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장비 교체 없는 AI 비전 검사 | SURRO Inspection
기존 검사 장비를 활용해 미세 결함을 찾아내고, 불량 대응에 드는 시간을 줄이세요. SURRO Inspection은 검사 이미지를 분석하는 AI 비전 검사 솔루션으로, 데이터 수집부터 불량 검출, 현장 조치와 모델 성능 관리까지 품질 검사의 흐름을 연결합니다.
기존 비전 검사 장비와 내부 인프라를 활용해 AI 검사를 시작하세요. SURRO Inspection은 현장 환경에 맞춰 필요한 모듈을 조합하고, 장비에서 발생하는 검사 데이터와 품질 정보를 연결합니다. 기존 장비를 활용하면서 결함 판정과 현장 대응까지 품질 검사 업무에 적용할 수 있습니다.
AI 비전 검사는 정상·불량 판정 이후의 대응까지 이어져야 현장 업무에 활용할 수 있습니다. 검사 데이터를 정리하고 모델을 준비한 뒤, 불량 검출 결과를 알림·설비 제어·기록으로 연결합니다. 다음 여섯 단계에서 검사 준비부터 현장 대응까지의 주요 기능을 확인해 보세요.
01 · 검사 데이터 수집
기존 장비에서 검사 데이터를 가져옵니다.
카메라·현미경·3D 스캐너·AOI 등 다양한 기존 검사 장비에서 AI 비전 검사에 활용할 데이터를 수집합니다.
DANC · 검사 데이터 수집
카메라 · 현미경 · 3D 스캐너 · AOI→검사 데이터 수집↓
수집한 데이터를 통합
02 · 데이터 통합
장비마다 다른 데이터를 한곳에서 관리합니다.
검사 이미지·장비 신호·품질 데이터를 표준화하고, LOT 기준으로 품질 검사 이력을 연결합니다.
DFM · 데이터 통합
검사 이미지 · 장비 신호 · 품질 데이터→표준화 · LOT 이력 연결↓
정리한 데이터로 모델 준비
03 · 검사 모델 준비
자동 라벨링으로 모델 준비 부담을 줄입니다.
AI 검사 모델의 학습에 필요한 데이터를 선별하고 자동 라벨링을 활용해 수작업 부담을 줄입니다.
AQM · 검사 모델 준비
학습 데이터 선별→자동 라벨링→검사 모델 준비↓
준비한 모델로 결함 판정
04 · AI 결함 판정
정상·불량을 넘어 결함 위치와 범위까지 확인합니다.
외관 검사 등에서 불량 검출에 활용할 수 있도록 결함 유형·위치·영역을 분석합니다. 사전에 학습하지 않은 새로운 불량 후보도 탐지합니다.
SVI · AI 결함 판정
검사 데이터→유형 · 위치 · 영역 분석→새로운 불량 후보 탐지↓
판정 결과를 현장 조치로 연결
05 · 현장 대응
판정 결과를 알림·설비 제어·기록으로 연결합니다.
불량 검출 결과를 작업자 알람과 인터락 신호, 품질 리포트 및 이력 관리로 연결해 현장 대응에 활용합니다.
SVI · 현장 대응
판정 결과→알람 · 인터락→리포트 · 이력 관리↓
운영 중 성능 변화를 확인
06 · 성능 관리
공정 변화에 맞춰 검사 모델을 갱신합니다.
성능 변화를 감지하고 신규 데이터를 선별해 재학습합니다. 갱신된 모델은 AI 결함 판정에 다시 활용합니다.
AQM · 성능 관리
성능 변화 감지→신규 데이터 선별→재학습 · 모델 갱신↺ 재학습 순환
06 성능 관리 → 신규 데이터 선별 → 재학습 → 모델 갱신
↳ 04 AI 결함 판정에 다시 활용
검사 현장에 맞춰 적용하고, 지속적으로 운영합니다
자재와 공정 조건이 달라지면 AI 검사 모델도 변화에 대응해야 합니다. AQM은 모델의 성능 변화를 감지하고, 학습 데이터를 선별해 재학습을 지원합니다. 자동 라벨링부터 모델 갱신까지 연결하고, 갱신된 모델을 AI 비전 검사에 다시 활용해 현장 담당자의 지속적인 운영 부담을 줄입니다.
초정밀 전자·반도체 부품부터 바이오·의료기기와 정밀 제조 공정까지, 검사 대상과 기준에 맞춰 적용할 수 있습니다. 외관 검사와 불량 검출에 데이터 통합·품질 이력 관리를 연결해, 품질 검사 결과를 확인하고 대응하는 과정을 함께 구성해 보세요.
