KR20200013217A - 인공지능 기반의 피혁 검출방법 및 피혁제품 생산방법 - Google Patents

인공지능 기반의 피혁 검출방법 및 피혁제품 생산방법 Download PDF

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Abstract

인공지능 기반의 피혁 검출방법 및 피혁제품 생산방법은, 먼저 피혁 원재료의 피혁 데이터를 취득한 다음, 피혁 데이터를 인공지능 모듈에 입력하여 피혁 원재료의 결함 영역과 비결함 영역을 연산 및 판단하고, 나아가 후속 생산방법에 활용하여 비결함 영역에 피혁 원재료의 영역 데이터를 구축하며, 영역 데이터는 다수의 보류 영역을 규정하여, 이를 통해 피혁 원재료를 재단하여 각 보류 영역에 대응하는 피혁부재를 생산할 수 있다.

Description

인공지능 기반의 피혁 검출방법 및 피혁제품 생산방법{ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED LEATHER INSPECTION METHOD AND LEATHER PRODUCT PRODUCTION METHOD}
본 발명은 피혁에 관한 것으로서, 특히 인공지능 기반의 피혁 검출방법 및 피혁제품 생산방법에 관한 것이다.
피혁은 각양각색의 일상 생활용품에 활용될 수 있으며, 예를 들어 복식, 가방, 트렁크 또는 악세서리 등등은 모두 자주 사용되는 일상용품이다. 또한 천연피혁(또는 진피)은 양호한 촉감과 내구성 특성을 지니고 있어, 고가 및 고가치 제품들은 천연피혁을 주요 재료로 사용하는 경우가 더욱 흔하다.
천연피혁은 최초 공급원의 환경 또는 제조과정 등등 요소의 영향을 받기 쉬우며, 예를 들어 동물이 상처를 입었거나, 곰팡이가 자라거나, 병충해, 파열, 또는 운송 시의 찰상 충격 등에 의해 피혁 표면 또는 내부 조직에 손상과 결함이 발생할 수 있다. 피혁류 제품을 생산하기 전에 전술한 결함을 사전 점검하기 위하여, 현재 대부분 피혁이 원료 상태일 때, 먼저 인력을 통해 육안으로 검사하거나 또는 손으로 검사하는 방식으로 피혁을 상세히 검사한 후, 피혁 표면에 전술한 결함이 발견된 부위를 표시하고, 제품 제작의 수요 특성에 따라 표시된 피혁을 재단하여 후속 생산 시 가용한 피혁 부재를 분류해내고 있다.
그러나, 전술한 인력이 육안으로 검사하거나 또는 손으로 검사하는 방식은 시간이 소모될 뿐만 아니라, 반드시 충분한 경험을 가진 점검인원이어야 결함을 판단해낼 수 있다. 점검인원의 훈련과 양성 과정은 비교적 길고 어려우며, 판단 방식이 비교적 주관적인 육안 또는 손의 느낌에 의존하여 검사하게 되므로, 개인의 정서, 환경 또는 시간과 공간 등 요소의 영향을 받기 쉬워 보다 일관성 있고 통용되는 품질 표준을 구축할 수 없다.
따라서, 본 발명의 주요 목적은 피혁 검사 시간을 대폭 감소시키고, 일관성을 지니면서 통용되는 피혁 품질 점검 표준을 구축함과 동시에, 피혁 제품의 자동화 생산 공정을 구현하여, 전반적인 생산 효율을 향상시킬 수 있는 인공지능 기반의 피혁 검출방법 및 피혁제품 생산방법을 제공하고자 하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명이 제공하는 인공지능 기반의 피혁 검출방법은, 먼저 피혁 원재료의 피혁 데이터를 취득한 후, 상기 피혁 데이터를 인공지능 모듈에 입력하여 상기 피혁 원재료의 결함 영역과 비결함 영역을 판정하는 단계를 포함한다.
더욱 바람직하게는, 먼저 상기 피혁 원재료의 상이한 부위의 국부 피혁 데이터를 취득한 후, 모든 상기 국부 피혁 데이터를 통합하여 상기 피혁 원재료의 완전한 피혁 데이터를 형성한다.
더욱 바람직하게는, 상기 비결함 영역을 적어도 하나의 보류 영역으로 규정하기 위한 상기 피혁 원재료의 영역 데이터를 구축한다.
더욱 바람직하게는, 상기 피혁 원재료로 광선을 투사하며, 상기 광선의 조명 특성은 상기 피혁 원재료의 재질 특성에 따라 상응하게 조정한다.
더욱 바람직하게는, 상기 인공지능 모듈은 심층학습 모델을 포함한다.
본 발명이 제공하는 상세한 특징, 구성요건 또는 응용방식에 관하여, 후속되는 실시방식을 통해 상세히 설명할 것이다. 그러나 본 발명의 분야에서 통상적인 지식을 갖춘 자라면 상기 상세한 설명 및 본 발명에서 열거하는 특정 실시예의 실시가 단지 본 발명을 설명하기 위한 것일 뿐, 본 발명의 특허 출원범위를 제한하기 위한 것이 아님을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예의 프레임도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에서 주로 피혁 데이터 수집장치를 나타낸 설명도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에서 주로 피혁 데이터 수집장치의 다른 실시 양태를 나타낸 설명도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에서 주로 피혁 검출 테이블을 나타낸 설명도이다.
도 5는 도 4와 유사하며, 주로 피혁 원재료가 피혁 검출 테이블에 설치된 것을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에서 주로 피혁 원재료의 결함 영역을 나타낸 설명도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에서, 주로 피혁 원재료의 비결함 영역을 레이아웃한 후의 상태를 나타낸 설명도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에서, 주로 피혁 원재료를 재단한 후의 상태를 나타낸 설명도이다.
먼저 설명해두어야 할 점으로, 본 발명이 제공하는 인공지능 기반의 피혁검출방법과 피혁제품 생산방법은 각종 상이한 유형 또는 표면 처리된 천연피혁 또는 합성피혁을 검출하는데 광범위하게 응용될 수 있으며, 본 분야의 기술자라면 본 실시방식 중 관련 인공지능, 조작 설명용어와 조작단계가 모두 특정 연산모델, 기술분야, 또는 조작순서를 제한하지 않는 상위 묘사에 속하며, 또한 수량용어인 "일"은 하나 또는 하나 이상의 복수의 소자 수량을 포함함을 이해할 수 있을 것이다.
