안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
기간제(상주) 프로젝트 희망 근무 시작일을
등록해 주시면, 파트너님의 일정에 맞는
적합한 프로젝트를 추천해 드려요.
플러스
금속 주조 부품 사진으로 불량을 걸러내는 AI 검사
개발
관제ㆍ모니터링, AI 모델 구축, 머신러닝ㆍ딥러닝
프로젝트 배경
1) 문제점 - 사람 눈 검수로 미세 기공, 균열을 놓치고 검수자마다 판정이 다름 - 라인 옆 PC 한 대로 돌아갈 가벼운 판정기가 필요 2) 목표 - 사진 업로드 즉시 정상, 불량 판정과 근거 히트맵 표시 - 다른 판정 모델과 독립된 컨테이너로 운영, 7일 이력 조회
프로젝트 성과
근거가 붙은 불량 판정
판정 확률과 함께 판단 부위를 히트맵으로 표시해 현장 설명이 가능합니다.
독립 컨테이너 운영
사과 판정과 별도 모델, 별도 컨테이너로 분리해 한쪽 변경이 다른 쪽에 영향을 주지 않습니다.
핵심 기능
정상, 불량 즉시 판정
사진을 올리면 판정과 확률이 바로 나옵니다.
진행 단계
데이터 정리와 증강
2026.03.
부품 영역 중심으로 잘라내고 밝기, 회전을 바꿔 학습 데이터를 늘렸습니다.
프로젝트 상세
[겪던 문제] 주조 공장에서 부품 검수를 사람 눈으로 하면 미세한 기공이나 균열을 놓치기 쉽고, 검수자마다 판정이 달라 불량이 다음 공정으로 넘어갑니다. 라인 옆에 카메라와 PC 한 대로 걸러낼 수 있는 가벼운 판정기가 필요했습니다. [만든 것] 금속 주조 부품 사진을 올리면 정상(normal), 불량(defect)을 판정하는 AI 검사 서비스입니다. - 사진 업로드 즉시 정상, 불량 판정과 확률

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개발 · 개인

프로젝트 정보

참여 기간
2026.03. ~ 2026.08.
참여율
참여율이 100%인 프로젝트는 해당 파트너님이 온전히 작업한 결과물입니다.
외부 공동 작업의 경우 기여도에 따라 참여율이 달라지며 역할, 프로젝트 설명을 통해 업무 분야 및 참여 범위를 확인할 수 있습니다.
100%
고객사
자체 개발(데모)
역할
데이터 준비, 모델 학습, 판정 서비스 개발, 배포 (1인 전담)
관련 기술
Keras
Docker
OpenCV
TensorFlow
Python
Flask