Ultralytics YOLO11을 사용한 스마트 제조 솔루션 구축

제조업은 자동차, 전자 제품에서 가전 제품 및 포장에 이르기까지 일상 용품 생산을 주도하는 필수 산업입니다. 전통적으로 제조 공정은 수동 노동에 의존해 왔으며, 이로 인해 속도 저하, 품질 문제 및 확장 문제가 발생할 수 있습니다. 이제 최첨단 기술 덕분에 공장이 더욱 스마트해지고 있습니다.

예를 들어, 인공지능(AI)의 하위 분야인 컴퓨터 비전은 기계가 물리적 세계의 시각적 데이터를 해석하고 이해할 수 있도록 함으로써 많은 제조 운영 방식을 재정의하는 데 사용되고 있습니다.

특히, Ultralytics YOLO11과 같은 Vision AI 모델은 실시간 객체 감지, 추적 및 분류와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 생산 라인에서 결함이 있는 제품을 식별하고, 재고 이동을 모니터링하고, 위험한 행동이나 장비 오작동을 감지하여 작업자 안전을 보장하는 것과 같은 응용 분야에 도움이 됩니다.

‍

이번 글에서는 안전과 효율성을 향상시키기 위해 다양한 제조 운영에서 YOLO11을 어떻게 사용할 수 있는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

제조업에서 컴퓨터 비전의 필요성

수년 동안 숙련된 작업자는 제조 안전을 유지하고 제품 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 그러나 산업 운영이 확장되고 더 빠른 출력이 요구됨에 따라 인간 작업자에게만 의존하는 것의 한계가 점점 더 분명해지고 있습니다.

작업자는 장시간 품질 검사를 마치면 피로를 느낄 수 있으며, 이는 결함이 누락될 수 있고 품질이 저하될 수 있음을 의미합니다. 마찬가지로 제조 기계의 수동 검사는 시간이 많이 걸리고 빠르게 움직이는 생산 라인의 속도를 늦출 수 있습니다. 또한 공장 바닥은 위험할 수 있으며 많은 수의 작업자가 끊임없이 이동하므로 안전 프로토콜이 항상 준수되는지 확인하기 어렵습니다. 

이러한 요인으로 인해 제조업체는 작업자를 지원하고, 실수를 줄이며, 운영을 원활하고 안전하게 유지하는 더욱 스마트하고 신뢰할 수 있는 시스템을 채택하게 되었습니다. 특히 컴퓨터 비전은 많은 제조 워크플로우에 통합되고 있습니다. 

제조업에서 YOLO11의 영향

그렇다면 스마트 제조 솔루션은 정확히 무엇일까요? 이는 생산 현장과 같은 주요 제조 영역에서 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하는 혁신 기술입니다. 이 데이터에서 얻은 통찰력은 제조 회사가 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 가동 중지 시간을 줄이고, 문제가 발생할 때 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 생산 프로세스를 모니터링할 수 있습니다. YOLO11은 널리 사용되는 YOLO 모델 시리즈의 최신 모델 중 하나이며, 뛰어난 속도, 정확성 및 효율성으로 유명합니다.

YOLO11은 Ultralytics YOLOv5 및 Ultralytics YOLOv8과 같은 이전 버전의 강점을 기반으로 하면서 주요 개선 사항을 도입했습니다. 고성능 서버에서 저가형 에지 장치에 이르기까지 모든 장치에서 실행할 수 있는 버전으로 설계되어 가볍고 효율적입니다. 실제로 가장 작은 버전인 YOLO11n은 JPEG 크기 정도인 260만 개의 파라미터만 가지고 있어 개발자가 매우 쉽게 접근할 수 있습니다.

제조업에 있어서 YOLO11은 빠른 의사 결정이 중요한 실시간 애플리케이션에 특히 유용합니다. 좋은 예는 빵집과 같은 식품 생산입니다. YOLO11을 사용하여 회사는 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 빵 덩어리를 감지하고 셀 수 있습니다. 

