기저(reference) 이미지 없이 패널 형상 분석을 바탕으로 효율적인 저비용 크랙 검출 시스템을 구성할 수있습니다. 

패널 형상 분석 및 AI 모델을 단계적으로 활용하는 하이브리드 모델은 최소한의 학습만으로 높은 정확도의 크랙 검출을 달성, 현장 적용성을 극대화할 수 있습니다.

생산 라인에서 결함 데이터 확보의 어려움, 높은 라벨링 공수 문제 해결을 위해 이상 탐지 AI 모델을 활용한 표면 검출 기술을 개발하고 있습니다.

특히, 자동차 패널 등 대형 금속 프레스 부품, 불균일한 표면의 도장 부품과 같이 기존 비전 시스템을 활용하기 어려운 곳에도 적용할 수 있는 방법론에 대해 연구하고 있습니다.

160 um 크기의 미세 도장 결함 검출을 위해 다수의 조명을 활용하여 구성된 Photometric Stereo 비전 시스템을 연구중입니다.