자동차 산업은 품질 및 안전 요구사항에 매우 민감한 분야이다. 특히 자동차의 외관 부품 중 하나인 커버 렌즈는 디자인과 완성도의 중요한 요소로서 품질 검사가 필수적이다. 기존의 불량 검출 방법은 작업자가 현장에서 직접 육안으로 관찰하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 효율성과 정확성이 떨어지고 신속한 품질변화에 대응하기 어렵다. 본 논문에서는 인간이 아닌 카메라를 이용한 비전 검사 시스템을 제안하고 One-Class CNN (Convolutional Neural Network)을 자동차 커버 렌즈 공정에서 불량 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 비전 검사 시스템은 자동화된 검사가 가능하게 하고 정확성을 보장하고 일관성을 유지할 수 있으며 빠른 속도의 검사로 전체 라인의 효율성을 향상시킨다. One-Class CNN은 비지도 학습 기반의 딥러닝 알고리즘으로, 정상 데이터만을 학습하여 이상을 탐지하는 특징을 가지고 있다. 실험 결과, 제안된 One-Class CNN 모델은 자동차 커버 렌즈 공정에서 높은 정확도와 강력한 이상 감지 능력을 보였다. 이러한 결과들은 자동차 제조업체들이 빠르게 변화하는 품질 요구 사항에 대응하고, 생산성을 향상시키며, 불량품 배출을 줄일 수 있는 효과적인 검출 방법으로 One-Class CNN을 채택할 수 있음을 시사한다.
The automotive industry is a sector that is very sensitive to quality and safety requirements. In particular, quality inspection is essential for cover lenses, which are one of the exterior parts of automobiles. Existing defect detection methods are visually observed by workers in the field. However, these methods have low efficiency and accuracy and are difficult to respond to rapid quality changes. In this paper, we propose a vision inspection system using a non-human camera and a method of applying One-Class Convolutional Neural Network (CNN) to defect detection in a car cover lens process. The vision inspection system enables automated inspection, can ensure accuracy and maintain consistency, and improves the efficiency of the entire line with high-speed inspection. One-Class CNN is a deep learning algorithm based on unsupervised learning, and has the characteristic of detecting anomalies by learning only normal data. As a result of the experiment, the proposed one-class CNN model showed high accuracy and strong anomaly detection ability in the automotive cover lens process. These results suggest that automobile manufacturers can adopt One-Class CNN as an effective detection method that can respond to rapidly changing quality requirements, improve productivity, and reduce defective products.