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TL;DR
사출 성형 공정에서 발생하는 균열·파손·오염 같은 시각적 결함을 자동으로 검출하기 위해 Roboflow의 Molding Defect Detection 데이터셋으로 RF-DETR 모델을 학습시키고, Roboflow Workflow로 배포해 이미지에서 바운딩 박스를 출력하도록 구성했다. 검출 파이프라인은 검출된 영역을 주석 이미지와 메타데이터로 생성하며 Gemini 2.5 Pro를 연계해 각 검출 건에 대해 한 줄짜리 검사 소견을 자동으로 생성한다. 이 구성은 검사 결과의 시각화와 텍스트 리포팅을 동시에 처리하여 품질관리 기록을 자동화하며 동일한 워크플로는 의료용 부품 검사 요건에 맞춰 재사용할 수 있다.
섹션별 상세
사출 성형 공정은 매일 수백만 개의 플라스틱 부품을 생산하는 공정으로 결함 발생이 비용과 자원 낭비로 직결된다. 본 사례에서는 Roboflow Universe에 등록된 Molding Defect Detection 데이터셋을 사용하여 결함 영역에 라벨을 부여한 이미지를 학습 자료로 삼았다. 데이터셋은 MOLDING_BREAK, MOLDING_CRACK, MOLDING_DEFECT, MOLDING_POLLUTION, MOLDING_POOR의 다섯 클래스 라벨을 포함하여 다양한 표면 이상을 대표하도록 구성되어 있다.
검출 파이프라인은 학습된 RF-DETR 모델을 사용해 입력 이미지를 처리하고 이미지 내 결함을 바운딩 박스 좌표와 클래스 확률로 출력한다. Roboflow Workflow가 모델 추론을 호출하고 결과 이미지를 주석 처리하여 시각적 검출 결과를 생성하며, 이 과정에서 검출된 균열·파손·오염 영역이 명확히 표시된다. 최종 출력물은 검출된 박스가 표시된 주석 이미지와 각 검출 항목에 대한 메타데이터로 구성되어 검사 로그와 연계될 수 있다.
검출 결과의 문서화와 인간 친화적 보고를 위해 Gemini 2.5 Pro가 각 검출 건에 대해 한 줄짜리 검사 소견을 생성하도록 통합되었다. 이 구성은 시각적 감지를 텍스트 소견으로 자동 변환하여 품질관리 기록에 바로 포함시키는 흐름을 만든다. 동일한 워크플로는 시린지나 IV 커넥터 같은 의료용 사출 성형 부품의 검사 요구사항에 맞게 라벨과 규칙을 조정하여 재사용할 수 있다.
용어 해설
- RF-DETR
- — RF-DETR은 객체 검출을 위해 설계된 모델군의 하나로, 이미지 내 결함 위치를 경계상자로 예측하는 데 쓰인다. 입력 이미지에서 결함 후보를 추출하고 이를 바운딩 박스로 출력하여 후속 검수나 자동 분류 파이프라인과 연계가 가능하다. 제조품의 균열·파손·오염 같은 시각적 결함을 정량적으로 표시할 수 있어 검사 자동화에 중요하다.
- Roboflow 워크플로(Roboflow Workflow)
- — Roboflow Workflow는 이미지 전처리·모델 배포·추론 후처리 단계를 연결하여 검사 파이프라인을 운영하는 도구 체인이다. 이미지 입력을 받아 모델 추론을 실행하고 검출 결과를 시각화하거나 외부 서비스에 전달하는 과정을 자동화한다. 제조라인에서 실시간 검사와 결과 기록을 통합하는 데 활용된다.
- Gemini 2.5 Pro
- — Gemini 2.5 Pro는 자연어 생성 기능을 가진 대형 언어 모델로, 시각적 검출 결과를 기반으로 검사 소견이나 한줄 요약 같은 텍스트 출력을 생성하는 데 사용된다. 이미지 기반 검출 결과를 텍스트로 정리해 검사 리포트에 바로 포함할 수 있기 때문에 검사 자동화의 인간 판독 단계를 보완한다. 모델 출력은 추가 규칙이나 템플릿을 통해 표준화된 소견으로 정제될 수 있다.
기술
- RF-DETR
- Roboflow Workflow
- Gemini 2.5 Pro
- Molding Defect Detection dataset
활용 사례
- 사출 성형 부품의 균열·파손·오염 자동 검출
- 의료용 사출 부품(주사기·IV 커넥터) 품질 검사
- 검출 결과의 자동 텍스트 소견 생성 및 리포팅
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 30.수집 2026. 06. 30.출처 타입 RSS
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