일본제조2015 – 진행 중

일본제철

딥러닝을 이용한 코일 완충재 이탈 감지

일본제철은 크레인에 단 카메라로 코일 완충재 이상의 약 80%를 감지했다

문제

크레인이 철강 코일을 옮기는 동안 보호용 완충재가 밀리거나 떨어져 제품에 흠집과 찍힘이 생길 수 있었다. 조명 조건과 코일 크기가 제각각이어서 기존 이미지 처리로는 감지하기 어려웠다.

일본제철은 2015년 6월 첫 논의를 거쳐 NEC와 함께 나고야제철소에 RAPID 딥러닝을 적용했다. 팀은 완충재 이상을 나타내는 변형 학습 이미지를 만들었다. 크레인에 단 카메라가 이미지를 무선으로 중앙 서버에 보내 감지했다.

about 80%완충재 이상 감지율(NEC 발표)공급사 사례[1]

less than 1%오감지율(NEC 발표)공급사 사례[1]

불필요한 라인 정지는 생산성을 떨어뜨리기 때문에 오감지가 문제였다. 시스템은 감지 범위와 이런 중단 사이에서 균형을 맞췄다.

[1]NEC2020년 3월 9일

NEC는 나고야제철소에 적용된 카메라 검사 시스템을 설명했다. 완충재 이상의 약 80%를 감지했고 오감지는 1% 미만이라고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일