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

Success case

All

Quality Control

Predictive Maintenance

2024/05/29 | 예지보전

Challenge 기존에는 발전 설비 모터에 진동 센서를 부착해놓고 룰 기반으로 검사를 진행함 진동의 등락 외에는 각 진동...

Challenge 항상 일정한 광학 이미지가 촬영돼야 모델을 제대로 학습시키고 양/불량 판정 정확도를 높일 수 있음. 그러나...

이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 검사 이미지 전체 영역을 학습합니다. 실제 생산품의 결함이 아닌, 그 밖의...

Challenge 파우치형 배터리는 표면 형상의 자유도가 높아 불량의 형태를 특정하기 어려움. 이 때문에 기존 룰 베이스...

아하랩스의 Data CAMP 솔루션과 검사 이미지의 퀄리티를 분석하는 딥러닝 모델을 활용하면, 카메라와 노후 조명 문제로 이미지를 잘못...

한국의 선도적인 글로벌 이차전지 제조 기업은 AI 모델 간 파이프라인을 구성할 수 있는 아하랩스의 솔루션을 활용하여 집게 로봇의 이상 작동을...

Challenge 기존 룰 베이스 표면 결함 판정 비전 컨트롤러는 '다품종 소량생산' 환경에 유연하게 대응이 어려움 기존의...

Challenge 전기자동차 배터리 화재 및 리콜 이슈로 배터리 수율 향상과 생산 이력 추적에 대한 필요성이 커짐 신규...