카메라 AI 가 불량 케이블 조립을 알려준다

카메라 AI 가 불량 케이블 조립을 알려준다

제조 과정에서 케이블 색상 순서가 잘못되었을 때, 이를 카메라가 감지하여 불량 제품의 생산을 막고, 불량 제품 사용을 방지 할 수 있다.

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구매한 부품이 도착하여 인증 합니다.

ESP32 와 카메라 센서 조합으로 3종을 DigiKey 에서 구입하였습니다.

제품 검색이 DigiKey 에서 구분한 항목으로 1차 분리가 되어 있어서 확인하는데 약간 어려움이 있었습내다.

제고가 있는 제품중에서 유사한 제품을 선택 하였습니다.

주문은 2월 4일에 했는데, 배송은 2월 9일 받았습니다.

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1. DFR1154

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2. DFR0975

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3. ESP32-CAM-4MB

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개발 진행은 ESP32 사용 경험이 없어서, 개발 환경 준비와

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보드에 카메라 연결 커넥터가 있어서, 카메라 결합하고, USB 전원만 연결 하면 됩니다.

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구체적인 동작은 ESP32 - Edge AI 설계 실전 Webinar 를 먼저 참석한 후 진행 해야 겠습니다.

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카메라 AI 가 불량 케이블 조립을 알려준다

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* 프로젝트 작동 구조

카메라 &rarr\; ESP32 &rarr\; 물체 검출 &rarr\; 정상 제품 비교 &rarr\; 불량 검출 &rarr\; 불량 알람

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* 개발 과정

1. ESP32 자료 조사 및 웨비나 참석

2. ESP32-CAM 구입

3. Edge AI 활용 데이터 수집 활용 (온-보드 객체 탐지)

4. Arduino Library Build

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* 최종 기능

계획 했던 기능은 여러 색으로 구분된 케이블의 순서를 인식하여 색상을 표시해 주는 것이 었으나,

현재 \;동작하는 기능은 한가지 물체의 색상을 구분하여 표시하여 줌.

그러나, 실내 조명 아래에서는 학습한 색상을 잘 인식하지 못하고, 다른 색으로 표시 하는 경우도 발생함.

최종 기능 구현에는 실패 하였지만, 물체의 형태를 인식 하는 것 처럼, 색상의 구분이 넓은 면이 아닌 선의 경우

좀더 다른 학습의 과정이 필요하다는 걸 알게 되었습니다.

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* 완성된 결과물

소스 파일 : (첨부 파일 라이브러리에) esp32_camera.ino

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* 구매 인보이스

퀘스트2 에서 제출

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* 실제 작동 영상

https://youtu.be/UM26C0t8g4M

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