현장 즉시 대응
검사 위치 가까이에서 분석하고 경광등·음성·화면으로 알려 작업자가 현장에서 확인하고 조치할 수 있도록 설계합니다.
AI 영상 분석 개발
현장 검사부터 원격 관리까지
보드·설비 영상 검사부터 현장 즉시 알림과 원격 장비 관리까지, 고객의 환경과 예산에 맞는 영상 분석 시스템을 설계하고 개발합니다.
현장형 영상분석 현장에서 바로 확인하고 대응
현장 카메라와 엣지 PC를 연결해 불량 의심 상황을 작업자에게 알리는 맞춤형 검사 시스템을 제안합니다.
제품 감지 · 촬영현장 PC 영상 분석불량 의심 판정경광등 · 음성 알림작업자 확인 · 조치
현장형의 장점
라인에 맞는 연동
제품 감지 센서와 촬영 장치, 작업자 확인 구간을 실제 공정 흐름에 맞춰 구성할 수 있습니다.
독립형 경량 구성
원격 통합 관리가 필요하지 않다면 필요한 검사와 알림 기능 중심으로 현장 독립형 구성을 검토할 수 있습니다.
현장에서 판단하고 바로 알림
- 카메라·센서 또는 설비 신호와 연동해 검사 대상 촬영
- 엣지 PC에서 현장 영상 분석 후 의심 결과를 화면에 표시
- 경광등·음성·현장 화면으로 작업자에게 알려 확인과 조치 지원
- 제품 이동 속도와 검사·알림 지연을 고려해 작업 구간 설계
현장 조치와 원격 관리를 함께
- 현장에서는 분석 결과에 따라 즉시 확인·대응
- 관리자는 웹에서 장비 상태와 검사 결과를 통합 확인하도록 구성
- 원본·결과 이미지, 담당자 조치, 알림과 보고를 요구사항에 맞춰 연동
- 원격 관리가 필요 없는 현장에는 독립형 경량 구성도 협의 가능
판정 정확도와 알림 시점은 실제 제품과 라인 속도로 시험·검증합니다.
서버형 영상분석 어디서든 확인하고 관리
현장 카메라가 촬영한 영상을 서버에서 분석하고, 관리자는 웹에서 결과와 장비 상태를 확인하는 구성입니다.
현장 촬영서버 전송서버 영상분석웹에서 결과 확인원격 장비 관리
서버형의 장점
방문 없이 확인
웹을 통해 촬영 결과와 장비 상태를 확인하고 원격 명령·설정 조정을 활용해 현장 방문 부담을 줄일 수 있습니다.
여러 현장 통합 관리
분산된 장비의 영상과 상태를 한곳에서 확인하도록 구성해 현장별 운영 상황을 비교하고 관리하기 편리합니다.
이력과 보고로 확장
검사 결과와 이미지를 서버에 모아 검색·통계·알림·보고서·조치 이력으로 확장하는 구성을 제안합니다.
웹 접속과 원격 관리에는 현장 네트워크 등 운영 조건이 필요하며, 검사 이력·통계·보고는 고객 요구에 맞춰 개발합니다.
웹에서 영상 결과와 장비 확인
- 정해진 촬영 주기 또는 원격 명령에 따라 이미지 수집
- 서버에서 검사 영역을 분석하고 검출 위치·개수·면적을 결과 이미지로 확인
- 웹에서 장비 연결·카메라 상태 등을 확인하고 촬영·설정 등 원격 관리
- 현장별 촬영 환경과 네트워크 조건에 맞춰 적용 범위 협의
여러 현장을 한 화면에서 관리
- 보드·설비 등 검사 대상에 맞는 판정 기준과 결과 화면 개발
- 검사 결과 알림·통계·보고서·담당자 조치 이력 연동
- 웹·문자·메일 등 알림 방식과 업무 시스템 연계 범위 협의
- 다수 현장·라인·장비별 검사 조건과 운영 현황 관리 기능 확장
두 방식을 함께 구성할 수도 있습니다. 현장에서는 분석 결과를 확인하고 경광등·음성으로 즉시 대응하며, 원격 관리자는 웹에서 결과와 장비를 통합 관리하도록 연계할 수 있습니다. 현장 판정·알림 및 검사 결과 연동은 고객 환경에 맞춘 개발 항목입니다.
