스마트 팩토리에서는 가전제품 검사가 한창입니다. 

제품에 스크래치가 있는지 

정상적인 라벨이 붙어 있는지 등 

외관을 검사하고 있습니다. 

하지만 검사하는 과정이 쉽지는 않네요.

 여러 가지 라벨과 표면 스크래치 등 

확인해야 할 부분이 너무 많네요.

 스마트 팩토리 직원들이 좀 더 빠르고 간편하게 

제품을 검사할 수 있게 도와줘야 할 것 같아요!

Vision AI LAB에서 어떻게 도와줄 수 있을까요?

사람이 제품의 외관을 직접 확인하는 것을 

인공지능이 대신하게 하면 어떨까요? 

인공지능이 제품의 사진을 보고 

이상 여부를 판정할 수 있게 

Vision AI 모델을 개발하는 거죠!

여기서 잠깐!

Vision AI는 인공지능의 한 종류인 시각 지능이에요. 

시각적인 데이터인 이미지 데이터를 

목적에 맞게 처리하고 판단하는 기술이죠. 

사람이 눈으로 보고 판단하는 것처럼 

카메라를 통해 된 이미지를 인식하고 판단할 수 있답니다. 

그렇다면 Vision AI 모델은 무엇일까요? 

AI 모델은 시각 지능 작동에 꼭 필요한 것으로, 

쓰임새에 맞추어 인공지능이 이미지를 처리, 판단하는 

기준을 만드는 역할을 합니다. 

Vision AI 모델은 이미지 데이터 학습으로 완성되고 

시각 지능이 얼마나 똑똑한가를 결정한다고 볼 수 있죠. 

예를 들어 강아지와 고양이를 구분하는 Vision AI를 만들려면 

강아지, 고양이의 이미지 데이터를 학습시켜 

강아지와 고양이를 구분하는 Vision AI 모델을 개발하고 

동료 연구원의 얼굴을 구별하기 위해서는 

연구원들의 사진을 각각 학습시켜 AI 모델을 개발하는 것이죠.

또한 CCTV 같이 하나의 이미지 데이터에서 

여러 대상을 인식하는 Vision AI 모델도 개발할 수 있는데요. 

사람, 자동차 등 도로에서 볼 수 있는 이미지 데이터를 학습시키면 

CCTV에서 사람, 자동차,  신호등 등 여러 물체를 

인식하는 Vision AI 모델이 개발된답니다!

여기서 AI 모델을 개발한다는 것은 학습을 통해 

특정 작업을 수행할 수 있는 시각 지능을 만드는 것을 의미하는데요 

저는 이러한 AI 모델을 개발하는 인공지능 전문가로 

다양한 Vision AI 모델을 개발한 경험을 가지고 있어요. 

스마트 팩토리에서는 어떤 Vision AI 모델을 개발해야 할까요? 

이번에 개발할 Vision AI 모델은 

노트북 외관에 불량이 있는지 검사하는 Vision AI 모델이에요. 

이 AI 모델은 노트북의 정상품과 불량품의 이미지를 

다양하게 학습하여 완성되며 

완성 후 스마트 팩토리에 적용하면 

노트북의 외관이 정상인지 아닌지 실시간으로 검사가 가능하죠 

그런데 어떻게 Vision AI 모델을 개발하냐고요? 

인공지능 전문가가 아니어도 

Vision AI 모델을 쉽게 개발할 수 있는 시스템이 있답니다. 

저는 MAVIN-Cloud라는 시스템을 활용할 건데요. 

MAVIN-Cloud로 데이터 수집, 데이터 가공, AI 모델 학습, 성능 평가의 단계를 거쳐서 

Vision AI 모델을 개발할 거예요.

어떻게 Vision AI 모델이 완성될지 기대되지 않나요? 

노트북을 검사하는 Vision AI 모델의 개발과정에 대해서는 

다음 에피소드에서 좀 더 자세히 알아볼게요!

영상으로 쉽게 배우는 Vision AI 모델 개발

두번째 에피소드도 많이 기대해주세요!