승인 (공개)중점과제
두산에너빌리티 · AKB-2026-001
- 과제 단계
- PoC
- 과제 유형
- Solve
배경 & 목적
용접 공정에서 발생하는 결함을 수작업으로 검사하던 기존 방식은 검사자 숙련도에 따라 편차가 컸다. 비전 AI로 결함 검출을 자동화해 품질 편차를 줄이는 것을 목표로 했다.
접근 방식
용접 부위 이미지를 수집하고 결함 유형별로 라벨링한 뒤, 객체 탐지 모델을 학습시켰다. 현장 카메라와 연동해 실시간 추론 파이프라인을 구성했다.
핵심 성과
결함 검출 정확도 94% 달성, 검사 소요 시간 60% 단축. 검사자 간 판정 편차가 크게 감소했다.
어려웠던 점 & 해결 방식
초기에 결함 샘플이 부족해 데이터 불균형이 심했다. 증강 기법과 합성 데이터로 보완하고, 임계값을 현장 피드백으로 조정해 오탐을 줄였다.
참고 관계
이 과제를 참고한 과제
댓글 (3)
- [데모] 지주 AI전략팀
유사 공정에 적용 검토 중입니다. 데이터 라벨링 기준을 공유해 주실 수 있을까요?
- [데모] 계열사 AI전담
정확도 94% 달성 과정에서 가장 효과가 컸던 개선 포인트가 궁금합니다.
- [데모] 팀장/임원
저희 사업장에도 동일 이슈가 있어 큰 도움이 되었습니다. 감사합니다.