Summary
산업 장비를 검사하는 것은 시간이 걸리는 일이며 경우에 따라 장비가 석유 및 가스, 운송 (도로 및 철도), 건설 및 농업과 같은 산업에 널리 배포된 경우 특히 그렇습니다
이 코드 패턴에서는 이미지를 사용한 자동화 검사를 통해 담당자에게 주의가 필요한 장비를 보여주어 해당 장비가 정상적인 장비 기준을 충족하도록 수리될 수 있게 합니다. Watson Visual Recognition 서비스는 특정 결함을 발견하거나 장비 이미지의 정상 여부를 식별할 수 있습니다. 이미지 분석은 IBM Cloud Functions에 의해 트리거되며 이미지는 Cloudant 데이터베이스에 추가됩니다.
Description
이 코드 패턴에서는 머신러닝 분류 기술을 사용하여 산업용 장비의 시각 이미지 검사를 통해 다양한 파손을 검사합니다. Watson Visual Recognition을 사용한 숙련된 분류기로 이미지를 분석하여 정상, 파열, 부식, 손상된 코팅, 공동 실패 및 누출의 6가지 식별자로 오일 및 가스 파이프라인을 검사합니다. 손상 식별자 또는 정상 식별자와 각 이미지의 일치하는 정도를 백분율로 보게됩니다. 이 데이터는 대시보드에서 즉각적인 주의가 필요한 파이프라인이나 정상 파이프라인을 나타내는 데 사용될 수 있습니다. 이미지 데이터는 Cloudant 데이터베이스에 저장됩니다.
이 코드 패턴은 IBM Cloud Functions가 마이크로서비스를 트리거하여 이미지로 Cloudant 데이터베이스에 추가하는 방법을 보여줍니다. 마이크로서비스는 시각적 인식 분석을 수행하고 분석된 데이터를 Cloudant 데이터베이스에 업데이트합니다.
이 코드 패턴을 실습하시면 다음을 진행하는 방법을 배울 수 있습니다:
- 이미지를 분류하기 위해 Watson Visual Recognition을 훈련시키기
- 이미지 데이터를 저장 및 검색하도록 Cloudant 데이터베이스 구성하기
- Visual Recognition 분석 결과를 트리거하여 Cloudant 데이터베이스에 저장하도록 IBM Cloud Functions 설정하기
- Visual Recognition 분석을 대시보드로 보기위한 웹 애플리케이션을 만들고 IBM Cloud 서비스에 배포하기
Flow
- 사용자가 웹 UI를 통해 이미지를 업로드합니다
- 이미지는 Cloudant 데이터베이스로 전송됩니다
- 이미지가 데이터베이스에 입력되면서 Cloud Fuctions는 마이크로서비스를 트리거합니다.
- 마이크로서비스는 숙련된 Watson Visual Recognition 서비스를 사용하여 이미지를 분석합니다
- 분석된 데이터는 Cloudant 데이터베이스로 회송됩니다
- 웹 UI 상 대시보드는 시각적 인식의 분석 결과와 주의가 필요한 설비의 이미지를 보여줍니다
Instructions
이 코드패턴을 사용할 준비가 되었나요? 이 어플리케이션을 실행하고 사용하는 방법에 대한 자세한 설명을 README 에서 확인하세요.