에 의해서 webmaster | 3월 10, 2025 | 인사이트 리포트
AI 모델 성능을 극대화하는 아하랩스의 데이터셋 구축 노하우 Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 데이터 수집 전략 – 다양한 데이터 확보를 통한 성능 향상(1) 데이터 수집의 핵심 – 다양한 케이스 확보(2) 엣지 케이스(Edge Case) 분석 – 적절한 데이터 추가로 모델 개선2. 고품질 데이터셋 설계 전략(1) 객체 형태 차이 고려(2) 클래스 차이 고려3. 데이터 라벨링 최적화 – 일관된 라벨링 기준을 통한 성능 향상4. 학습...
에 의해서 webmaster | 2월 28, 2025 | Quality Control
AI Inspection with 86% Cost Reduction Using On-Device AI Challenge Defects caused by external contaminants are unpredictable in shape, making rule-based algorithms ineffective—necessitating a deep learning model based on unsupervised learning. Existing facility PCs...
에 의해서 webmaster | 2월 25, 2025 | Quality Control, Predictive Maintenance
Transforming Battery Manufacturing with AI Inspection & Data Automation From Manual Inspections to Smart Factories: The Evolution of Battery Production Chloe Woo | Content Strategist Toggle Step 1: Automating Data Collection, Visualization & Storage(1) A...
에 의해서 webmaster | 2월 10, 2025 | Quality Control
A 3-Step AI Inspection Pipeline for Rubber Sheet Defects: Automating Detection, Classification, and Location Analysis Challenge In the tire manufacturing process, rubber sheets produced during the calendering process lacked an automated quality inspection system and...
에 의해서 webmaster | 2월 3, 2025 | 인사이트 리포트
3D 비전(4) 폐배터리 재활용 산업에서 활약하는 3D 비전 시스템 Chloe Woo | Content Strategist Toggle 폐배터리 해체 산업의 중요성(1) 자원 재활용 및 자원 고갈 문제 해결(2) 환경 보호(3) 법적 규제 및 기업의 사회적 책임 (ESG)(4) 경제적 기회 창출폐배터리 해체 자동화의 도전과제3D 비전 시스템을 활용한 폐배터리 해체 자동화(1) 폐배터리 입고(2) 재활용/재사용 분류(3) 볼트/너트 분리(4) 배터리 팩 → 모듈 → 셀...
