Smartfactory/README.md

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.