Amazon Lookout for Vision과 Rekognition을 이용한 부품 결함 감지 시스템 구축하기

본 글은 제조 업계에서 높은 성장세를 보이는 인공지능 기술, 특히 머신 비전 분야의 온프레미스 시스템이 가진 비용, 기술적 어려움, 운영자 부족 등의 문제를 해결하기 위한 클라우드 기반의 결함 감지 자동화 시스템 구축 방안을 제안합니다. 이 시스템은 AWS의 서버리스 서비스를 활용하며, 인라인 검사를 위한 Amazon Lookout for Vision과 오프라인에서 상세한 결함 유형 분석을 위한 Amazon Rekognition Custom Labeling을 결합하여 사용합니다.

이러한 두 서비스의 결합은 결함품의 신속한 제거와 상세 분석을 가능하게 하여, 단독 모델 사용 대비 약 10%의 검사 품질 향상 효과를 기대할 수 있습니다. 또한, 공정 라인 상태 시각화를 위한 대시보드와 검사 결과 저장을 위한 데이터베이스도 함께 구현하여 운영 안정성과 분석 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다.