Needs

기존 머신 비전 솔루션보다 더 높은 정밀도를 제공하는,
산업 현장 특화형 품질 검사 모델 필요

Strategy

1. 공정 맞춤형 AI 모델 적용
단순 고성능 모델이 아닌, 실제 제조 공정의 특성과 데이터 분포에 최적화된
모델을 적용하여 실효성 높은 검사 구현.

2. Class Imbalance 대응 학습 적용
샘플 수가 부족한 클래스를 효과적으로 보완하는 불균형 데이터에 대한
안정적 학습 지원

3. Failure Case 기반의 데이터 정제 컨설팅
모델이 오분류한 사례(Failure Case)를 분석하고, 고객사와 함께 라벨링 가이드라인 개선

Result

목표 미검율 0.05% 이하 달성
테스트 및 검수 시간 단축, 검사 인력 투입 최소화