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딥러닝 기반의 제조 품질 관리 솔루션 ‘SaigeVision’

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세이지리서치

 

세이지리서치는 스마트 팩토리 시대의 제조업에 최적화 된 인공지능 솔루션 개발을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 제조 환경의 혁신적인 변화를 이끌어 내고자 노력하고 있다. 세이지리서치는 스마트 팩토리 자동화를 위한 첫 단추로 딥러닝 기반의 제조 품질 관리 솔루션 ‘SaigeVision’을 개발했다.

 

■ 딥러닝 기반의 제품 외관 검사 솔루션

SaigeVision은 기존 룰 기반의 검사 알고리즘으로 검사 자동화가 어려워 육안 검사로만 가능했던 다양한 정성적 외관 검사(스크래치, 찍힘, 얼룩 등) 문제들을 해결해주는 딥러닝 기반의 제품 외관 검사 솔루션을 제공한다.

 

SaigeVision의 외관 검사 솔루션을 활용하면, 육안 검사로만 가능했던 검사의 자동화를 실현할 수 있고, 비전 지식이 없는 비전문가도 쉽게 검사를 진행할 수 있으며, 기존 검사 방식에 비해 훨씬 빠르고 정확한 검사가 가능해진다.

 

 

■ 딥러닝 기반의 제품 외관 검사 솔루션의 주요 기능

딥러닝 기반의 제품 외관 검사 솔루션은 이하의 4가지 주요 기능이 있다.

 

 

Classification, detection, segmentation은 이미지를 통해 해당 제품이 불량인지, 불량이면 어느 부위가 불량인지를 검사해준다. image generator는 세이지리서치만이 가지고 있는 기능으로 딥러닝의 성능을 높여주기 위해 가상의 결함 이미지를 생성해준다.

 

■ 딥러닝 기반의 제품 외관 검사 솔루션 도입 과정

SaigeVision은 딥러닝 기반의 솔루션이기 때문에, 기본적으로 학습을 위한 데이터를 확보해야하며 데이터를 통한 학습 과정이 필수적이다.

 

 

SaigeVision은 확보된 데이터를 라벨링 할 수 있는 툴을 제공하며, 라벨링 된 데이터로 해당 데이터에 최적화 된 인공지능 모델을 학습시킬 수 있는 학습 기능을 제공한다.

 

 

■ 솔루션 적용 사례

현재 SaigeVision의 딥러닝 기반 제품 외관 검사 솔루션은 이차전지 외관 검사에 가장 많이 적용 되었다.

 

 

이차전지의 부품 중 하나인 젤리롤의 Tab 뜯김 검사, Tab welding의 용접 부위 검사, 이차전지 뚜껑의 금속이물 검사 등 다양한 공정에서의 검사에 사용 중에 있다.

 

 

이차전지뿐만 아니라 PCB, 반도체 웨이퍼 검사에도 최근에 사용되기 시작하여, 국내 주요 PCB 제조업체에서도 이 제품을 사용하고 있다.



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