SolVision사례 연구
수술 마스크 검사 AI 사용
고객
고객은 아시아에 본사를 둔 의료 용품 제조업체입니다.
사례
자동화된 마스크 생산에서 품질 보장
의료용 마스크는 박테리아, 체액, 공기 중 입자 및 바이러스로부터 보호하는 중요한 역할을 합니다. 마스크 생산은 주로 자동화되어 있으며, 소재 절단, 귀밴드 용접 및 포장 등의 공정은 기계에 의해 처리됩니다. 그러나 이러한 자동화에도 불구하고 품질 검사는 여전히 노동 집약적인 작업으로, 각 마스크가 필요한 기준을 충족하는지 확인하는 수작업이 필요합니다.
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도전 과제
전통적인 검사 방법으로 마스크 결함 식별
마스크 결함은 매우 다양할 수 있으며, 예를 들어 빠진 철사나 부품, 잘못된 봉제, 찢어진 구멍, 얼룩, 가장자리 돌출 및 손상된 층 등이 있습니다. 또한 마스크는 종종 생산 라인에서 비체계적으로 분포되어 있어 검사 과정을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 변화와 불일치로 인해 전통적인 검사 방법은 모든 잠재적인 결함을 효과적이고 효율적으로 식별하는 데 어려움을 겪습니다.
솔루션
AI 기반 결함 탐지
SolVision은 이미지 기반 검사 시스템을 구현하여 수많은 결함 변형 문제를 해결합니다. 이 시스템은 샘플 이미지에서 마스크 결함을 라벨링하여 AI 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 모델이 훈련되면, SolVision에서 몇 분 만에 AI는 캡처된 이미지에서 다양한 결함을 정확하게 인식하여 생산 라인에서 결함이 있는 마스크를 즉시 식별할 수 있습니다.
수술 마스크 결함 탐지
돌출
누락된 코 클립
구멍
느슨한 스트랩
떨어진 스트랩