‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’일 확률을 계산한 사례

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’일 확률을 계산한 사례

‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’일 확률을 계산한 사례 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 추론합니다.  [이차전지] [딥러닝] 도입 이유 품질 검사 안정화를 위한 과검 재검사 및 이력 관리 툴 부재   최근 스마트팩토리, 산업 자동화 트렌드를 타고 다양한 제조 현장에 검사 자동화 프로세스가 속속 도입되고...
데이터 통합 : DATA CAMP를 활용한 이차전지 기업 A사의 생산이력 관리

데이터 통합 : DATA CAMP를 활용한 이차전지 기업 A사의 생산이력 관리

데이터 통합 : DATA CAMP를 활용한 이차전지 기업 A사의 생산이력 관리 Pain Point : 검사 데이터와 바코드 통합이 가능한 생산이력 관리 툴 부재 2015년 새로운 원통형 배터리인 ‘21700 배터리’가 개발됐습니다. 기존에 사용되던 18650 배터리보다 에너지 밀도와 용량을 늘린 것이죠. 이제는 많은 전기차에 21700 배터리가 탑재되는데요. 기존 18650의 생산라인을 그대로 사용한 탓에 생산 관리에 문제가 생기기 시작했습니다. 불량...