1
제조 비전 AI 개요
품질 검사 자동화의 진화, 비전 AI 적용 영역, ROI 분석, 도입 장벽 극복
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2
딥러닝 기반 불량 검출
CNN 아키텍처, ResNet/EfficientNet, Transfer Learning, 불량 분류 모델
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3
비전 데이터 수집과 전처리
산업용 카메라, 조명 설계, 이미지 증강, 라벨링 전략
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4
비지도 이상 탐지
Autoencoder, VAE, GANomaly, PatchCore, 정상 데이터만으로 학습
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5
객체 탐지와 세그멘테이션
YOLO, Faster R-CNN, U-Net, 결함 위치 특정, 영역 분할
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6
엣지 비전 시스템
NVIDIA Jetson, TensorRT, OpenVINO, 실시간 추론 최적화
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7
Active Learning과 데이터 증강
효율적 라벨링, 불확실성 샘플링, 합성 데이터, GAN 기반 증강
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8
모델 경량화와 배포
Quantization, Pruning, Knowledge Distillation, ONNX 변환
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9
품질 AI 시스템 통합
MES 연동, SPC 통합, 실시간 대시보드, 품질 피드백 루프
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10
비전 AI 운영과 성능 관리
모델 드리프트, A/B 테스트, 재학습 파이프라인, KPI 모니터링
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