아하랩스는 신뢰할 수 있는 데이터 역량과
현장 친화적인 AI 기술로
산업용AI 시장을 주도하고 있습니다

Success case

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Quality Control

Predictive Maintenance

이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 검사 이미지 전체 영역을 학습합니다. 실제 생산품의 결함이 아닌, 그 밖의 다른 문제로 인한 과검(1종 오류) 사례일 확률을...

Challenge 파우치형 배터리는 표면 형상의 자유도가 높아 불량의 형태를 특정하기 어려움. 이 때문에 기존 룰 베이스 검사는 물론, 분류나 분할 같은 딥러닝 모델 기반의 결함 검사도 활용하기...

아하랩스의 Data CAMP 솔루션과 검사 이미지의 퀄리티를 분석하는 딥러닝 모델을 활용하면, 카메라와 노후 조명 문제로 이미지를 잘못 촬영해 품질 검사에 실패하는 경우를 미연에 방지할 수...

한국의 선도적인 글로벌 이차전지 제조 기업은 AI 모델 간 파이프라인을 구성할 수 있는 아하랩스의 솔루션을 활용하여 집게 로봇의 이상 작동을 실시간 감지할 수 있게 되었습니다. 관련 제품 :...

Challenge 기존 룰 베이스 표면 결함 판정 비전 컨트롤러는 '다품종 소량생산' 환경에 유연하게 대응이 어려움 기존의 비전 컨트롤러는 이력 조회 기능이 없어, 비슷한 모델을 생산하게 됐을 때...

Challenge 전기자동차 배터리 화재 및 리콜 이슈로 배터리 수율 향상과 생산 이력 추적에 대한 필요성이 커짐 신규 배터리가 새로 개발되었으나 기존 생산라인 및 과거의 품질검사 시스템을 그대로...