플러스프로젝트 배경
제시해주신 이미지("image_c6b2a1.png")의 양식에 맞추어, 그대로 복사하여 붙여넣으실 수 있도록 작성했습니다. 1. 문제점 * 기존 콘택트 렌즈 생산 공정에서 수작업 검사로 인한 휴먼 에러 발생 및 검사 속도 저하 * 렌즈 표면의 미세 불량 특성으로 인해 작업자의 숙련도에 따라 판별 성능 편차 발생 * 대량 생산 환경에서 반복적인 수작업으로 인한 비효율성 및 품질 관리
프로젝트 성과
제조 리드타임 대폭 단축 및 검사 속도 향상
렌즈 장당 약 0.15초로 자동 분류하여 검사 속도를 획기적으로 높이고, 제조 리드타임을 기존 1.92분/매에서 0.0018분/매로 단축했습니다.
정량적 KPI 목표 달성 및 고정밀 AI 구축
불량검출 정확도 99.5%, 정밀도 98.0%, 재현율 98.1%, F1 Score 98.1%를 기록하며 프로젝트의 모든 정량적 지표를 초과 달성했습니다.
파인튜닝을 통한 신규 제품 모델 확장성 확보
신규 렌즈(갈색, 꽃모양) 추가 시 발생한 오판 문제를 파인튜닝으로 해결하여, 향후 새로운 제품 양산에도 즉각 대응할 수 있는 유연성을 확보했습니다.
핵심 기능
2단계 계층형(Hierarchical) 불량 자동 분류
1차 모델이 렌즈 종류(컬러, 투명, 없음)를 선분류하고, 2차 모델이 종류별 최적화된 임계값으로 정상/불량을 정밀하게 판별합니다.
진행 단계
데이터셋 구축 및 전처리
2026.02.
렌즈 종류(컬러, 투명, 없음) 및 불량 여부 판별을 위해 총 57,000건 이상의 Train/Val/Test 분할 데이터셋을 구축했습니다.
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개 * 스마트 팩토리 품질 관리 부서를 위한 AI 기반 콘택트 렌즈 불량 자동 탐지 모델 개발 * 서비스 카테고리: AI(인공지능, 컴퓨터 비전), 스마트 팩토리 제조업 품질 관리 * 메인 타깃: 콘택트 렌즈 대량 생산 공정의 검사 작업자 및 품질 관리 담당자 2. 작업 범위 * AI 딥러닝 모델 아키텍처 설계 및 학습: EfficientNet_B0