수동으로 계산하거나 기본 센서에 의존하는 대신, 이 모델은 각 빵을 정확하게 추적하고, 누락되거나 손상된 빵에 플래그를 지정하고, 실시간 개수를 제공하여 품질과 효율성을 유지하는 데 도움을 줍니다. YOLO11을 활용하는 이러한 비전 지원 스마트 제조 솔루션은 오류를 줄이고, 일관성을 개선하며, 문제가 발생했을 때 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

‍

제조 분야에서 YOLO11의 실제 응용

이제 제조 문제 해결에서 컴퓨터 비전과 YOLO11의 역할을 살펴보았으니, 제조에서 YOLO11의 실제 사용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

품질 관리에 있어서의 YOLO11과 Vision AI 

품질 관리는 제조 공정에서 매우 중요한 부분입니다. 신뢰성 있는 검사가 없다면 작은 문제들이 간과되어 제품 결함, 안전 문제, 막대한 리콜 비용으로 이어질 수 있습니다.

YOLO11의 인스턴스 분할 기능을 사용하여 실시간으로 가장 작은 결함까지 감지하고 윤곽을 그릴 수 있습니다. YOLO11은 긁힘, 균열 또는 제대로 정렬되지 않은 부품과 같은 문제를 더 큰 문제로 발전하기 전에 잡아내는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 자동차 제조에서 YOLO11은 페인트 결함, 패널 찌그러짐 및 정렬 불량을 분할하는 데 사용될 수 있습니다. YOLO11은 또한 심층 분석을 위해 자동차의 개별 부품을 분할하도록 훈련될 수 있습니다. 

‍

AI 및 YOLO11을 활용한 산업 자동화

스마트 팩토리는 모든 것이 원활하게 운영되도록 정밀하고 효율적인 자동화에 의존합니다. 로봇과 로봇 팔은 분류, 조립 및 포장과 같은 작업에 사용되며 실시간으로 물체를 식별하고 추적할 수 있어야 합니다. 이러한 시스템은 종종 빠른 생산 라인을 따라잡기 위해 빠르고 안정적으로 작동해야 하며 동시에 실수를 방지해야 합니다.

YOLO11은 로봇이 부품을 더 정확하게 감지, 위치 파악 및 처리할 수 있도록 지원하여 이러한 시스템을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 픽 앤 플레이스 작업에서 로봇 팔은 YOLO11을 사용하여 컨베이어 벨트에서 움직이는 항목을 감지하고 추적하며 필요에 따라 움직임을 조정할 수 있습니다. 이는 각 부품을 올바르게 집어 올려 배치하도록 보장하여 프로세스를 더욱 일관성 있고 효율적으로 만듭니다.

YOLO11은 작업자 안전을 지원할 수 있습니다.

제조 환경은 때때로 위험할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 작업자 안전이 최우선 과제가 됩니다. YOLOv8은 객체 감지 능력을 통해 개인 보호 장비(PPE) 준수 여부를 모니터링하여 작업장 안전을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 좋은 예로 YOLOv8을 사용하여 작업자가 헬멧, 고시인성 재킷 및 기타 필수 장비와 같은 안전 장비를 착용하고 있는지 감지하는 것을 들 수 있습니다.

게다가 YOLO11의 자세 추정 지원은 작업자의 신체 자세를 분석하고 부상으로 이어질 수 있는 안전하지 않은 리프팅 기술을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 관절 및 팔다리와 같은 인체 주요 지점을 감지하고 실시간으로 움직임을 추적하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 위험한 자세를 표시하고 안전 관리자가 부상이 발생하기 전에 개입할 수 있도록 지원합니다.

