대표자명: 안 상 현
아이템명: 자동차 인공지능 검사솔루션 (닥터카)
홈페이지: https://divus.modoo.at.
창업지원 기업 및 제품소개:
o 자동차 영상 데이터셋 구축을 위한 영상주석도구 개발(Color & Intensity Normalization 기술 개발(SW) 기능 포함)
o 자동차 통합검사관리시스템(SW)
- 자동차 부품(Panel Part List) 검출 기술(SW)
- 제조사(모델) 분류 기술(SW)
(2) 개발 목표 및 내용
① 영상 주석(Annotation) 도구 개발(SW)
o 영상 주석 도구
- 영상의 주석을 쉽게 달 수 있는 GUI와 도구(tool)의 배포, 취합이 간편한 Web 기반
- 다각형 경계표시(Region Shape) 기능 : Rectangular, Circle, Elliptical, Polygon 등
- 인공지능 학습 후 결과 노출 및 수정(보정) 기능
[그림6] VGG Image Annotator(VIA) VGG Image Annotator(VIA)는 옥스퍼트에서 개방한 오픈 소스 HTML, Javascript, CSS만을 기반으로 하는 도구
영상주석도구(예시)
o Color & Intensity Normalization 기술
- Preprocessing을 통해 색이나 밝기의 영향을 최소화하도록 정규화하는 기술
※ 영상 정규화
- 다양한 내외부 요인에 의해 분석 과정이 교란되는 것을 막기 위한 전처리 과정
- 차체 색상에 따른 변화를 최소화를 위해 그레이 스케일 영상으로 변환
- 주변의 조명 밝기에 따른 변화를 최소화를 위해 밝기 정규화
[그림7] 영상정규화 프로세스
② 자동차 자동 통합검사시스템(SW)
②-1
적용기술
o 자동차 자동 통합검사시스템은 당사의 딥러닝 워킹플로우와 시스템 아키텍처를 적용하여 정확도 90% 이상의 자동차 부품 검출과 제조사 및 모델 검출 SW 개발
[그림8] 딥러닝 워크플로우
[그림9] 머신러닝 모델의 시스템 아키텍처
o 자동차 부품 검출과 제조사 및 모델 검출 알고리즘 개발을 위해 Segmentation과 Classification을 위한 객체탐지는 Mask R-CNN 모델 등을 적용
[그림10] 객체탐지를 위한 Mask R-CNN Mask R-CNN : R-CNN계열 모델은 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN까지 총 4가지이며, Faster R-CNN까지는 모두 Object Detection을 위한 모델이었으나, Mask R-CNN은 Faster R-CNN을 확장하여 Instance Segmentation에 적용하고자 하는 모델(요약하면 Faster R-CNN에서 detect한 각각의 box에 mask를 씌워주는 모델)
o 자동차 데이터셋의 Model Building, Model Training, Prediction, Deploy과정과 Data Sample을 이용한 검증과정을 지속적으로 반복하여 정확한 이미지 검출 알고리즘 확보
[그림11] 딥러닝 심층학습 과정
②-2
자동차 부품 검출 기술(SW) 개발
o 자동차 부품을 Annotation(주석)을 표시하여 학습 데이터셋을 생성하고 이를 기반으로 “②-1”항의 기술을 적용하여 부품검출기술을 개발(약100,000장 이미지 활용)
[그림 11] 자동차 부품의 주석표시(예시)
o 디딤돌 R&D은 자동차의 부품 중 대분류 30종 중 18종과 소분류 73개 중 12종을 개발 완료하고, 이를 바탕으로 2021년에 나머지 분류와 고도화
구 분
개발내용
대분류
부품
소분류
내용
2020년
디딤돌 R&D
18종
도어, 범퍼, 휀다 등
12종
전후좌우
2021년
자체 R&D
(상동)
(상동)
29종
전후좌우
자체 R&D
12종
타이어, 핸들케치 등
32종
전후좌우/상
[그림12]자동자 부품의 종류(예시)
②-3 자동차 제조사(모델) 검출 기술(SW) 개발
o 자동차 Segmentation 기술을 이용하여 인식한 후, 각 데이터셋별 파일명(주석)으로 “②-1”항의 기술을 적용하여 제조사(모델) 검출이 가능한 기술을 개발
<자동차 제조사 및 모델 분류(예시)>
제조사(Brand)
Segment
Model
Detailed model name
연식(2015-2020)
데이터셋
BMW
3 Series
320d
Luxury Line
2015
320d
M Sport
2016
328i
M Sport
2016
328i
xDrive
2015
o 자동차는 국내외 제조사 74개사, 모델은 분류기준에 따르면 연식까지 포함할 경우 십만여종 이상으로 분류할 수 있는 기술이 필요하며, 이를 위해 디딤돌 R&D에서는 제조사 및 모델 검출을 위한 정확도 90%이상의 기반기술을 개발
구 분
개발내용
제조사
Segment
Model
연식
2020년
디딤돌 R&D
13사(BMW, Audi, Benz, Ford 등)
ALL
3종 이상
2015~2020
2021년
자체 R&D
61사(국내 및 나머지 해외제조사)
ALL
ALL
~2020
