logo
이미지 선별 모델 - 이물 분석 검출 지원
PET Chip 이물 이미지 자동 분류
약 1개월
2025.02.24 ~ 2025.04.03
Computer Vision 모델 개발
풍영환 (QA팀), 전한솔 (DT추진팀)

PET Chip 특성상 원통형이고 불투명하여 선별기기의 한계로 오류값 다수 발생. 이미지 분석을 통해 사람이 직접 확인해야 하는 이미지 수를 최소화하는 모델 개발.

기술 스택

ml

Python
Computer Vision

imageprocessing

OpenCV
PyTorch

dataprocessing

PyPDF2
pdf2image

주요 성과

  • 사람이 확인해야 하는 이미지 수 대폭 감소
  • 산터우 공장 등 해외 공장 확대 가능성 확인

담당 업무

주요 기능

비즈니스 목표

As-is

PET Chip 특성상 원통형이고 불투명하여 선별기기의 한계로 오류값 다수 발생, 사람이 직접 선별 시 업무 Load 과다

To-be

이미지 분석을 통해 사람이 직접 확인해야 하는 이미지 수 최소화

도전 과제 및 극복

PET Chip 이미지 특성

원통형이고 불투명한 PET Chip 특성으로 선별기기 오류값 다수. 이미지 전처리 및 모델 최적화로 해결

배운 점 및 성장

  • 제조업 도메인 CV 적용: 선별기기 한계를 AI로 보완
  • Binary Classification 실전: 정밀도와 재현율 균형
  • PDF 기반 데이터 파이프라인: 비정형 데이터에서 이미지 추출