Intel Geti + AI QC Conveyor

Intel Geti로 학습한 모델을 사용해 컨베이어 위 병뚜껑 상태를 분류하는 프로젝트입니다.

카메라로 병뚜껑 이미지를 받고, Python 프로그램에서 ONNX 모델을 실행합니다. 판정 결과는 Arduino Mega로 보내 컨베이어와 액추에이터 동작에 사용합니다.

기간

2025.09.24 ~ 2025.10.22

맡은 부분

이름	담당
서채건	PM, GUI 구성, 코드 통합
김동현	코드 통합, PPT 제작, 발표
김선곤	GUI 구성, DB 읽기/쓰기
박서정	데이터셋 학습, 스티커 유무 판정
조민재	데이터셋 학습, 오염 비율 계산

사용한 것

Python 3.12.3
Intel Geti
OpenVINO / ONNX
Tkinter
Arduino Mega
MariaDB 10
PySerial

동작

카메라 이미지를 받아 병뚜껑 색상과 상태를 확인합니다.
모델 1은 Pink 병뚜껑을 기준으로 스티커 유무와 오염 여부를 봅니다.
모델 2는 Purple 병뚜껑을 기준으로 스티커 유무와 오염 여부를 봅니다.
스티커가 없거나 오염 비율이 30%를 넘으면 완전불량으로 봅니다.
스티커가 있고 오염 비율이 0% 초과 30% 이하이면 부분불량으로 봅니다.
스티커가 있고 오염이 없으면 정상으로 봅니다.
관리자 화면에서 컨베이어와 액추에이터를 수동으로 움직일 수 있습니다.

파일

.
├─ run.py
├─ arduino/arduino.ino
├─ iotdemo/
│  ├─ factory_controller.py
│  ├─ pyduino.py
│  ├─ pyft232.py
│  ├─ debounce.py
│  └─ pins.py
├─ class.onnx
├─ det.onnx
└─ seg.onnx

메모

모델 파일은 repo에 포함되어 있습니다.
Arduino 코드는 컨베이어와 액추에이터 제어를 맡습니다.
Python 코드는 모델 실행, 화면 표시, 장치 통신을 묶습니다.