Inappropriate thermal image detection system using machine learning

Abstract

본 연구에서는 기계학습을 활용하여 열화상 이미지 데이터 셋에 대한 부적합 이미지 판별 시스템을 구현하였다. 해당 시스템은 재활 환자용 맞춤형 웨어러블 의료기기 제품을 제작하는 3D프린터 설비의 이상을 미연에 방지하기 위한 이상 진단 자동화 시스템의 전처리단계에 필수적으로 활용된다. 이를 위해 먼저 FLIR (Forward Looking Infrared) 열화상 카메라를 통해 얻은 비디오 데이터를 열의 온도 정보를 포함하는 PNG (Portable Network Graphics)포맷의 이미지 형태로 추출해내는 프로세스를 개발하였고, 이 이미지 데이터셋을 기반으로 기계학습 모델인 SVM (Support Vector Machine)과 딥러닝(Deep Learning) Network를 훈련시키고 각각의 성능을 비교하였다. 연구를 위한 데이터 셋은 열이 발생되는 각종 기계설비 12개를 대상으로 수집하였다.