Lookout for Vision 워크샵 개요

제조 공장에서 생산되는 제품 이미지를 가지고 이상 제품을 탐지하고 대시보드를 만들어 봅니다.

제조 공장에서 실시간으로 이상 탐지가 이루어지도록 공장 서버를 사용하여, 제품 이미지를 전송하고 이상 탐지를 수행합니다. 이상 탐지 결과는 공장 서버가 바로 받기 때문에 공장 내에서 실시간 제품 선별이 가능해집니다. 이 워크샵에서는 제품의 이상 탐지 결과를 S3에 csv형태로 저장하고, 대시보드를 통해 이상 탐지 결과를 시각화합니다. 그리고 누적된 이상 제품 수가 설정 값을 초과하면 제품의 후처리를 위해 관리자에게 알림을 발송합니다.

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이 워크샵의 아키텍쳐입니다:

  1. 제조 공장에서 생산된 제품의 이미지는 EC2에 저장되어있으며, Lookout for Vision 모델 생성에 사용하기 위해 S3로 전송합니다.
  2. S3에 저장된 이미지 데이터셋을 Lookout for Vision 모델 학습에 사용합니다.
  3. EC2는 제품이 이상 제품인지 Lookout for Vision API를 호출하고 결과를 받습니다. 추론 결과는 S3에 csv형태로 저장됩니다. 이 데이터는 저장 및 분석 용도로 사용됩니다.
  4. Glue Crawler를 사용해 S3에 저장된 데이터를 스캔하고 스키마를 식별합니다.
  5. Athena에서 표준 SQL을 사용해 이 데이터를 분석하고, QuickSight에서 시각화합니다.
  6. (옵션) 누적 이상 제품 수가 특정 수치를 초과하면 폐기 및 후처리를 위해 알림을 생성합니다.

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생성한 최종 대시보드입니다. 이 워크샵에서 생성한 데이터를 사용해 아래와 같은 대시보드를 만듭니다. 필요한 정보를 추가하여 원하는 형태의 대시보드 생성이 가능합니다. quicksight-dashboard

이 워크샵에서 아용된 AWS 서비스에 대한 내용들은 아래 AWS 공식 웹 사이트에서 확인하실 수 있습니다.