광학 영상 품질 검증

모바일 기기 및 다양한 전자제품에 들어가는 COF (Chip On Film)는 광학 영상을 이용하여 기계와 사람이 함께 품질 검사를 진행하고 있습니다. 본 사는 광학 영상으로 분류된 COF 이미지를 사용하여 이미지 기반 딥러닝 프로젝트를 수행하였으며, 목표했던 결과를 만족할 수 있도록 다양한 딥러닝 모델을 적용하였습니다. 본 사는 딥러닝에 학습되는 이미지들의 Classification 모듈을 확보하고 있으며, 학습시키기 위한 시스템을 보유하고 있습니다.

이외에도 다양한 분야에서 딥러닝을 적용하기 위한 요청이 있으며, 카를로는 각 분야에서 딥러닝이 필요한 부분을 추출하여 목표한 바를 만족시킬 역량을 갖추고 있습니다.

반도체 공정에서의 딥러닝 적용

반도체 제품의 대상이 되는 웨이퍼는 특성상 물류 흐름에 있어서 대기하는 시간이 길수록 품질의 저하는 타 산업에 비해 기하급수적으로 늘어나게 됩니다. 이것은 반도체 제작 회사에 막대한 손실을 주지만 확실한 해결책이 존재하지도 않는 실정입니다. 카를로는 이 문제에 대하여 국내 반도체 제작 업체와 협력하였으며, 딥러닝을 도입하여 문제를 해결한 경험이 있습니다. 기존의 이미지 기반 딥러닝 학습과는 달리 Input 데이터를 가공하는데 초점을 두고 문제에 접근하였으며, 만족할 만한 반도체 물류 최적화를 달성한 경험이 있습니다.

보일러 배관 수명 예측

보일러의 수명 예측은 보일러의 내용물을 이동할 수 있는 배관의 수명에 따라 좌우됩니다. 국내 전기를 담당하는 회사와 함께 보일러의 배관 수명을 딥러닝을 적용하여 예측하고 의미 있는 결과를 도출한 경험이 있습니다. 보일러 배관의 품질 검사를 위한 딥러닝은 배관의 이미지를 기반으로 수행되었으며, 현존하는 다양한 딥러닝 모델과 추가적으로 발전시킨 모델을 본 사는 보유하고 있습니다.