솔루션

SURRO Inspection

개요 AI 비전 기반 품질검사

기존의 검사 장비와 공정을 유지하면서도 고정밀 AI 비전 검사를 유연하게 도입할 수 있습니다.

기존 검사 환경의 한계
불안정한 육안 검사
판정 편차

작업자 숙련도에 따라 검사 결과가 달라집니다.

재현성

반복 작업이 이어질수록 판정의 일관성이 떨어집니다.

분산된 데이터와 폐쇄형 시스템
데이터 파편화

검사 데이터가 개별 장비에 흩어져 있어 통합 관리가 어렵습니다.

실시간 활용성

공장 전반에서 데이터를 실시간으로 활용하기 어렵습니다.

SURRO Inspection
장비 교체 불필요

기존 검사 장비를 교체하지 않고 데이터를 수집합니다.

데이터 표준화

AI 운영에 필요한 표준 데이터셋을 구축합니다.

검사·설비 제어

정밀 검사와 생산 설비 제어를 지원합니다.

작동 방식 기존 검사 장비에서 실시간 품질 제어까지

SURRO Inspection은 기존 장비를 연결하고 데이터를 표준화합니다.
자동 라벨링(Auto Labeling)으로 모델 개발을 지원하고, 검사 결과를 실시간 품질 제어에 활용합니다.

1
연결
라인 변경 없이
기존 검사 장비의
데이터를 수집합니다.
2
표준화
장비별로 분산된 데이터를
AI 활용에 적합한
표준 데이터셋으로 전환합니다.
3
모델 개발
자동 라벨링으로
수작업을 줄여
AI 모델 개발 속도를 높입니다.
4
검사
AI 모델이 결함을
빠르고 정밀하게 판정합니다.
5
제어
검사 결과를 바탕으로
알림과 제어 신호, 리포트를 생성해
실시간 대응을 지원합니다.
구성도 4개 핵심 모듈로 구성된 통합 검사 아키텍처

SURRO Inspection은 DANC, DFM, AQM, SVI로 장비 연결부터
데이터 관리, 모델 개발, 실시간 검사와 제어까지 하나의 흐름으로 통합합니다.

운영 데이터 준비부터 배포까지, 하나의 운영 환경

SURRO Inspection은 데이터 관리, 라벨링, 모델 학습, 배포를 하나의 환경에서 지원합니다.

  • 데이터 관리

  • 데이터 라벨링

  • 모델 학습 및 평가

  • 배포 및 현장 적용

데이터 관리
여러 장비에서 수집한 검사 데이터를 검색하고 관리할 수 있는 데이터셋으로 구성합니다.

데이터 연동

여러 장비에서 이미지와 검사 데이터를 수집해 통합 관리합니다.

데이터셋 구성

제품, 공정, 클래스, 상태 기준으로 데이터를 분류해 체계적으로 관리합니다.

검색 및 필터

검색, 필터, 상태별 보기로 필요한 데이터를 빠르게 찾습니다.
데이터 라벨링
검사 이미지에 직접 라벨을 지정하거나 AQM의 자동 라벨링을 활용해 학습 데이터를 구축합니다.

직접 라벨링

박스, 마스크, 클래스 라벨을 사용해 이미지의 결함 영역을 표시합니다.

Auto Labeling

검사 데이터의 라벨을 자동으로 생성해 수작업을 줄입니다.

데이터 품질 검증

이미지 품질을 평가해 신뢰도가 낮거나 일관성이 떨어지는 데이터를 검토 대상으로 선별합니다.
모델 학습 및 평가
AI 모델을 학습하고 성능을 비교해 현장 적용에 적합한 모델을 선정합니다.

모델 학습

준비된 데이터셋으로 동일한 운영 환경에서 모델을 학습합니다.

성능 평가

주요 평가 지표와 학습 결과를 비교해 모델 성능을 검증합니다.

모델 선정

평가 결과를 바탕으로 현장 배포에 적합한 모델을 선정합니다.
배포 및 현장 적용
검증된 모델을 현장에 배포해 AI 검사를 수행하고, 검사 결과를 모니터링과 공정 제어에 활용합니다.

모델 배포

선정한 모델을 대상 생산 라인과 검사 환경에 적용합니다.

실시간 검사

생산 현장에서 AI 검사를 실행하고 결과를 화면에 표시합니다.

실시간 대응

검사 결과를 바탕으로 알림과 모니터링을 제공하고, 생산 라인 제어 및 후속 대응을 지원합니다.
주요 기능 정밀 검사와 AI 운영 자동화를 하나의 시스템으로

SURRO Inspection은 고정밀 비전 검사와 데이터 관리, 모델 개발, 배포 워크플로 자동화를 결합해 산업 현장의 AI 운영을 지원합니다.

정밀 검사
고해상도 패치 추론
고해상도 이미지를 패치 단위로 분석해 리사이징 과정에서 손실될 수 있는 미세 결함까지 정밀하게 검출합니다.
멀티태스크 결함 분석
(Multi-task Defect Analysis)
불량 유형을 분류하고 결함 위치를 탐지하며 픽셀 단위로 결함 영역을 분할합니다.
이상 탐지
정상 패턴을 학습해 사전에 정의되지 않은 결함 후보를 탐지합니다.
AI 운영 자동화
Auto Labeling
수작업 라벨링을 줄여 모델 개발에 필요한 데이터셋을 빠르게 구축합니다.
데이터 품질 관리
신뢰할 수 있는 모델 학습을 위해 신뢰도가 낮거나 일관성이 떨어지는 데이터를 걸러냅니다.
온프레미스 모델 학습 및 배포
모델의 학습, 업데이트, 배포를 온프레미스 환경에서 수행해 안전한 현장 운영을 지원합니다.
도입 사례 실제 검사 현장에서 입증한 성과

SURRO Inspection은 다양한 제조 현장에서 검사 정확도, 대응 속도, 운영 효율을 높입니다.

  • 통합 비전 검사

  • 정밀 검사 및 실시간 제어

  • 고정밀 검사 자동화

통합 비전 검사
서로 다른 검사 환경을 하나의 고정밀 AI 검사 체계로 통합합니다.

통합 검사 정확도 99%

실시간 추론 속도 50% 향상

미검률 2% 이내

레이저 솔더링

마이크로 니들

압력 센서 검사

정밀 검사 및 실시간 제어
정밀 AI 검사를 실시간 제어와 연계해 공정 및 적층 품질을 관리합니다.

실시간 추론 속도 30% 향상

통합 검사 정확도 99%

레이저 솔더링

샌드 3D 프린팅

고정밀 검사 자동화
고정밀 AI 검사로 생산성과 운영 효율을 함께 높입니다.

판정 정확도 최대 99.3%

처리량 310% 향상

검토 시간 66% 단축

본딩 캐필러리 검사

프로브 팁 및 PCB 검사

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