SW MODULES
AI 비전 검사 SW 모듈
- AI 추론·판정 엔진과 작업자 검사 화면
- 승인된 새 모델을 받아 현장에 바로 적용
AI VISION INSPECTION PLATFORM
검사 공정은 달라도,
플랫폼은 하나로 ezVision
커넥터부터 PCB, ECU, EV 배터리팩까지 다양한 검사 공정에
유연하게 적용할 수 있는 AI 비전 검사 플랫폼입니다.
실증 중NOW
- 부품 수입검사
적용 가능ANY PROCESS
- 커넥터·단자 외관
- 하네스 조립 후 검사
- 사출·성형품 외관
- 실링·도포 상태
- 포장·라벨 확인
AI Vision Inspection System
보이지 않는 결함까지, AI 비전으로 완벽하게
PLATFORM ARCHITECTURE
AI 엔진부터 현장 관제까지,
하나의 플랫폼으로
ezVision은 AI 추론·판정부터 현장 장비 연동, 검사 결과 관리, 모델 재학습·배포까지 연결하는 AI 비전 검사 플랫폼입니다. 4개 영역이 검사 흐름과 학습 흐름, 두 개의 순환으로 연결되어 돌아갑니다.
DATA PIPELINE
학습 데이터셋 수집 서버
- 현장 이미지 수집 → 라벨링 → 학습 서버에서 재학습
- 라벨링·데이터 버전 관리 (SeaweedFS·DVC 오픈 플랫폼 기반)
MONITORING
검사 결과 모니터링 시스템
- 검사결과 DB·이력추적·권한 관리
- MLflow로 모델 실험·버전 비교, 배포 승인
HARDWARE
AI 비전 검사 HW
- 카메라·조명·로봇·턴테이블로 부품 촬영
- PLC(EtherNet/IP)로 장비와 판정 결과 연동
검사 흐름
실시간 · 장비 연동↻ 부품마다 반복- 1촬영HARDWARE
턴테이블을 돌리며 위·아래 8장 촬영
- 2AI 판정SW MODULES
이상 탐지 알고리즘과 3 Zone 판정 정책으로 분류
- 3결과 처리HARDWARE
판정 결과에 따라 장비가
부품을 통과·배출·재검사로 분류 - 4결과 저장MONITORING
검사 결과·장비 상태를 모니터링에 저장
학습 흐름
MLOps · 쓸수록 똑똑해지는 검사, 담당자가 승인한 모델만 배포↻ 배포 후 ① 촬영으로 순환- 5수집·라벨링DATA PIPELINE
불량 이미지 수집
불량 영역 라벨링 - 6업로드DATA PIPELINE
수집 서버에 저장
데이터 버전 관리 - 7재학습DATA PIPELINE
학습 데이터 구성·다운로드 후 학습
- 8비교·승인MONITORING
MLflow 기반 성능 비교
담당자 배포 승인 - 9배포SW MODULES
승인된 모델을 ezVision 엔진에 배포
- Multi-frame Aggregation
- EtherNet/IP PLC
- SeaweedFS · DVC
- MLflow
- PostgreSQL
- Web Dashboard
AI Inspection Algorithm
단계별 AI 판정 알고리즘
STEP 01
객체 & 결함 위치 라벨링
정상/불량 부품 → 라벨링 데이터
▶
STEP 02
하네스 부품 영역 추출
EfficientNet, YOLO 모델 기반
하네스 부품 영역 추출
▶
STEP 03-01
이상 탐지
히트맵, PatchCore/PaDim 적용
STEP 03-02
객체 감지
PaddlePaddle, RT-DETRv2, Object Detection
▶
STEP 04
최종 판정 & 피드백
AI 기반 검사 결과 시각화
진단 리포트 생성
3 ZONE DECISION POLICY
확실한 건 AI가,
애매한 건 사람이
정상은 자동 통과, 불량은 자동 배출하고,
경계 구간은 작업자가 확인해 오판정과 불량 유출을 줄입니다.
정상자동 통과
재검사작업자 판정
불량자동 배출
SOFTWARE
검사 화면부터 모니터링까지
ANY PROCESS
부품이 바뀌어도,
공정이 바뀌어도 플랫폼은 하나
품목별 레시피에 따라 검사 모델을 선택하고, 표준 어댑터로 카메라·PLC·서버를 연동합니다.
판정 기준은 현장 환경에 맞춰 설정합니다.
- 부품 수입검사현재 실증 중
- 커넥터·단자 외관
- 하네스 조립 후 검사
- 사출·성형품 외관
- 실링·도포 상태
- 포장·라벨 확인
실증 중인 공정 외 항목은 적용 가능 예시입니다.
맞춤 적용 4단계
- 01진단검사 대상 제품·불량 유형·현재 검사 방식을 확인하고 샘플을 촬영합니다.
- 02맞춤 설계카메라·조명·촬영 각도, PLC 연동 방식, 3 Zone 판정 정책을 설계합니다.
- 03학습·구축정상 이미지 중심으로 학습해 불량 이미지가 적어도 초기 학습이 가능합니다. 검사 엔진·작업자 화면·서버를 구축합니다.
- 04운영·고도화현장 데이터로 재학습해 승인 후 배포합니다. 새 품목은 품목별 검사 설정만 추가합니다.
REFERENCE
실제 생산 라인에서
돌아가고 있습니다
수요기관 (주)루타스 · 수입검사 라인 실증
전기차용 커넥터·어댑터 수입검사
2026 대구광역시 지역주도형 AI 대전환 사업
961시간 / 년
하네스 부품 약 10종 육안검사에 드는 연간 시간이며,
검사 품질을 일정하게 유지하고 인력 부담을 줄이기 위해 자동화 검사가 필요합니다.
- 검사 장비 1차 2대 가동, 2차 2대 현장 세팅 중 (2026.10 기준)
- ezVision 시스템 안정성 확보 중
- 실제 생산 라인 부품 기준으로 학습·추론 모델 성능 고도화 중
Applicable Parts
적용 하네스 부품
Seal
SEAL
Wiring Harness
Cable Assembly
Connector
Terminal Pin
Fuse Box
Junction Box
Housing
Connector Housing
Terminal
Pin Terminal
Bracket
BRKT