에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 5월 20, 2024 | 이차전지, 예지보전
생산 자재 변경으로 인한 검사 ‘데이터 드리프트’를 잡아낸 사례(DQI 모델) Challenge 항상 일정한 광학 이미지가 촬영돼야 모델을 제대로 학습시키고 양/불량 판정 정확도를 높일 수 있음. 그러나 제조 현장의 다양한 요인 변화로 인해 ‘데이터 드리프트’가 발생하면서 생산품에 결함이 없음에도 NG가 발생하는 경우가 잦아 품질 검사 효율이 낮아짐 비용 및 관리 복잡도를 높이지 않으면서 검사 이미지가 제대로 촬영되고 있는지 실시간으로 알 수 있는 방안 필요...