고객의 요구와 예산에 맞춘 현장 맞춤형 개발
정해진 제품을 그대로 설치하기보다 검사 목적과 현장 조건을 먼저 듣고, 필요한 기능과 적합한 기술을 함께 제안합니다.
요구사항 분석 · 기술 컨설팅
검사 대상, 작업 절차, 정확도 목표, 설치 환경과 예산을 상담합니다. 고객의 요구를 최대한 반영하고 적합한 분석·장비·서비스 구성을 제안합니다.
예산에 맞춘 경량 구성
필요한 검사 기능부터 시작하는 경량 영상분석, 독립형 현장 검사 또는 서버 연동형 구성을 검토합니다. 기능과 장비 범위를 조정해 초기 부담을 줄이는 방안을 상담합니다.
AI 활용 · 합리적인 개발
AI 개발 도구와 적합한 영상분석 기술을 활용해 개발·고도화 효율을 높이고, 불필요한 기능을 줄여 가격 경쟁력을 높이는 방향으로 제안합니다. 적용 방식과 견적은 요구사항에 따라 달라집니다.
개발부터 장비 구성, 운영 지원까지
현장에 맞는 장비·시스템 구성
검사 대상과 조명, 속도, 설치 공간에 맞춰 카메라·조명·제어보드·엣지 PC·서버의 구성과 연동 방안을 함께 검토하고 지원합니다. 장비 범위와 공급 조건은 프로젝트별 협의합니다.
지속적인 기능 보강과 유지관리
운영 과정에서 필요한 기능과 서비스를 단계적으로 보강할 수 있습니다. 지속적인 점검·장애 대응·유지관리는 별도 유지보수 계약을 통해 범위와 조건을 협의합니다.
비용이 걱정되시나요? 검사 대상과 예산을 알려주시면 필수 기능부터 적용하는 단계별 구성과 비용 절감 방안을 함께 검토합니다. 성능·장비·개발 범위에 따라 비용이 달라지므로 상담 후 구체적으로 안내합니다.
두 방식에 활용하는 공통 영상분석 기술
촬영·검사 영역·검출 조건 등 공통 기술을 바탕으로 현장형과 서버형의 장비·분석 구조를 각각 설계합니다. 적용 기능은 개발 범위와 환경에 따라 달라집니다.
촬영·분석·장비 관리 기반
- 정기 촬영과 이미지 전송, 검사 영역(ROI) 지정
- 서버 영상분석과 검출 위치·개수·면적 표시
- 검출 조건 조정, 결과 미리보기와 조건 자동 튜닝
- 원격 명령·카메라 조정 및 장비 상태 모니터링
고객의 검사 기준에 맞춘 확장
- 보드 부품 누락·위치 이상과 이물 판정
- 설비 외관 변화와 주요 부위 상태 점검
- 검사 결과 알림·통계·리포트·조치 이력
- 딥러닝 모델과 현장 장비·업무 시스템 연동
영상 한 장을 검사 결과로 바꾸는 과정
영상분석 기술과 설정 방식을 바탕으로 검사 대상에 적합한 조건을 설계합니다.
01 촬영·전송02 검사 영역 지정03 전처리·후보 검출04 조건별 필터링05 결과 이미지 확인
검사 영역과 촬영 조건
- 사진을 화면으로 보면서 마우스로 드래그해 타원을 그리거나 다각형을 선택해 필요한 분석 범위를 지정
- 노출·게인·색 보정 등 카메라 조건을 원격으로 조정하고 예상 화면 확인
- 장비별 촬영 환경과 공통 설정을 구분해 관리
검출 후보를 가려내는 조건
- 검출 강도와 최소 크기 등으로 분석 민감도를 조정
- 컬러 원본과 비교해 빛 반사·번짐을 제외하고 표면 가장자리의 그림자 조건을 조정
- 가는 선·얼룩·겹친 박스 등 대상이 아닌 형태를 필터링
- 검출 위치와 개수, 크기·면적 정보를 결과 이미지로 확인
현장에 맞춰 화면에서 직접 조정
민감도·노이즈 조건
검출 강도, 최소 크기, 빛 번짐과 가장자리 조건을 화면에서 조정해 촬영 환경에 맞춥니다.
