양품과 불량 기준이 애매함
사람도 헷갈리는 기준은 AI도 안정적으로 학습하기 어렵습니다.
VISION INSPECTION
비전 AI 검사는 이미지 수량보다, 같은 기준으로 찍고 라벨링했는지가 먼저입니다.
비전 AI 검사 PoC는 제품과 불량 유형을 좁혀야 성공 가능성이 높아집니다. 마루아이는 촬영 조건, 라벨 기준, 검증 지표를 먼저 정리합니다.
WHO NEEDS THIS
이런 기업에게 맞습니다
- 불량 이미지로 AI 검사를 검토하는 제조기업
- 카메라·조명 조건이 일정하지 않아 성능이 걱정되는 품질팀
- 비전 AI 도입 전 작은 PoC로 가능성을 보고 싶은 조직
WHY IT STOPS
도입이 멈추는 지점부터 봅니다
검색으로 들어온 사용자가 바로 자기 문제를 찾을 수 있도록, 페이지마다 하나의 의도를 중심으로 구성했습니다.
촬영 환경이 계속 바뀜
조명, 거리, 각도, 배경이 바뀌면 모델이 제품보다 환경 차이를 학습할 수 있습니다.
검증 지표가 정확도 하나뿐임
누락, 과검출, 현장 처리 시간, 사람 확인 흐름까지 같이 봐야 합니다.
HOW MARUAI WORKS
진행 방식
제품·불량 유형 범위 축소
처음에는 한 제품군과 주요 불량 유형부터 PoC 범위를 잡습니다.
이미지·라벨 품질 점검
수량, 해상도, 촬영 조건, 라벨 정확도, 클래스 불균형을 확인합니다.
검증 지표와 운영 흐름 설계
AI 판정 이후 사람이 확인하고 조치하는 흐름까지 설계합니다.
OUTPUT
상담 후 남겨야 하는 것
- 비전 AI PoC 범위
- 이미지·라벨 품질 점검
- 검증 지표
- 현장 운영 흐름
FAQ
자주 묻는 질문
이미지가 몇 장 필요하나요?
불량 유형과 난이도에 따라 다릅니다. 수량보다 라벨 정확도와 촬영 조건 일관성이 먼저입니다.
기존 카메라를 쓸 수 있나요?
가능할 수 있습니다. 해상도, 조명, 고정 위치, 촬영 주기, 이미지 저장 방식부터 확인해야 합니다.
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