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초분광 기술과 IoT의 접목 사례

문제초분광 카메라가 생성하는 수백 메가바이트 규모의 3차원 데이터 큐브는 차원의 저주·혼합 픽셀·대기 왜곡 등으로 분석이 어려워 제조 현장의 실시간 불량 검출에 적용하기 힘들다.
접근1D/2D/3D-CNN, Stacked Auto-Encoder, Deep Belief Network 등 딥러닝 모델로 스펙트럼 특징을 자동 추출한다. PCA·Gabor 전처리를 결합해 2차 전지·식품·플라스틱 분류에 적용.
결과2차 전지 양극활물질 검사를 하루 이상에서 10분 이내로 단축, 비닐 투과 이물질 검출 등 수작업 대비 속도·정확도 향상.
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