생산 라인의 품질 검사를 사람이 직접 수행하면 피로 누적으로 오검출률이 높아지고, 야간 교대 근무 인력 확보가 어렵습니다.
카메라로 촬영한 영상을 사람이 직접 분류·태깅하는 데 막대한 시간과 비용이 소요되어 AI 도입 자체가 지연됩니다.
기존 OpenCV 기반 룰 기반 시스템은 조명 변화, 신규 불량 유형, 제품 변경 시마다 재설정이 필요해 유지보수 비용이 큽니다.
YOLOv8, EfficientDet 등 최신 객체 탐지 모델과 이상 탐지(Anomaly Detection) 기법으로 0.1mm 수준의 불량을 실시간 검출합니다.
수십 장의 샘플 이미지만으로 모델을 학습하는 Few-shot Learning으로 데이터 수집 비용과 학습 기간을 대폭 단축합니다.
모델 경량화(Quantization, Pruning)와 TensorRT 최적화로 산업용 카메라·엣지 컴퓨터에서 30FPS 이상 실시간 추론을 구현합니다.
데이터 수집-학습-평가-배포-모니터링의 자동화 파이프라인을 구축해 모델 성능을 지속적으로 개선합니다.
검출 대상, 카메라 환경, 요구 정확도를 분석하고 초기 데이터셋을 수집합니다.
전문 어노테이션 툴로 정밀 레이블링하고 Data Augmentation으로 데이터셋을 확장합니다.
여러 아키텍처를 실험하고 정밀도/재현율 목표를 달성하는 최적 모델을 선택합니다.
실제 생산 라인에서 시범 운영하며 환경 변화에 대한 견고성을 검증합니다.
엣지 디바이스 배포 후 성능 드리프트 모니터링과 정기적 모델 업데이트를 진행합니다.
반도체 웨이퍼 스크래치, 파티클, 패턴 오류를 초당 10장 이상 자동 검출하는 비전 시스템
컨베이어 벨트 위 식품의 이물질, 변색, 형상 불량을 실시간 검출하고 자동 배출하는 시스템
다양한 각도와 조명 조건에서 바코드, QR코드, 패키지 라벨을 99.9% 정확도로 자동 인식
99.7%
평균 검출 정확도
산업 현장 배포 기준
30FPS+
실시간 처리 속도
엣지 디바이스 기준
50장
최소 학습 데이터
Few-shot 학습 적용 시
3개월
평균 개발 기간
PoC부터 현장 배포까지
3D Reconstruction AI
건설현장 AI 관제 시스템 앱
모바일 경찰 현장 분석기
