#1 압연강판 품질 이상 검출 프로젝트

다음으로 이어질 프로젝트를 ChatGPT에게 추천받았다.

특히 POSCO에서 스마트팩토리를 어떻게 적용하는지 관련하여 추천을 달라고하니
아래의 9가지 프로젝트를 소개시켜주었다.

1. 생산계획 최적화 시뮬레이터

• 목표: 수요 예측에 따라 제품 생산량과 일정 배분
• 기술: Python + GUI (Tkinter 또는 PyQt) + 기본 수리 최적화 알고리즘 (예: Linear Programming)
• 재미 요소: 생산 설비 가동률, 납기 지연 패널티, 재고 비용을 반영한 시뮬레이션

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2. 원료야드 자동 크레인 시뮬레이터

• 목표: 석탄, 철광석 등을 자동 크레인으로 이송, 저장 최적화
• 기술: Pygame 또는 Unity, 강화학습 (옵션)
• 포인트: 원료 저장 위치 최적화, 이송 거리 최소화

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3. 고로(용광로) 상태 예측 시뮬레이터

• 목표: 센서 데이터를 기반으로 고로 내부 상태 예측
• 기술: Python + Matplotlib (시각화), ML 알고리즘 (예: SVM, RandomForest)
• 데이터: 가상 센서값 생성 (온도, 압력, CO 비율 등)
• 결과: 폭발 위험 예측, 제어값 조정 시뮬레이션

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4. 압연 품질 이상 검출 (OpenCV)

• 목표: 압연된 철판 표면에서 불량 검출
• 기술: OpenCV + 이미지 합성 (불량 이미지 자동 생성)
• 불량 예시: 스크래치, 찌그러짐, 구멍 등
• 응용: 실제 표면 검사 스마트팩토리 구현 연습

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5. 도금 균일성 시뮬레이터

• 목표: 철판 표면 도금 두께 예측 및 시각화
• 기술: Python + Numpy + Matplotlib, 열분포 시뮬레이션
• 아이디어: 열전달 모델을 기반으로 도금 불균일 패턴 예측

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6. 출하 물류 최적화 시뮬레이터

• 목표: 제품 출하 순서/경로/차량 배차 최적화
• 기술: TSP 알고리즘, 최적화 기법 (Google OR-Tools)
• 포인트: 납기일, 차량 적재량, 거리 제한 고려

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7. AI 환경 감시 시뮬레이터

• 목표: 공장 주변 대기질 데이터 수집 → 이상 감지
• 기술: Python + Streamlit + 랜덤 데이터 시뮬레이션
• 이상 감지 알고리즘: 이동평균, IQR, z-score 등

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8. 스마트 CCTV 안전 감지 시뮬레이터 (OpenCV)

• 목표: 작업자가 위험 구역에 접근하면 경고 발생
• 기술: OpenCV + YOLO 모델 or Haar Cascade + 경계선 감지
• 기능: 헬멧 착용 여부, 위험 영역 침입 감지

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9. 공정 간 시스템 통합 시각화

• 목표: 각 공정(제선→제강→압연 등)의 데이터 흐름을 시각화
• 기술: Dash 또는 Streamlit + Graphviz
• 포인트: 공정 흐름도 + 실시간 데이터 변화 시각화

이 중에서 4번 기능 "압연 품질 이상 검출" 을 구현하려고 한다.

구현 목적은 실제로 자주 쓰이는 기능이라 구현해보고 싶었다.

특히 POSCO에서 주관하는 교육과정 중이라 압연공정에 대해 공부할 겸 프로젝트를 진행해보고자 한다.

**계획 중인 사용 언어**
C++ : OpenCV  
SQL : 검출 데이터 저장(DB)  
PLC : C++과 연동하여 불량품이 검출 될 시 불량품 적재함으로 밀어넣는 피스톤 작동 릴레이 여자용

** 계획 중인 사용 도구 ** 
roboflow : YOLO 학습 및 train 파일 생성

 

과정

1. 이미지셋 수집

2. 불량 상태 라벨링 및 YOLO 학습

3. 스크립트 작성

4. 이미지셋 내 테스트

5. 이미지셋 외 다른 이미지로 테스트