지정만으로 이미지 내 객체를 정교하게 분할할 수 있는 제로샷 세그멘테이션 능력이 뛰어나다.
Roboflow Workflows를 사용하여 코딩 없이 시각적인 인터페이스에서 감지 파이프라인을 설계한다. 'Build My Own' 템플릿에서 SAM 3 블록을 추가하고, 감지하고자 하는 대상인 정상 패널과 눈에 덮인 패널을 클래스로 지정하여 모델의 출력값을 정의한다.
모델의 예측 결과를 시각화하기 위해 Polygon Visualization 블록을 연결하고 최종 출력 노드를 구성한다. 이를 통해 SAM 3가 생성한 세그멘테이션 마스크를 원본 이미지 위에 겹쳐서 확인하고, 각 객체의 클래스 정보와 신뢰도 점수를 JSON 형태로 추출할 수 있다.
구축된 워크플로우는 Roboflow의 Serverless API를 통해 배포되어 로컬 환경이나 클라우드에서 즉시 호출 가능하다. 제공되는 Python 샘플 코드를 활용하면 API 키와 워크플로우 ID 설정만으로 외부 애플리케이션에 감지 기능을 통합할 수 있다.
최종 구현 단계에서는 Python의 inference-sdk와 OpenCV를 사용하여 감지된 패널의 개수를 자동으로 집계한다. SAM 3의 예측 데이터에서 신뢰도가 70% 이상인 결과만 필터링하여 정상 패널과 고장(적설) 패널의 수를 계산하고 분석 결과를 화면에 출력한다.
기술
- SAM 3
- Roboflow Workflows
- Python
- inference-sdk
- OpenCV
활용 사례
- 태양광 패널 적설 감지
- 시설물 이상 징후 모니터링
- 객체 수량 자동 집계
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원문 발행 2026. 03. 18.수집 2026. 03. 18.출처 타입 RSS
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