Pseudo-Anomaly Generation-Based Unified Point Cloud 3D Anomaly Detection
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340065944
교육부
한국연구재단
경희대학교산학협력단
김수연
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경기도 용인시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종목표는 물체 종류마다 별도의 모델을 학습해야 했던 기존 3차원 이상탐지의 구조적 한계를 극복하고, 다양한 물체에 공통으로 적용 가능한 의사 이상 생성 기반 포인트 클라우드 통합형 3차원 이상탐지 기술을 개발하는 데 있다. 기존 3차원 이상탐지 연구는 대체로 특정 종류 물체의 정상 형상을 학습한 뒤 동일한 종류의 물체 내에서 이상을 검출하는 방식으로 ...
... 3차원 이상탐지 모델 개발, 관계 기반 고도화 및 일반화 검증, 경량화 및 실시간 적용성 확보의 네 축으로 수행된다. 먼저, 이상 데이터가 희귀한 실제 산업 환경을 고려하여 정상 포인트 클라우드만으로부터 학습 가능한 의사 이상 생성기를 구축한다. 이를 위해 정상 형상의 일부 영역에 눌림, 돌출, 긁힘, 일부 제거, 국소 변형 등 실제 결함과 유사한 기하학적 변형을 부여하여, 정상 ...
본 연구의 성과는 제조 품질관리, 3차원 산업 검사, 스마트팩토리 생산라인 검사, 로봇 기반 자동 검사, 3D 스캐닝 기반 결함 탐지 시스템 등 다양한 산업 분야에 직접적으로 활용될 수 있다. 기존 산업 현장에서는 제품 종류가 바뀔 때마다 별도의 이상탐지 모델을 다시 학습하고 유지해야 했기 때문에 운영 비용과 관리 부담이 컸다. 그러나 본 연구가 제안하는 ...