‍

YOLO11을 사용한 사이트 효율성 향상

효율적인 차량 이동은 산업 현장, 특히 콘크리트 배치 플랜트와 같은 제조 환경에서 원활한 운영의 핵심입니다. 이러한 플랜트는 시멘트, 모래, 물과 같은 원자재를 혼합하여 콘크리트를 생산합니다. 이 프로세스는 도저, 유조 트럭, 콘크리트 운반 트럭을 포함한 다양한 중장비 차량의 적시 조정에 의존합니다. 

차량 흐름의 지연, 혼잡 또는 의사 소통 오류는 생산 속도 저하, 자원 낭비 및 배송 기회 상실로 이어질 수 있습니다. 따라서 현장 차량 활동에 대한 가시성과 제어력을 유지하는 것이 전체 현장 효율성에 필수적입니다.

YOLO11은 객체 감지 및 추적 기능을 통해 이러한 흐름을 최적화할 수 있습니다. YOLO11은 라이브 카메라 피드를 분석하여 다양한 유형의 차량이 현장에 진입, 이동 및 퇴장할 때 자동으로 감지, 분류 및 추적할 수 있습니다. 이를 통해 배치 플랜트 운영자는 로드 시간을 모니터링하고 병목 현상을 식별하며 스케줄링을 개선할 수 있습니다.

‍

제조 분야에서 YOLO11 사용의 장점

YOLO11과 같은 고급 비전 모델을 제조에 통합하면 다양한 이점이 있습니다. 가장 중요한 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 비용 효율성: YOLO11의 시각적 데이터 처리 효율성은 추가적인 수동 검사 또는 고가의 센서 기반 시스템의 필요성을 줄여 운영 비용을 낮춥니다.

• 유연성: 고성능 서버에서 엣지 장치에 이르기까지 다양한 장치에서 작동하므로 클라우드 기반 및 온사이트 처리 환경 모두에 적합합니다.

• 확장성: YOLO11 기반 시스템은 시스템을 크게 조정할 필요 없이 생산량 증가를 처리할 수 있으므로 운영이 성장함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다.

제조 분야에서 컴퓨터 비전 관련 과제

컴퓨터 비전 솔루션은 제조 분야에서 많은 이점을 제공하지만, 이러한 시스템을 구현할 때 명심해야 할 몇 가지 고려 사항이 있습니다. 알아야 할 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 환경 변화에 대한 민감도: 조명, 주변 조건 또는 환경적 요인(예: 먼지 또는 오물)의 변화는 컴퓨터 비전 시스템의 성능과 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 통합 문제: 컴퓨터 비전 시스템을 기존 제조 공정 또는 기존 기계에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며 전문적인 지식이 필요합니다.

• 흔하지 않은 결함 처리: Vision AI 모델은 특정 결함 데이터 세트에 대해 사용자 정의 훈련을 받을 수 있지만 훈련 데이터에 포함되지 않은 드물거나 새로운 유형의 결함을 식별하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

주요 내용

YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 전반적인 품질 관리 및 작업자 안전을 개선하여 제조 산업을 변화시키고 있습니다. 뛰어난 속도와 정확성으로 객체를 감지하고 분류하는 능력은 다양한 제조 작업을 향상시키는 훌륭한 도구입니다. 

수동 검사에 대한 의존도를 줄이고 운영 비용을 낮추며 24시간 모니터링을 가능하게 함으로써 비전 모델은 산업이 더 큰 정확성과 일관성을 가지고 확장할 수 있도록 합니다. 컴퓨터 비전이 계속 발전함에 따라 YOLO11과 같은 모델은 제조 부문 전반에 걸쳐 혁신, 효율성 및 안전을 주도하는 데 더욱 중요한 역할을 할 것입니다.

커뮤니티 및 GitHub 저장소에 가입하여 컴퓨터 비전 모델에 대해 자세히 알아보세요. 솔루션 페이지에서 자율 주행의 컴퓨터 비전 및 농업 분야의 AI 적용 사례를 확인해 보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 자신만의 컴퓨터 비전 모델을 구축해 보세요.