자동화된 이미징-투-CAD 재구성을 위한 딥러닝 및 AI 강화 텔레센트릭 비전 프레임워크

본 논문은 텔레센트릭 비전과 딥러닝을 결합하여 인쇄회로기판(PCB)의 고정밀 디지털 재구성을 구현한 자동화된 이미징-투-CAD 재구성 시스템을 제시한다. 본 프레임워크는 텔레센트릭 카메라와 카르테시안 스캐닝 플랫폼을 통합하여 왜곡 없는 고해상도 PCB 이미지를 촬영하며, 이를 단일 정사영 합성 이미지로 스티칭한다. 270장의 PCB 이미지와 23개 부품 클래스를 포함한 데이터셋에 데이터 증강을 적용해 학습시킨 YOLO 기반 탐지 모델은 전자 부품을 평균 정밀도 0.932로 식별 및 위치 파악한다. 탐지된 부품은 부품 라이브러리 내 3D CAD 모델과 자동으로 매칭되어 Fusion 360 환경 내에서 조립되며 3D 디지털 복제품을 생성한다. 실험 결과, 유사도 점수 0.894 및 2% 미만의 치수 편차를 달성하여 SensoPart 이미지 측정 및 수동 버니어 측정법을 모두 능가하였다. 제안된 접근법은 광학 계측과 CAD 자동화를 연결하며, AI 기반 역공학, 디지털 아카이빙, 지능형 제조를 위한 확장 가능한 솔루션을 제공한다.