[LMS7 24/28주차] 1024 MFC 프로젝트, "CanSCan" 개발계획서

0. 개발계획서

"CanSCan" 프로젝트
팀원	김신혜, 김종관, 마승수, 박종찬, 유진, 이명진, 진리
활동일시	2025.10.24.(금) ~ 2025.10.31.(금)	장소	드론융합실
주요주제	머신비전 AI를 활용한 찌그러짐 캔 판별
개발목적	캔의 양품/불량품 여부를 판별하여 캔의 불량률을 최소화
개발환경	Windows 10 / Visual Studio 2022 / C++ / MFC / Python / MySQL / Git
구현기능	1. C++ MFC 클라이언트 - 캔 이미지를 캡처해서 서버로 전송 - 서버로부터 이미지 추론 결과를 수신 - 이미지 추론 결과를 클라이언트 UI로 출력 2. C# 서버 - 클라이언트에서 이미지 수신 - 이미지 DB에 저장 - AI 서버로 이미지 송신 - AI 서버에서 추론 결과 수신 - 클라이언트로 추론 결과 송신 3. Python AI 서버 - 서버에서 이미지 수신 - 이미지 추론 결과를 서버로 전송 4. DB - 서버로부터 수신한 이미지와 AI 서버에서 추론한 결과값 저장
개발파트	MFC 클라이언트 : 진리, 이명진, 유진 C# 서버, DB : 김신혜, 마승수 Python AI 서버 : 박종찬, 김종관

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1. 유스케이스

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2. 요구사항 명세서

기능적 요구사항
ID	기능명	세부내용	UC
FR01	카메라 연동	- 클라이언트와 카메라 연동	UC01
FR02	카메라 촬영	- 클라이언트의 UI 촬영버튼을 통해 불량 확인을 위한 캔 촬영	UC01
FR03	클라이언트/서버 통신연결	- 클라이언트와 서버간 TCP/IP 네트워크 연결	UC02
FR04	이미지 전송	- 촬영된 이미지를 서버로 전송	UC02
FR05	이미지 저장	- 서버는 촬영된 이미지를 데이터베이스에 저장	UC02
FR06	서버/AI 서버 통신연결	- 서버와 AI 서버간 TCP/IP 네트워크 연결	UC03
FR07	이미지 전송 2	- 촬영된 이미지를 AI 서버로 전송	UC03
FR08	AI 이미지 학습	- 캔의 일반적인 이미지를 학습하여 모델 생성	UC04
FR09	AI 이미지 추론	- 학습된 모델을 통해 전송받은 이미지의 정상/불량 판단	UC04
FR10	추론 결과 전송	- 판단이 완료된 이미지의 결과값(정상/불량)을 서버로 전송	UC05
FR11	추론 결과 저장	- 전송 받은 결과값을 데이터베이스에 저장	UC05
FR12	추론 결과 전송2	- 클라이언트에 결과값을 전송	UC06
FR13	추론 결과 확인	- 서버에서 받은 결과값을 보여주기 위한 값으로 변환	UC07
FR14	결과 UI 출력	- 변환값을 UI로 출력	UC07

비기능적 요구사항
ID	유형	세부내용
NFR01	공통 프로토콜	클라이언트, 서버, AI서버간 언어가 다르므로 공통된 프로토콜이 필요
NFR02	비동기	네트워크 연결과 송수신에 대한 비동기적 처리
NFR03	학습 이미지 수집	AI 학습 모델에서 사용할 적절한 빅데이터 수집
NFR04	환경	각도, 밝기 등 외부효과 최소화

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3. 순서도

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4. 화면구성도

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5. 목업

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6. 일정표