에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 28, 2023 | 이차전지, 품질관리
이상탐지(Anomaly Detection) 딥러닝 모델을 활용해 정상 데이터만으로 검사 자동화 도입 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 어려움 글로벌 진출시 한국과 동일한 숙련 검사 노동자를 구하기 어려워 검사 자동화 도입 요구됨 Approach LISA의 2단계 접근법 (1)...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 1, 2023 | AHHA Labs' products, AI, en
Mastering Real-Time Anomaly Detection with LISA: Your Gateway to Industrial Excellence As the global manufacturing industry accelerates its transition towards smart factories, there is a growing interest in automated inspection, real-time anomaly detection, and...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 10월 30, 2023 | 솔루션
산업용AI 솔루션 LISA로 완벽한 실시간 이상 탐지를 경험해 보세요 전세계 제조 업계의 스마트팩토리 전환이 가속화되면서 머신 비전을 이용한 검사 자동화, 실시간 이상 탐지, 예지보전에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 반도체나 이차전지 등 혁신 제조산업 현장에서는 하루에도 수천 수만 개의 부품·제품들이 생산되는데, 사람이 불량을 일일이 찾아낸다는 것이 불가능에 가까워졌죠. 또한, 이제 고객들은 미묘한 결함도 용납하지 않기 때문에 이 요구를 충족시키려면 신속하고 정확하게 불량을...