먼저 도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명이 제공하는 인공지능 기반의 피혁 검출방법은 주로 이하 단계를 포함한다:
1. 데이터 수집: 피혁 원재료(10)를 피혁 검출 테이블(12)에 설치한 후, 피혁 검출 테이블(12)에 설치된 피혁 데이터 수집장치(14)를 이용하여 피혁 원재료(10)의 피혁 데이터를 취득한다.
본 바람직한 실시예의 피혁 원재료(10)는 천연우피를 예로 들며, 물론 기타 종류의 피혁에도 응용될 수 있다. 본 바람직한 실시예의 피혁 데이터 수집장치(14)는 피혁 원재료(10) 표면 영상을 캡쳐할 수 있는 적어도 하나의 광학식 검지 어셈블리를 포함하는 것을 예로 들었으며, 피혁 데이터 수집장치(14)는 피혁 원재료(10)의 표면을 촬영하여 피혁 표면의 디지털 영상을 획득하며, 피혁 원재료(10)의 가장자리와 표면 상태를 판단하기 위한 피혁 데이터를 형성한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 피혁 데이터 수집장치(14)는 어레이 형상으로 피혁 원재료(10) 상방에 평균적으로 분포 설치되는 다수의 검지 어셈블리(16)를 포함한다. 각 검지 어셈블리(16)는 피혁 원재료(10)의 상이한 위치의 국부 피혁 디지털 데이터를 각각 취득한다. 피혁 데이터 수집장치(14)는 광원(17)을 별도로 포함하며, 광원(17)은 검지 어셈블리(16)가 완전하고 선명한 디지털 영상의 피혁 데이터를 취득할 수 있도록 피혁 원재료(10)로 광선을 투사한다. 광원(17)은 점광원 또는 어레이형 광원일 수 있으며, 또한 종류, 재질의 처리방식, 또는 표면 무늬가 상이한 피혁 원재료(10)에 부합되도록 하기 위하여, 광원(17)은 또한 상이한 피혁 원재료(10)의 재질 특성에 따라 상이한 조명 특성을 투사할 수 있으며, 다시 말해 광선의 강도, 조도, 또는 휘도 등이 모두 피혁 원재료(10)에 따라 조정될 수 있다.
2. 데이터 처리: 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 피혁 원재료(10)를 피혁 검출 테이블(12)에 평탄한 상태로 방치하고, 피혁 검출 테이블(12) 상방의 피혁 데이터 수집장치(14)를 통해 영상 피혁 데이터를 획득한 후, 피혁 데이터는 피혁 데이터 처리장치(18)에 입력되어 연산 프로그램을 수행할 수 있으며, 본 바람직한 실시예의 피혁 데이터 처리장치(18)는 적어도 피혁 데이터 수집장치(14)가 취득한 국부 피혁 데이터를 이어붙여 완전한 피혁 데이터로 통합할 수 있는 이미지 처리모듈을 포함한다.
피혁 데이터 처리장치(18)는 인공지능 모듈(20)을 더 포함한다. 본 바람직한 실시예의 인공지능 모듈(20)(Artificial Intelligence Model)은 심층학습 모델(Deep Learning Model)을 예로 들었으며, 이를 통해 피혁 원재료(10) 표면의 결함 영역(22)과 비결함 영역(24)을 연산 및 판단한다.
3. 생산 공정 데이터: 도 1, 도 6 내지 도 8에 도시된 바와 같이, 완전한 피혁 데이터는 피혁 데이터 처리장치(18)의 인공지능 모듈(20)을 통해 결함 영역(22)과 비결함 영역(24)을 판단한 후, 레이아웃 모듈(30)을 이용하여 피혁 원재료 (10)의 영역 데이터를 구축하며, 영역 데이터는 비결함 영역(24)을 적어도 하나의 보류 영역(32)으로 규정하기 위한 것으로서, 후속되는 피혁 제품 생산방법에서 재단장치(40)로 피혁 원재료(10)를 재단하여 각 보류 영역(32)에 대응되는 피혁 부재(50)를 생산하도록 제공된다.
상기 피혁 검출방법과 피혁제품 생산방법을 통해, 본 발명은 적어도 이하 다수의 기술효과를 갖는다.
1. 심층학습 모델을 갖는 인공지능 모듈을 이용하여 인력을 사용할 필요 없이 피혁의 결함을 판단할 수 있어, 피혁의 검사 시간이 대폭 감소한다.
2. 검출환경, 시간 또는 인력 요소를 고려할 필요 없이, 본 발명은 검출을 신속하게 완료할 수 있을 뿐만 아니라, 일관성 있고 통용되는 피혁 품질 검사 표준을 구축할 수 있다.
3. 피혁 검출방법은 후속되는 레이아웃 및 재단 공정과 결합하여, 더욱 효과적으로 피혁 원재료를 이용할 수 있어, 피혁 원재료의 활용률을 높일 수 있다.
4. 본 발명은 피혁 원재료의 품질 검출 단계로부터 후속되는 재단 공정까지 일체화로 통합될 수 있어, 피혁 제품의 자동화 생산 공정을 구현할 수 있다.
언급할만한 점으로, 상기 피혁 데이터 수집장치는 피혁 원재료의 내부 조직 또는 재질 상태를 취득하도록, 투사방식 또는 기계력으로 피혁 원재료에 주무르고 구부리는 효과를 발생시키는 장치일 수도 있다. 예를 들어 X선 장치를 통해 피혁 원재료에 X선을 조사하여, X선이 피혁 원재료에 투사된 후 X선의 신호 변화 상태를 취득함으로써, 피혁 원재료의 내부 조직 등 특성 데이터를 알 수 있다.
또한, 도 3에 도시된 바와 같이, 피혁 데이터 수집장치(14)는 피혁 검출 테이블(12)에 컨베이어벨트(13)를 따라 이동하는 피혁 원재료(10)에 대해 피혁 표면을 순차적으로 스캐닝하여 피혁 데이터를 형성할 수도 있으며, 전반적인 검출 및 생산 효율이 더욱 향상될 수 있다.
또한, 인공지능 모듈은 심층학습 모델 이외에, 기타 예를 들어 신경망 모델, 콘볼루션 신경망 모델, 또는 순환 신경망 모델 등 기기 학습 모델을 이용하여 인공지능의 판단의 정확률과 정확성을 더욱 강화시킬 수 있으며, 본 발명의 각 발명 목적을 달성할 수 있다.
10: 피혁 원재료 12: 피혁 검출 테이블
14: 피혁 데이터 수집장치 16: 검지 어셈블리
17: 광원 18: 피혁 데이터 처리장치
20: 인공지능 모듈 22: 결함 영역
24: 비결함 영역 30: 레이아웃 모듈
32: 보류 영역 40: 재단장치
50: 피혁부재

