산업 설비의 결함 분석하기

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

flow

  1. 사용자가 웹 UI를 통해 이미지를 업로드합니다
  2. 이미지는 Cloudant 데이터베이스로 전송됩니다
  3. 이미지가 데이터베이스에 입력되면서 Cloud Fuctions는 마이크로서비스를 트리거합니다.
  4. 마이크로서비스는 숙련된 Watson Visual Recognition 서비스를 사용하여 이미지를 분석합니다
  5. 분석된 데이터는 Cloudant 데이터베이스로 회송됩니다
  6. 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.