SMART FACTORY RISK FACTOR DETECTION SYSTEM AND CONTROL METHOD THEREOF

The present invention relates to a risk factor detection system for smart factories, which monitors a video taken inside a smart factory to extract risk factors inside the smart factory through image object detection and inform a manager of the risk factors and has compatibility between the same and similar smart factories to be applied to smart factories of small and medium-sized enterprises, and a control method thereof. According to the present invention, the risk factor detection system comprises: a camera (100) photographing the inside of a smart factory to generate a photographed image while storing camera information; a monitoring server (200) comparing the photographed image received from the camera (100) with a stored normal image to determine whether a risk factor occurs in the smart factory and extracting a risk factor object of the photographed image through object detection to generate result information on the identified risk factor object on the basis of semi-supervised learning; and a manager device (300) receiving the result information from the monitoring server (200) and transmitting an alarm for the risk factors inside the smart factory. The monitoring server (200) stores smart factory information including the type of business and camera information of the smart factory and extracts a deep learning model corresponding to the industry of the smart factory from deep learning models classified for each industry of the smart factory to update the deep learning model by using the result information. 본 발명은 스마트팩토리 내부를 촬영한 영상을 모니터링하여 이미지 객체 탐지를 통해 스마트팩토리 내부의 위험요소를 추출하여 담당자에게 알람하고, 동종 및 유사한 스마트팩토리 간의 호환이 가능하도록 하여 중소기업의 스마트팩토리에도 적용할 수 있는 스마트팩토리 위험요소 탐지시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다. 본 발명은 미리 카메라정보가 저장되면서 스마트팩토리 내부를 촬영하여 촬영영상을 생성하기 위한 카메라(100)와, 상기 카메라(100)로부터 수신받은 촬영영상과 미리 저장된 정상영상을 비교하여 상기 스마트팩토리 내부의 위험요소 존재여부를 판단하고, 객체 탐지를 통해 상기 촬영영상의 위험요소 객체를 추출한 후 준지도 학습을 기반으로 상기 식별된 위험요소 객체에 대한 결과정보를 생성하기 위한 관제서버(200)와, 상기 관제서버(200)로부터 결과정보를 수신받아 상기 스마트팩토리 내부의 위험요소를 알람하기 위한 관리자기기(300)를 포함하고, 상기 관제서버(200)는, 상기 스마트팩토리의 업종과 카메라정보가 포함된 스마트팩토리정보가 미리 저장되며, 미리 분류된 스마트팩토리의 업종별 딥러닝 모델 중에서 상기 스마트팩토리의 업종에 대응되는 딥러닝 모델을 추출하여, 상기 결과정보를 이용하여 상기 추출된 딥러닝 모델을 업데이트한다.