저장 전 비교·테스트
현재 설정과 변경 설정의 결과를 비교한 뒤 저장합니다. 고객 사진을 업로드해 기록 없이 분석 가능성을 시험하는 방식도 활용합니다.
공통·개별 설정과 복원
전체 기준과 장비별 설정을 구분합니다. 권장값 복원과 설정 시점 복구는 기존 문서에 기재된 기능으로 적용 조건을 확인합니다.
정답 사진을 활용한 조건 자동 튜닝
결과 확인
기존 분석 결과에서 잘못 잡힌 위치와 놓친 위치를 확인합니다.
박스 수정
불필요한 검출 박스를 삭제하고 놓친 대상은 추가합니다.
자동 튜닝
조건 조합을 바꿔 놓침과 오검출이 적은 값을 탐색합니다.
결과 미리보기
현재 설정과 변경할 설정의 결과를 비교합니다.
설정 반영
확인 후 장비별 또는 전체 적용 범위를 선택합니다.
자동 튜닝은 소수 정답 사진을 이용해 검출 조건 값을 조정하는 기존 기능이며, 딥러닝 모델 학습이 아닙니다. 제안서의 5~10장은 예시 수량으로 충분 여부와 효과는 현장 사진으로 확인합니다.
맞춤 개발 · 고도화
복잡한 검사를 위한 영상 딥러닝 개발도 가능합니다
규칙 기반 조건만으로 구분하기 어려운 복잡한 외관이나 다양한 불량 유형은 고객의 검사 목적과 데이터에 맞춰 AI 딥러닝으로 고도화할 수 있습니다. 정상·불량 이미지 수집과 라벨링, 모델 학습·검증을 거쳐 객체 검출, 불량 분류, 이상 탐지 등의 기능을 맞춤 개발합니다.
필요한 데이터와 판정 성능은 대상과 현장 환경에 따라 달라지며, 고객 샘플로 사전 검토한 뒤 개발 범위와 검증 목표를 협의합니다.
영상 딥러닝 고도화 자세히 보기이런 검사에 적용할 수 있습니다
아래는 기존 기술을 응용한 개발 예시이며, 실제 적용 범위는 현장 확인 후 정합니다.
보드·부품 외관 검사
기준 사진과 비교해 부품 누락, 커넥터 위치 이상, 이물·오염이 의심되는 영역을 표시합니다.
설비 상태 점검
주요 부위를 정기적으로 촬영하고 이전 사진과 비교해 커버 설치 상태나 외관 변화를 살펴봅니다.
컨베이어 현장 감시
제품 감지·촬영·현장 판정 후 경광등이나 음성으로 작업자에게 알리는 구성을 제안합니다.
미세 납땜 불량이나 회로 단선은 전용 조명·고해상도 카메라·별도 측정 장비가 필요할 수 있습니다. 컨베이어 판정 속도와 정확도는 실제 라인에서 검증해야 합니다.
기존 기술을 검사 현장에 맞게 응용합니다
검사 대상과 절차가 달라도 촬영·영역 설정·결과 확인의 기본 구조를 활용해 필요한 기능을 개발할 수 있습니다.
| 기술 기반 | 검사 현장 적용 제안 |
|---|---|
| 정기 촬영·전송 주기 | 검사 대상과 설비 주요 부위의 이미지 수집 |
| 타원·다각형 ROI 편집 | 부품·커넥터·설비 주요 부위별 분석 영역 지정 |
| 검출 결과 이미지 | 이상 의심 위치를 결과 이미지에 표시 |
| 민감도·노이즈 조건 | 제품과 조명 환경별 검출 기준 설계 |
| 노출·게인·색 보정 | 현장 조명과 촬영 환경에 맞춘 화질 조정 |
| 사진 업로드 분석 테스트 | 고객 사진으로 장비 설치 전 적용 가능성 확인 |
| 공통·개별 설정과 원격 관리 | 라인·장비별 검사 기준과 장비 상태 통합 관리 |
오른쪽 내용은 고객 현장에 맞춘 응용 개발 제안이며, 세부 기능과 성능은 샘플·현장 검증 후 협의합니다.
