최근 몇 년 동안 결함 탐지를 포함하여 제조 검사 프로세스에 고급 기술을 통합하는 연구가 급증하고 있습니다. 이 요약에서는 IoT 기반 검사 시스템과 제조 분야의 블록체인 응용 프로그램을 포함하여 이 분야의 주요 발전을 살펴봅니다. 여러 연구에서는 수정된 YOLO-v3 알고리즘을 활용하여 강판 표면에서의 실시간 결함 탐지에 성공적으로 기계 학습 기술을 구현하여 인상적인 정밀도와 재현율을 달성했습니다. 또 다른 연구에서는 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 열간 압연 강판의 표면 결함을 자동으로 식별했으며, CNN-SVM 결합 모델을 통해 인쇄 회로 기판의 결함을 분류했습니다. 이러한 기계 학습 기술은 제조품의 결함을 식별하고 수정하여 품질 관리를 향상시킬 수 있는 중요한 함의를 가지고 있습니다. IoT 시스템의 제조 검사 내에서의 채택도 실시간 모니터링 및 데이터 수집의 능력 덕분에 증가하고 있습니다. 제안된 IoT 프레임워크는 결함 탐지율을 개선하고 품질 관리 비용을 절감하는 데 성공했으며, 엣지 컴퓨팅 및 클라우드 서비스와 같은 기술을 통합했습니다. 또한, 블록체인 기술은 특히 스마트 제조 환경에서 공급망 투명성과 데이터 무결성을 향상시키기 위해 활용되고 있으며, 이 기술은 검사 데이터를 안전하게 저장하고 공유합니다. 이러한 기술을 결합하여 연구자들은 IoT와 블록체인 간의 시너지를 탐색하여 제조 프로세스를 추가로 향상시키기 시작했습니다. 공급망 추적성 및 품질 검사를 개선하고 보안과 신뢰성 문제를 해결하기 위해 산업 IoT 응용 프로그램을 위한 독특한 블록체인 아키텍처가 개발되었습니다. 에너지 효율성 측면에서 최근 발전은 블록체인의 자원 요구 사항, 특히 합의 메커니즘에서의 도전 과제를 강조합니다. 멀티미디어 사물 인터넷(IoMT)을 위한 비디오 스트리밍에서 생성적 적대 신경망을 구현하고 컨소시엄 블록체인에 경량 합의 프로토콜을 사용하는 것은 성능 개선 및 자원 소비 감소를 위한 노력을 보여줍니다. 또한 멀티미디어 조작 탐지와 IoT 환경에서의 최적화 알고리즘 통합의 효과를 검토한 연구는 시스템 신뢰성과 효율성 향상을 위한 지속적인 진행 상황을 나타냅니다. 이 연구는 투자 주조에서 결함 탐지를 위한 혁신적인 IoT-블록체인 솔루션을 제시하며, 정확한 결함 식별 및 치수 측정을 위한 ResNet 기반 딥 러닝 모델과 함께 안전한 데이터 저장을 위한 블록체인을 사용합니다. 이러한 기술의 통합은 자동차 및 건설을 포함한 다양한 분야에서 실시간 처리, 추적성 및 품질 기준 준수를 촉진합니다. 데이터 수집 및 처리 고해상도 카메라가 장착된 IoT 장치는 투자 주조를 캡처하여 노이즈 감소 및 기하학적 조정과 같은 전처리 단계를 통해 이미지 선명도를 향상시킵니다.

ResNet 모델에 의해 특성 추출이 이루어져, 결함을 텍스처 패턴, 윤곽 및 색상 변화를 기반으로 식별합니다. 시스템은 결함이 있는 주조를 세밀하게 분류하여 품질 관리 노력을 개선합니다. 데이터는 블록체인에 저장되어 불변성과 추적성을 보장하며, 간소화된 저장 및 접근을 가능하게 합니다. 각 트랜잭션은 합의 메커니즘을 통해 검증되어 검사 생애 주기 전체에 걸쳐 데이터 무결성에 기여합니다. 검사 장치 및 딥 러닝 모델 투자 주조를 검사하는 장치는 효과적인 결함 탐지 및 치수 측정을 위한 정밀 하드웨어 구성 요소를 결합합니다. ResNet 아키텍처는 잔여 블록을 활용하여 깊은 신경망의 고유한 문제를 완화하여 그래디언트 흐름을 촉진하고 대규모 모델 훈련을 용이하게 합니다. ResNet 모델의 훈련에는 Adam 최적화, 과적합 완화를 위한 드롭아웃, 데이터 세트의 강건성을 향상시키기 위한 데이터 증강 등의 기법이 포함되었습니다. 이 모델은 rigorously tests를 거쳐 높은 F1 점수와 시스템 사용성 점수를 달성하였으며, 결함 식별 및 치수 측정에서도 인상적인 정확성을 보였습니다. 블록체인 통합 및 전반적인 성능 스마트 계약은 시스템 내에서 투명성과 보안을 자동화하여 결함 데이터를 실시간으로 블록체인에 검증하고 기록합니다. 성능 평가 결과는 기존 방법에 비해 F1 점수와 기타 지표에서 상당한 개선을 보여주었으며, IoT-블록체인 통합의 효율성을 강조합니다. 실시간 처리 결과는 시스템이 주조를 단 2. 3초 만에 분석할 수 있음을 보여주어 대규모 제조에 적합한 높은 처리량을 나타냅니다. 또한, 엣지 컴퓨팅을 통해 계산 효율성이 증가했으며, 블록체인의 데이터 처리 능력은 검사 과정의 안전하고 불변의 기록을 보장합니다. IoT-블록체인 시스템은 상당한 이점을 보여주지만, 확장성, 규제 контекст, 에너지 효율성 및 기존 시스템과의 원활한 통합과 같은 도전 과제가 여전히 존재합니다. 향후 개선 사항은 에너지 사용 최적화, 대량 환경에서의 확장성 향상 및 다양한 산업에서의 강력한 데이터 보안을 보장하는 데 집중할 것입니다. 결론적으로 IoT와 블록체인 기술의 통합은 제조 검사 분야에서의 혁신적 발전을 의미하며, 결함 탐지 및 품질 보증을 향상시킵니다. 운영 투명성과 프로세스 효율성을 개선하여, 안전하고 지능적이며 지속 가능한 제조 솔루션을 강조하는 산업 4. 0 원칙에 부합하는 발전의 길을 열어줍니다.