본 기술은 제조 현장의 지능화를 위해 '인지-판단-실행' 전 주기를 관장하는 통합 자율 제조 AI 에이전트 프레임워크 기술입니다. 산업용 카메라 및 주사전자현미경(SEM) 등에서 획득된 저해상도·고노이즈 시각 데이터를 Diffusion/GAN 기반 초해상도(SR) 알고리즘으로 복원하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 복원된 영상을 기반으로 0.1 픽셀 미만의 오차 마진을 가지는 서브픽셀 단위 치수 계측 및 비정형 결함 탐지를 수행하며, 제조 멀티모달 파운데이션 모델과 기업 특화형 소형언어모델(sLLM)을 연계하여 공정 최적화 판단을 내립니다. 최종적으로 AI 에이전트의 추론 결과(Actionable Insight)를 PLC 및 소프트웨어 정의 장비(SDE) 인터페이스를 통해 실제 장비 제어 파라미터로 변환하여 자동 보정하는 폐루프(Closed-loop) 제어를 최적화된 온프레미스(On-premise) 환경에서 구현합니다.
○ 제조 공정 데이터 활용 한계 극복: 고가의 광학 장비 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 검사 정밀도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 소프트웨어 정의 장비(SDE) 기반 영상 처리 시스템 구현.
○ 특수 영상 데이터셋 보강: 반도체 후공정 및 전자현미경(SEM) 등 미세 공정에서 학습 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 가상 합성 결함 데이터 생성 및 전처리 모듈 제공.
○ 현장 실증형 강건성 검증: 참값(Ground Truth) 확보가 어려운 열악한 제조 필드 환경에서도 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있도록, 조도/밝기 변동 및 노이즈 부가 환경에서의 일관성을 정량화한 검증 프레임워크 전수.
- 하드웨어 제약을 극복하는 SDE 기반 높은 경제성
: 고가의 광학 센서나 검사 장비를 하드웨어적으로 전면 교체하지 않고, 딥러닝 기반 이미지 초해상도(SR) 알고리즘과 서브픽셀(Sub-pixel) 단위 분석 소프트웨어 모듈 추가만으로 정밀도를 획기적으로 향상시킵니다. 실제 시험 검증 결과 4배 이상의 해상도 복원 환경에서 평균 RMSE 0.069395의 높은 정확도와 연속 추론 속도 28.77ms를 달성하여 경제성과 실시간성을 동시에 확보했습니다.
- 열악한 제조 환경을 극복하는 탁월한 강건성(Robustness)
: 진동, 먼지, 노이즈가 빈번하고 조도 변화가 극심한 제조 현장 필드의 제약 조건을 완벽하게 극복합니다. 조도 및 밝기가 최대 ±10% 변동하거나 가우시안 노이즈(3-sigma)가 부가되는 변형 영상 환경에서도 계측 최대 오차 마진을 0.2 픽셀 이내(실측 최대 오차 0.189 픽셀)로 통제하며, 결함 검출 영역의 일관성 지표인 평균 IoU를 0.90 이상으로 유지하는 독보적인 강건성을 검증받았습니다.
- 현장 데이터 한계를 극복하는 고품질 AI 성능
: 현장에서 흔히 발생하는 '참값(Ground Truth) 부재' 및 '불량 데이터 부족' 문제를 해결하기 위해 가상 결함 이미지 합성 데이터 생성 기능을 내재화했습니다. 제조 특화 파운데이션 모델의 풍부한 사전 학습 표현력을 기반으로, 현장에서 가장 치명적인 미검률(불량을 양품으로 오인)을 2.3%로 최소화하고 과검률(양품을 불량으로 오인)을 3.8% 수준으로 억제하는 고성능 품질 고도화를 달성했습니다.
