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IT·프로그래밍>AI 모델링·최적화
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용접 레이저 성능 품질 평가
프로젝트 설명
용접 불량 유형별 세그멘테이션: 입력된 용접 이미지 내에서 기공, 균열, 언더컷 등 다양한 불량 유형의 위치와 영역을 정확하게 분리하고 마스킹합니다.
불량 정량화 및 분석: 세그멘테이션된 불량 영역의 크기, 형태, 분포 등을 정량적으로 측정하고 분석하여 불량의 심각도를 평가합니다.
실시간/준실시간 검사 지원: 생산 라인에서 용접이 진행되는 동안 또는 직후에 신속하게 불량을 검출하여 즉각적인 피드백을 제공합니다.
데이터 기반 품질 개선: 검출된 불량 데이터를 축적하고 분석하여 용접 공정의 문제점을 파악하고 개선 방안을 도출하는 데 활용합니다.
다양한 이미지 소스 지원: X-ray, 초음파, 육안 검사 등 다양한 용접 이미지 데이터에 적용 가능합니다.
참여 기간
2024년 10월 - 2024년 11월
클라이언트
개인
업종
가구·인테리어·이사
적용기술 및 작업범위
- 기타
- 언어
- pythonc++