품질 AI 시스템 통합

# MES 연동 클라이언트 (수도코드) # === 검사 결과 데이터 구조 === # inspection_id, lot_id, serial_number # station_id, timestamp, result (PASS/FAIL/REWORK/SCRAP) # defect_codes[], confidence, image_path, cycle_time_ms # === MES 클라이언트 === class MESClient: # 1. 초기화 # - base_url, api_key, station_id 설정 # - retry_count=3, timeout=5초 # - 미전송 대기 큐 생성 # 2. HTTP 세션 관리 # - 인증 헤더 설정 (Bearer 토큰) # - Content-Type: JSON # 3. 검사 결과 전송 (send_inspection_result) # - POST /api/v1/inspection/result # - 재시도 로직 (최대 3회, 지수 백오프) # - 200: 성공, 409: 중복(이미 처리됨) # - 실패 시 대기 큐에 저장 # 4. Lot 정보 조회 (get_lot_info) # - GET /api/v1/lot/{lot_id} # 5. 검사 스펙 조회 (get_inspection_spec) # - GET /api/v1/product/{code}/inspection-spec # 6. 재작업 요청 (report_rework_request) # - POST /api/v1/rework/request # - serial_number, defect_codes, rework_station # 7. 미전송 데이터 재처리 (process_pending_queue) # - 대기 큐에서 데이터 꺼내어 재전송 # === MES 연동 비전 검사기 === class IntegratedVisionInspector: # 1. 검사 실행 및 보고 (inspect_and_report) # - 이미지 → 모델 추론 → 결과 생성 # - 사이클 타임 측정 # - MES로 비동기 전송 # - 불량 시 재작업 요청 (재작업 가능 불량만) # 2. 재작업 가능 여부 판단 # - CRACK, DEFORM, FOREIGN_MATERIAL → 재작업 불가 # - 기타 불량 → 재작업 가능

# Kafka 기반 검사 결과 발행 (수도코드) # === 토픽 정의 === # vision.inspection.result - 검사 결과 # vision.defect.alert - 불량 알람 (긴급) # vision.statistics.hourly - 시간별 통계 # === Producer (발행자) === class VisionResultProducer: # 1. 초기화 # - Kafka 서버 연결 # - JSON 직렬화, gzip 압축 # - acks='all' (모든 복제본 확인) # 2. 검사 결과 발행 # - 토픽: vision.inspection.result # - 키: lotId (같은 Lot은 같은 파티션) # - 비동기 전송 + 콜백으로 결과 확인 # 3. 불량 알람 발행 (긴급) # - 토픽: vision.defect.alert # - flush()로 즉시 전송 # 4. 시간별 통계 발행 # - 토픽: vision.statistics.hourly # === Consumer (소비자) - QMS 측 === class QMSInspectionConsumer: # 1. 토픽 구독 # - group_id로 소비자 그룹 지정 # - auto_commit 활성화 # 2. 메시지 처리 콜백 # - FAIL 결과 → NC Report 생성 # - 모든 결과 → SPC 데이터 업데이트

# PLC 연동 - OPC UA 기반 (수도코드) # === 분류 명령 === # 0: IDLE, 1: PASS_TO_GOOD, 2: FAIL_TO_REWORK # 3: FAIL_TO_SCRAP, 4: HOLD_FOR_REVIEW # === PLC 노드 매핑 === # 비전 → PLC (출력) # - InspectionComplete, ResultCode # - DefectCode, SortingCommand # PLC → 비전 (입력) # - Trigger, PartPresent # - RobotReady, CurrentLot # === PLC-비전 인터페이스 === class PLCVisionInterface: # 1. OPC UA 연결 # - 서버 URL로 연결 # - session_timeout 설정 # 2. 트리거 대기 (wait_for_trigger) # - 10ms 간격 폴링 # - 타임아웃 처리 # 3. PLC 상태 조회 # - 현재 Lot ID # - 부품 존재 여부 # - 로봇 준비 상태 # 4. 검사 결과 전송 (send_inspection_result) # - result_code, defect_code 쓰기 # - sorting_command 결정 # (Pass→양품, 심각→스크랩, 경미→재작업) # - 검사 완료 펄스 신호 (50ms) # === 비전 검사 루프 === async def vision_inspection_loop: while True: # 1. PLC 트리거 대기 # 2. 부품 존재 확인 → 없으면 스킵 # 3. 현재 Lot 정보 조회 # 4. 카메라 이미지 캡처 # 5. 모델 추론 # 6. PLC에 결과 전송 (자동 분류) # 7. MES에 비동기 보고

# 품질 AI 데이터베이스 스키마 (수도코드) # === 주요 테이블 구조 === # 1. inspection_results (검사 결과) # - inspection_id (UUID, PK) # - lot_id, serial_number, station_id # - result (PASS/FAIL/REWORK/SCRAP) # - confidence, cycle_time_ms # - model_id, model_version # - inspection_time # - 인덱스: lot_id, serial_number, station_id+time # 2. defect_details (불량 상세) # - inspection_id (FK) # - defect_code, defect_name # - severity (CRITICAL/MAJOR/MINOR) # - bbox (x, y, width, height) # - mask_path, area_pixels # - confidence # 3. inspection_images (이미지 메타) # - inspection_id (FK) # - image_type (ORIGINAL/ANNOTATED/HEATMAP) # - storage_type (LOCAL/S3/AZURE) # - width, height, format # - camera_id, exposure, gain # 4. hourly_statistics (시간별 통계) # - station_id, hour_start # - total/pass/fail count # - pass_rate, avg_confidence # - defect_summary (JSON) # 5. model_registry (모델 버전 관리) # - model_id, version # - model_type, framework # - metrics (accuracy, precision, recall) # - status (STAGED/PRODUCTION/ARCHIVED)

# 품질 대시보드 API (수도코드) # === REST API 엔드포인트 === # GET /api/v1/stations # → 스테이션 목록 (id, name, status) # GET /api/v1/dashboard/summary # → 기간별 요약 (total, pass, fail, pass_rate) # → 트렌드 (전 기간 대비 변화율) # → 상위 불량 유형 # GET /api/v1/dashboard/hourly-trend # → 시간별 검사 수, 양품률, 사이클타임 # GET /api/v1/dashboard/defect-pareto # → 불량 파레토 (유형별 수량, 누적 %) # GET /api/v1/inspections/recent # → 최근 검사 이력 (필터: station, result) # GET /api/v1/inspections/{id} # → 검사 상세 (불량 정보, 이미지 경로) # === WebSocket 실시간 스트림 === # /ws/realtime/{station_id} # → 검사 결과 실시간 푸시 # → ping/pong 연결 유지 # === 브로드캐스트 로직 === # 1. 검사 결과 수신 시 # - 해당 스테이션 구독자에게 전송 # - 전체 요약 업데이트 브로드캐스트