비전검사특허, 산업분류로 이미지를 갈라 쌓은 특허등록 사례
- #비전검사특허빅데이터 기반 딥러닝을 이용한 비전 검사 서비스 제공 시스템
- #특허등록10-2703844
- #소요기간특허출원 후 등록까지 15개월
사례 미리보기
비전검사특허, 모은 이미지를 한국표준산업분류로 나누고 정상과 결함으로 라벨링한 뒤 결함 종류까지 붙여 데이터셋을 쌓아 두고, 이용자가 분류를 넣으면 그에 맞는 결함 이미지를 뽑아 주는 시스템이 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와, 비전검사특허를 준비할 때 자주 나오는 질문을 함께 정리했습니다.
등록 개요
- 발명의 명칭
- 빅데이터 기반 딥러닝을 이용한 비전 검사 서비스 제공 시스템
- 출원번호(일자)
- 10-2023-0071110 (2023.06.01)
- 등록번호(일자)
- 10-2703844 (2024.09.03)
2023.06.01
특허 출원
10-2023-0071110
2024.09.03
특허 등록
10-2703844
사례 소개
비전검사특허는 모델을 잘 만드는 데 있지 않고 배울 자료를 무엇으로 갈라 두는지에서 갈립니다.
회사마다 불량 사진이 모자라다
이번 사례는 빅데이터 기반 딥러닝을 이용한 비전 검사 서비스 시스템입니다. 공장에서 카메라로 불량을 잡으려면 모델을 학습시켜야 하죠. 그러려면 불량 사진이 많아야 합니다. 다만 한 회사에서 나오는 불량은 몇 건뿐이에요. 모으는 데 몇 년이 걸립니다. 남의 자료를 쓰자니 업종이 다르면 결함 모양도 달라 소용이 적고요. 자료가 흩어져 있고 갈래도 없는 자리입니다.
업종 코드로 나누고 결함 종류까지 붙인다
이 건은 갈래를 표준에서 가져왔습니다. 수집부가 이미지를 모으고, 분류부가 그것을 한국표준산업분류에 따라 나누죠. 업종이 값이 되는 자리입니다. 라벨링부가 각 이미지를 정상 이미지와 결함 이미지로 가르고요. 데이터셋구축부는 그 결함 이미지를 정해 둔 결함종류별로 다시 나눠, 산업분류와 정상·결함 여부, 결함종류가 각 이미지에 붙게 합니다. 이용자가 검사할 객체의 한국표준산업분류를 넣으면 그 갈래에 해당하는 결함 이미지를 딥러닝 모델로 뽑아 보여 주고요. 청구항은 단말과 서버 안의 부들을 차례로 적었습니다.
본 비전검사특허 건은 특허출원에서 등록까지 약 15개월이 걸렸습니다.
자주 묻는 질문
Q1.공식 분류 체계를 쓰는 것도 요지가 되나요?
그 체계를 무엇에 붙여 어떻게 꺼내는지가 있으면 됩니다. 이 건도 이미지에 라벨로 붙는 자리죠.
Q2.다른 회사의 불량 이미지를 모아도 되나요?
제공 동의와 비밀유지 조건을 봅니다. 공정 정보가 담기기도 하죠. 특허와는 별개로 계약에 담습니다.
Q3.쌓아 둔 데이터셋은 어떻게 지키나요?
데이터 자체는 특허로 담기 어렵습니다. 영업비밀이나 계약으로 다루죠. 그것을 만들고 쓰는 구성은 특허가 맡습니다.
Next Step
이제, 아이디어를
권리로 만들 시간입니다.
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