WAIONEDGE VISION AI

단계적 학습과 라벨링

WAION Vision AI는 초기 소량 데이터로 적용 가능성을 확인한 뒤, AI 라벨링과 현장 검증을 반복하며 공정에 필요한 검사 기능을 단계적으로 완성합니다.

초기 약 10장으로 시작하는 단계적 학습

검사 대상과 촬영 조건이 비교적 명확한 경우, 대규모 데이터를 먼저 확보하지 않습니다. 작은 데이터로 적용 가능성을 확인한 뒤 생산 조건에 맞춰 학습 범위를 확장합니다.

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    대표 이미지 약 10장

    검사 대상과 촬영 조건이 명확하면 약 10장의 대표 이미지로 PoC를 시작합니다.

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    주요 변수 기준 데이터 구성

    조명, 제품 위치, 정상·이상 상태와 작업 중 가림 등 주요 변수를 기준으로 데이터를 구성합니다.

  3. 03

    미검출·오검출 분석

    초기 모델의 미검출과 오검출을 분석해 필요한 사례만 단계적으로 추가합니다.

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    생산 조건에 맞춰 확장

    적용 가능성이 확인되면 생산 조건에 맞춰 학습 범위를 넓힙니다.

자체 AI 라벨링과 검수 시스템

자체 구축한 AI 라벨링 도구가 사전 라벨을 만들고 작업자는 필요한 부분만 고칩니다. 검수 이력과 데이터 버전을 기준으로 라벨 품질을 관리합니다.

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    사전 라벨 생성

    기존 모델을 활용해 제품과 부품의 위치 및 클래스를 사전 라벨로 생성합니다.

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    작업자 확인과 수정

    제안 결과를 확인하고 필요한 부분만 수정해 반복 라벨링 시간을 줄입니다.

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    검수 이력과 데이터 버전

    검수 이력과 데이터 버전을 기준으로 라벨 품질을 관리합니다.

검수 완료 데이터

학습용과 독립 평가용으로 나눕니다

학습용
모델 학습에 씁니다.
독립 평가용
학습에 쓰지 않은 데이터로 모델을 확인합니다.독립 평가로 확인하는 것미검출오검출판정 정확도

Contact

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실제 생산 제품으로 OK / NG / NR 판정을 직접 확인하실 수 있습니다. 기획부터 설치와 세팅까지 현장에서 함께합니다.