항공기 엔진 팬케이스 복합재 음향 라이너의 대규모 천공 요구 및 복합재 표면 텍스처의 복잡성, 음향 라이너 홀의 작은 크기와 많은 수의 문제를 해결하기 위해, 팬케이스 음향 라이너 로봇 다축 천공 시스템을 위한 비전 검사 시스템이 개발되었다. 복합재 음향 라이너 홀의 라벨링 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 개선된 반지도 학습 분할 방법을 제안하여 정확한 홀 분할을 수행하였다. 반지도 학습 분할 결과를 바탕으로 기준 홀 검출 방안을 제안하였으며, 조잡한 수준에서 정밀 수준까지 기하학적 파라미터 피팅 알고리즘을 이용하여 천공 전 정확한 기준 홀 검출을 실현하였다. 관통률 계산식과 분할 결과를 활용하여 복합재 음향 라이너의 관통률 검출을 구현하였다. 마지막으로 Labview와 Python 기반으로 음향 라이너 홀 관통률 및 기준 홀 자동 검출이 가능한 비전 검사 시스템을 개발하였다. 음향 라이너 시편에 대한 검사 결과, 개선된 반지도 학습 방법의 mIoU가 95.70%에 달하며 라벨링 데이터 70%를 절감하고 학습 및 검출에 필요한 파라미터 수를 줄였다. 반지도 학습 방법이 통합된 비전 검사 시스템은 관통률 검출에서 수작업 검사 결과와 0.023% 차이에 불과하며 기준 홀 검출 정확도도 높다. 본 비전 검사 시스템은 항공기 엔진 팬케이스의 고품질 제작 요구를 충족할 수 있다. 기준 홀 및 관통률 검출 소요 시간도 짧아 대규모 음향 라이너 홀 천공 및 검출 시 요구되는 높은 효율성을 만족한다. 반지도 학습 방법을 비전 검사 시스템에 도입하는 것은 라벨링 데이터가 부족한 음향 라이너 로봇 다축 천공 산업 현장에 중요한 의미가 있다.

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