Claims (9)

  1. 인공지능 기반의 피혁 검출방법에 있어서,
    a. 검지 어셈블리를 이용하여 피혁 원재료의 피혁 데이터를 취득하는 단계; 및
    b. 상기 피혁 데이터를 인공지능 모듈에 입력하여 상기 피혁 원재료의 결함 영역과 비결함 영역을 판단하는 단계
    를 포함하는 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계 a에서 먼저 상기 피혁 원재료의 상이한 위치의 국부 피혁 데이터를 취득한 후, 모든 상기 국부 피혁 데이터를 통합하여 상기 피혁 원재료의 피혁 데이터를 형성하는, 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 비결함 영역을 레이아웃시켜 적어도 하나의 보류 영역을 규정하기 위한 상기 피혁 원재료의 영역 데이터를 구축하는 단계를 더 포함하는 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 인공지능 모듈은 심층학습 모델을 포함하는, 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 단계 a에서 상기 검지 어셈블리로 상기 피혁 원재료의 영상을 취득하여 상기 피혁 데이터를 형성하는, 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 검지 어셈블리는 먼저 상기 피혁 원재료의 상이한 위치의 국부 피혁 데이터를 취득한 후, 모든 상기 국부 피혁 데이터를 통합하여 상기 피혁 원재료의 피혁 데이터를 형성하는, 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 피혁 원재료로 광선을 투사하며, 상기 광선의 조명 특성은 상기 피혁 원재료의 재질 특성에 따라 대응 조정되는, 인공지능 기반의 피혁 검출방법.
  8. 피혁제품 생산방법에 있어서,
    a. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 피혁 검출방법을 이용하는 단계; 및
    b. 상기 피혁 원재료를 재단하여 상기 결함 영역과 상기 비결함 영역에 대응하는 피혁부재를 생산하는 단계
    를 포함하는 피혁제품 생산방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 비결함 영역을 재단하여 다수의 피혁부재를 생산하는 단계를 더 포함하는 피혁제품 생산방법.
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