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양품만으로 이상 탐지
결함 이미지 수집 없이 시작
라인에서 모은 양품 이미지로 정상 표면의 분포를 학습합니다. 학습에 없던 모양의 결함도 정상에서 벗어난 정도로 찾아내 초기 도입 기간을 크게 줄입니다.

가늠 LENS
결함 사진을 수천 장 모으지 않아도 양품 이미지로 정상 상태를 학습해 긁힘, 찍힘, 이물을 찾아냅니다. 결함의 위치와 크기를 함께 계측해 판정 근거를 남깁니다.

드물게 나오는 결함 대신 흔한 양품으로 기준을 세워 새로운 유형의 결함에도 반응합니다.
결함 여부만이 아니라 위치와 면적을 계측해 공정 기준에 맞춰 판정합니다.
검사 장비 옆 엣지 장비에서 추론해 라인 속도를 그대로 유지합니다.
결함 이미지 수집 없이 시작
라인에서 모은 양품 이미지로 정상 표면의 분포를 학습합니다. 학습에 없던 모양의 결함도 정상에서 벗어난 정도로 찾아내 초기 도입 기간을 크게 줄입니다.

공정 기준으로 합격·불합격 판정
이상 영역을 윤곽선으로 분리하고 실제 치수로 환산합니다. 공정마다 허용 크기를 다르게 정해 두면 같은 긁힘도 부품에 따라 다르게 판정합니다.

엣지 장비에서 실시간 판정
가늠 LITE로 경량화한 모델을 검사 장비 옆 엣지 장비에 설치합니다. 네트워크가 끊겨도 판정은 계속되고, 결과는 연결이 돌아오면 서버로 동기화됩니다.

불량 원인 분석으로 이어지는 기록
판정마다 원본 이미지, 이상 영역, 계측값을 함께 저장합니다. 교대별 불량 유형 추이를 보고 공정 담당자가 원인을 추적할 수 있습니다.

표기된 수치는 예시이며 고객 데이터에 따라 달라질 수 있습니다.
“결함 샘플이 모일 때까지 기다리지 않고 첫 달부터 라인에 붙일 수 있었던 점이 가장 컸습니다.”
“불합격 이유가 치수로 남으니 작업자와 판정을 두고 다툴 일이 줄었습니다.”
샘플 데이터로 인식 결과와 예상 정확도를 정리해 드립니다.