객체 탐지 및 이미지 분할 모델을 이용한 와이어 로프 이상 탐지

KDBC 2024_객체 탐지 및 이미지 분할 모델을 이용한 와이어 로프 이상 탐지

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📖 개요

이 프로젝트는 YOLOv8와 이미지 세그멘테이션 모델 SAM(Segment Anything Model) 을 결합하여 와이어 로프 이상 탐지를 수행합니다. 와이어 로프의 손상을 조기에 감지하여 안전사고를 예방하는 데 기여합니다.

📌 주요 내용

• 모델: YOLOv8, SAM

• 데이터셋: 3,500장의 와이어 로프 이상 이미지

  • 결함 유형:
  • Break (단선)
  • Thunderbolt (낙뢰 손상)
  • Wear (마모)

• 성과:

• YOLOv8: 객체 바운딩 박스 생성.

• SAM: 정밀한 객체 경계 분할.

• Workflow

🛠️ 활용 사례

• 엘리베이터 및 케이블카 와이어 로프 모니터링
• 산업 현장의 실시간 로프 상태 감지

✔︎ 결과

• YOLOv8 + SAM

• XAI : Grad-CAM