- 보안성이 극대화된 자율 제어 인터페이스 설계
: 제조 기업의 핵심 자산인 도면 정보, 제조 공정 매뉴얼 및 로그 데이터 유출을 원천 차단하기 위해, 모든 AI 모델(SR, 정밀계측, 파운데이션 모델, sLLM)이 외부 클라우드를 거치지 않고 Jetson Orin 등 현장 엣지 장비나 사내 독립 서버에서 구동되도록 최적화된 On-premise 인프라 요건을 만족합니다. 더불어 MQTT 및 REST API를 통해 경량 ERP/MES 시스템과 실시간으로 연동되어 공정 보고 자동화를 지원합니다.
1. 기술이전 내용
ㅇ 세부기술 1. 초해상도 복원(영상복원)
- 주사전자현미경(SEM) 및 일반 산업용 카메라에서 획득한 고노이즈·저해상도 이미지를 품질 왜곡 없이 4배 이상 고화질로 격상하는 딥러닝 모델 알고리즘 가중치 및 소스코드
- 연속 추론 속도 50ms 이내(평균 28.77ms)를 달성하기 위한 TensorRT 가속화 및 경량화 최적화 파이프라인
ㅇ 세부기술 2. 서브픽셀 정밀계측(정밀측정)
- 정수 단위 픽셀 경계를 정밀 보간하여 최대 계측 오차 $\pm0.2$픽셀 이내(실측 최대 오차 0.189px)를 보장하는 외곽선(Edge) 좌표 추출 기술
- 공장 내 진동 및 조도 변동(±10%) 환경에서도 오차 마진을 유지하는 환경 강건형다중 포인트(폭, 각도, 곡률) 실시간 계측 모듈
ㅇ 세부기술 3. 비정형 결함검출(결함검출)
- 크랙, 기공, 스크래치, 이물질 등 형태가 일정하지 않은 표면 결함을 실시간으로 추적하고 바운딩 박스를 표시하는 탐지 알고리즘
- 제조 특화 파운데이션 모델과 연동되어 미검률 3% 이하(실측 2.3%), 과검률 5% 이하(실측 3.8%)의 고품질 제어를 달성하는 퓨샷(Few-shot) 기반 비정형 결함 세분화 모듈
2. 기술이전 범위
ㅇ 소스코드 및 실행 파일 (Software Source Code)
- 영상복원, 정밀측정, 결함검사 3대 모듈 통합 구동 웹 인터페이스 대시보드 소스코드 (Python, Flask/FastAPI기반)
- Diffusion 기반 SR 복원, 서브픽셀 에지 검출, SAM/파운데이션 모델 기반 결함 분할 파이썬 소스코드 및 구동 스크립트
- 환경 설정 구성 파일 (settings.json) 및 입출력 연동 모듈
ㅇ 학습 완료된 AI 모델 가중치 (Pre-trained Model Weights)
- 산업용 SEM 및 제조 영상 데이터셋으로 사전 학습이 완료된 초해상도 복원 및 비정형 결함 탐지 모델 웨이트 파일 (.pth, .onnx또는 .engine포맷)
ㅇ 기술 문서 (Technical Documentation)
- 인공지능전환 솔루션 시스템 아키텍처 기술 명세서 및 요구사항정의서 (RFP)
- 모듈별 설치 가이드, 환경 설정 매뉴얼 및 사용자 구동 지침서
- 정량적 성능 검증을 위한 시험절차 및 결과서 (TPR)
ㅇ 설치 및 실행 환경 검증 지원:이전 기업의 온프레미스 서버 또는 Jetson Orin 등 지정 엣지 하드웨어 타겟에 본 소프트웨어 환경이 정상적으로 빌드되고 대시보드가 구동(테스트 IP 연동)될 수 있도록 기술 자문 지원
ㅇ 사용자 교육:이전 기술의 핵심 알고리즘 구조 설명, 파라미터 튜닝 방법(Canny 임계값, ROI 설정 등) 및 대시보드 사용법에 대한 기술 전수 교육 제공 (지정된 범위 내의 워크숍 또는 기술 지도 형태)
ㅇ 의료 분야(MRI-CT 의료영상, 신약개발 등)
ㅇ 산업 분야(반도체 분야 등)