지능형 자동 광학 검사 (AOI) 시스템에서 데이터 섬 현상이 널리 퍼져 있어 데이터 자원의 충분한 이용을 제한하고 AOI 시스템의 잠재력을 저해합니다. 소프트웨어 제공 업체, 하드웨어 제조 업체 및 공장을 포함하는 협력적인 생태계를 구축함으로써 닫힌 데이터 흐름 형성 및 데이터 자원의 최적 이용을 제공하는 긍정적인 해결책을 제시합니다. 그러나 프라이버시 문제, 권리 침해 및 다른 참가자들의 위협은 효과적이고 성공적인 커뮤니티 구축을 방해합니다. 본 논문에서는 먼저 DAO(분산 자치 조직)를 활용하여 신뢰할 수 있는 AOI 생태계를 구축하고 관련 엔티티를 수집하는 혁신적인 구조인 AOI-OPEN을 제안합니다. 그런 다음, AOI 시스템에서 사용할 작은 실제 데이터에서 큰 가상 샘플을 생성하기 위한 병렬 데이터 방법을 제안합니다. 마지막으로, 연합 학습 기술을 사용하여 분산된 데이터 자원을 안전하고 개인 정보 보호 방식으로 사용하여 큰 모델을 구축합니다. 결함 분류 실험의 결과는 AOI-OPEN이 개인 정보를 보호하면서 분산된 데이터 자원의 이용을 크게 강화시키고 검출 모델의 정확도를 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다.

자동 광학 검사 ; 분산 자치 조직 ; 병렬 데이터 ; 연합 지능