검사 대상별로 판정 기준을 설계합니다
무엇을 정상으로 볼지부터 의심 결과를 누가 확인할지까지 고객의 실제 검사 절차에 맞춥니다.
| 검사 대상 | 확인하려는 항목 | 시스템 적용 제안 |
|---|---|---|
| 보드·부품 | 부품 누락, 커넥터·케이블 위치, 표면 이물·오염 | 부위별 검사 영역과 기준 이미지를 설정하고 의심 위치를 결과 이미지에 표시 |
| 설비 외관 | 커버·덮개 설치, 주요 부위의 외관 변화 | 정해진 위치에서 정기 촬영하고 이전 이미지와 차이가 큰 영역 확인 |
| 컨베이어 제품 | 이동 중 제품의 외관 이상 의심 | 제품 감지 신호에 맞춰 촬영하고 현장 판정·알림과 작업자 확인을 연계 |
모든 항목은 기존 납품 실적이 아닌 맞춤 개발 예시입니다. 제품 종류·조명·속도·촬영 각도에 따라 가능 범위와 성능이 달라집니다.
확인부터 조치까지 한 흐름으로
촬영·전송·분석 기반에 고객이 필요한 알림과 관리 기능을 더합니다.
원격 장비 관리
웹 화면에서 촬영 명령, 카메라 설정 조정과 장비 상태 확인을 지원하는 기존 구조를 응용합니다. 적용 가능 기능은 장비·네트워크 환경에 따라 확인합니다.
알림 · 통계 · 조치 기록
검사 결과를 웹·문자·메일 등으로 알리고 원본·결과 이미지, 담당자 조치, 기간별 통계와 보고서를 연결합니다. 채널과 양식은 협의합니다.
PLC·IO 신호 연동과 자동 배출·라인 정지는 선택 사항입니다. 적용 시 기존 안전회로를 유지하고 설비 제조사·고객 안전 담당자와 별도 안전 검증을 진행합니다.
검사 결과를 확인과 조치로 연결합니다
검출 결과 알림과 통계·조치 이력은 고객의 보고 체계에 맞춰 별도로 개발합니다.
의심 결과 기록담당자 알림원본·결과 비교조치 내용 입력종결·리포트
알림 · 확인 · 조치
- 의심 위치가 표시된 결과 이미지와 원본을 함께 확인
- 고객 환경에 맞춰 웹·문자·메일 등 알림 연동
- 담당자, 확인 시각, 조치 내용과 처리 상태 이력화
- 기간·라인·장비·유형별 검색과 추적
통계 · 리포트
- 검사 건수, 이상 의심 건수, 조치 현황 등 요약
- 기간별 추이와 라인·유형별 현황 분석
- 일·주·월 단위 보고 양식 협의 및 엑셀·PDF 출력
- 고객의 기존 업무 시스템과 연동 범위 협의
현재 운영 중인 것은 장비 오프라인·카메라 오류·위치 변경 등 장비 이상 알림 기반입니다. 검사 결과에 대한 판정·알림·통계·조치 화면은 새로 개발합니다.
