에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 7월 3, 2024 | Quality Control
How the Anomaly Detector model was used to automate the quality control process using only normal data Challenge Pouch-type batteries have flexible surface geometry, complicating defect identification. This makes it challenging to use existing rule-based...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 3월 19, 2024 | 뉴스
이차전지 공정에 투입되는 실시간 이상감지 AI는 어떤 모습일까? 1. 인터배터리2024 성황리에 종료 아하랩스는 지난 3월 7일부터 9일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘인터배터리2024’ 전시회를 성황리에 마쳤습니다. 역대 가장 많은 참관객(약 12만 명)이 찾은 가운데, 아하랩스 부스에도 많은 고객님이 방문해 아하랩스의 인공지능 솔루션과 제품에 대해 다양한 의견과 질문을 나누어 주셨습니다. 고맙습니다. 2. 아하랩스의 실시간 이상감지 AI 데모...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 12월 28, 2023 | 이차전지, 예지보전
‘1종 오류’ 찾아내는 딥러닝 모델로 ‘과검’ 발생률 감소 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. Challenge ‘미검’ 0%를 달성하기 위해 검사 기준을 너무 민감하게 설정한 경우, ‘과검(1종 오류)’이 많아짐 과검을 적발하기 위한 무작위 샘플링...
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 | 12월 14, 2023 | Quality Control
[Case Study] Data Integration: Managing Inspection Data by Barcode Number for a Secondary Battery Manufacturer with Data CAMP 1. Challenge Lack of a production history management solution to manage product inspection data by barcode number In 2015, the introduction of...
