선박배관 설치공정 영상에 딥러닝을 적용한 설치 BOM 의 진 척도 파악

초록

본연구는 선박 배관 설치 공정을 대상으로 조립 설치 중인 부품 목록을 파악하기 위한 목적으로 수행되었다수행되었다. 의장 장비 설치 공정 중 배관 설치 작업장의 영상정보영상정보(Video/Image Data)로부터 밸브밸브(Valve) 품목을 먼저 추출하고자 시도 하였다하였다. 영상 이미지로부터 객체 인식을 위한 방법으로는 객체 인식 알고리즘인 YOLO-V4를 기반으로 객체의 수를 추출하는 기능을 추가 적용하였으며적용하였으며, 특히 배관 부품 중 밸브에 대한 학습을 진행하였다진행하였다. 이를 통하여 설치 작업 중 인 밸브의 재공품재공품(WIP: Work-In-Process)을 인식인식(Detection) 및 분류분류(Classification)하고하고, 검출된 품목 개수와 설치 계획의 BOM(Bill Of Material) 데이터를 활용하여 의장 배관 설치 공정의 진척도를 파악하고자 한다한다.