원격 운영을 위한 장비 관리
| 관리 항목 | 기존 시스템 기반 또는 문서 기재 내용 |
|---|---|
| 원격 명령 | 즉시 촬영, 프로그램 재시작, 장비 재부팅 |
| 카메라 조정 | 노출·게인·색 보정, 디지털 확대·이동 및 미리보기 |
| 상태 점검 | 연결, 카메라, 온도, 저장 공간, 마지막 수신 시각 확인 |
| 무인 운영 | 전송 중단 시 보관 후 재전송, 자동 재시작·재부팅, 유선 장애 시 Wi-Fi 전환, 카메라 오류 후 재연결, 오래된 이미지·로그 정리 등 기존 문서 기재 기능 |
| 원격 업데이트 | 프로그램 배포 및 실패 시 복구, 설치 이미지 복제와 장비 ID 등록 등 기존 문서 기재 기능 |
표의 기능은 기존 시스템과 관련 문서에 근거합니다. 장비·네트워크·설치 조건에 따라 고객 환경에 적용할 수 있는지는 별도 확인합니다.
검사 난이도에 맞춘 영상분석 방식
현장 사진과 판정 기준을 확인하고 적합한 방식을 제안합니다.
규칙 기반 영상분석
검사 영역, 민감도, 크기 등의 조건을 조정해 분석합니다. 정답 사진을 이용한 자동 튜닝은 조건을 맞추는 기능이며 딥러닝 학습과는 다릅니다.
고급 AI 딥러닝
복잡한 외관이나 다양한 불량 유형에 맞춰 데이터 수집·라벨링·학습·검증을 거쳐 객체 검출, 분류 또는 이상 탐지 모델을 개발합니다.
필요한 데이터 수와 판정 성능은 고객 샘플과 현장 조건에 따라 달라지며 사전에 보장하지 않습니다.
AI 딥러닝은 학습과 검증부터 설계합니다
규칙 기반만으로 구분하기 어려운 문제에 대해 검토할 수 있는 맞춤 개발 옵션입니다.
| 분석 방식 | 질문 | 적용 예시 |
|---|---|---|
| 이미지 분류 | 정상인가, 불량인가? | 이미지 단위로 정상·불량 또는 불량 종류를 분류 |
| 객체 검출 | 어디에, 몇 개 있나? | 부품이나 결함 후보의 위치를 박스로 표시하고 개수 확인 |
| 영역 분할 | 어느 부분이, 얼마나? | 결함으로 판단한 영역을 픽셀 단위로 표시해 크기·면적 확인 |
| 이상 탐지 | 평소와 다른가? | 정상 데이터의 패턴을 학습해 다른 부분을 탐지 |
데이터 수집부터 재학습까지
데이터 수집정답 라벨링모델 학습미사용 데이터 검증배포오판정 분석·재학습
딥러닝 학습·판정은 현재 운영 중인 기능이 아닌 맞춤 개발 제안입니다. 필요한 사진 수와 검출 성능은 대상·불량 유형·데이터 품질에 따라 달라지며, 학습과 별도 검증 후 협의합니다.
작게 시험하고 확인한 뒤 넓힙니다
장비 설치 전에 샘플 사진으로 검사 가능성을 먼저 살펴봅니다.
샘플 사진 테스트
검사 대상 사진으로 적용 가능성 확인
검사 기준 설계
영역·판정·촬영·알림 조건 협의
파일럿 설치
현장 한 곳에서 실제 환경 촬영
튜닝·검증
현장 사진으로 조건 조정 및 목표 확인
확대 적용
검증 결과에 따라 장비와 관리 범위 확대
상담 전에 이 내용을 알려주세요
준비된 자료부터 함께 살펴보며 촬영과 검사 가능성을 확인합니다.
검사 대상 · 판정 기준
- 제품·설비 사진과 검사하려는 부위
- 정상·불량 예시, 허용 기준, 놓치면 안 되는 항목
- 제품 종류, 촬영 주기 또는 라인 속도·제품 간격
현장 환경 · 운영 방식
- 조명·카메라 위치·거리·반사·진동 조건
- 전원·네트워크·설치 공간과 센서·설비 신호 여부
- 알림 대상, 보고 양식, 기존 시스템 연동 필요 여부
검사할 대상의 사진으로 시작해 보세요
샘플 사진과 검사 목적을 알려주시면 적용 방향을 함께 살펴보겠습니다.