AI 기반 검사 시스템은 스마트팩토리, 반도체, 자동차, 식품 등 다양한 제조 산업에서 품질 관리의 혁신을 이끌고 있습니다. 하지만 AI 모델을 적용한다고 해서 언제나 높은 정확도를 기대할 수 있는 것은 아닙니다. 오히려 현장에서 성능 저하로 인해 재작업과 수율 저하가 발생하는 경우도 종종 있습니다.

이번 포스팅에서는 AI 검사 시스템의 정확도에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소들을 정리해보았습니다. 저희 연구소가 다양한 산업 현장에서의 프로젝트를 통해 축적한 실제 경험을 바탕으로 구성했습니다.

1. 데이터 품질 (Quality of Training Data)

모든 AI의 성능은 데이터에서 출발합니다. 특히 비전 기반 검사 시스템에서는 데이터의 품질이 정확도를 좌우하는 가장 중요한 요소입니다.

• 고해상도 이미지 확보 여부
• 카메라/조명 조건의 일관성
• 불량의 다양성과 재현성
• 불량의 위치·형태·배경 분포의 균형

💡 팁: 단순히 "양 많음"보다 "대표성 있는 데이터" 확보가 중요합니다.

2. 정밀한 라벨링 (Precise Annotation)

AI는 정답(라벨)을 기준으로 학습합니다. 하지만 제조업에서는 다음과 같은 문제들이 자주 발생합니다:

• 불량 유형의 경계가 모호한 경우
• 작은 크기의 미세결함 라벨 누락