AI 에이전트 및 자동화

컴퓨터 비전

이미지와 영상에서 검사하고, 감지하고, 세고, 읽어내는 비전 시스템으로, 귀사의 실제 조건에서 테스트되고 클라우드, 귀사 서버, 또는 엣지 및 모바일 기기에 배포됩니다.

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귀사의 조건에서 작동하는 비전 시스템

데모에서 잘 작동하는 비전 모델도 다른 조명, 카메라 또는 각도에서는 실패할 수 있습니다. 저희는 OpenCV, PyTorch, TensorFlow를 사용하여 검사, 객체 감지, OCR 및 영상 분석을 위한 컴퓨터 비전 시스템을 구축하며, 귀사의 실제 환경에서 나온 이미지로 학습하고 테스트합니다. 결과에는 신뢰도 점수가 함께 제공되고, 불확실한 경우는 사람에게 전달되어 확인되며, 모델은 합리적인 곳에서 실행됩니다. 클라우드, 귀사 서버, 또는 엣지 및 모바일 기기에서요.

AI 지원, 전문가 검증 비전 엔지니어링

AI가 돕는 방식

  • AI가 이미지와 영상 프레임을 사전 라벨링하면, 주석 작업자가 사용 전에 라벨을 검토하고 수정합니다.
  • 코딩 에이전트가 엔지니어 검토를 위해 학습, 증강 및 배포 코드를 초안으로 작성합니다.
  • AI가 오탐과 어려운 사례를 군집화하여, 엔지니어가 새로운 데이터 수집을 겨냥할 수 있게 합니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 주석 지침과 각 클래스 또는 결함의 정의
  • 귀사의 실제 카메라, 조명 및 조건을 반영하는 테스트 세트
  • 신뢰도 임계값, 알림 규칙, 그리고 사람이 결과를 반드시 확인해야 하는 시점
  • 정밀도, 재현율 및 엣지 케이스 검토 후의 릴리스 결정

카메라 프레임에서 확정된 결과까지

예시적인 검사 흐름입니다. 임계값, 검토 규칙, 각 단계가 실행되는 위치는 귀하의 현장에 맞게 설정됩니다.

  1. 캡처

    고정 카메라, 휴대폰 또는 스캐너가 시간과 출처를 기록하며 이미지를 촬영합니다.

  2. 전처리

    프레임은 자르기, 크기 조정, 조명 보정이 이루어지며, 흐릿하거나 사용할 수 없는 이미지는 점수가 매겨지지 않고 표시됩니다.

  3. 모델 추론

    모델이 기기, 서버 또는 클라우드에서 객체를 검출하거나 이미지를 분류하거나 텍스트를 판독합니다.

  4. 신뢰도 임계값

    각 결과에는 점수가 부여됩니다. 명확한 결과는 통과하고, 경계선에 있는 결과는 검토를 위해 보류됩니다.

    체크포인트: 귀하의 팀과 합의한 임계값

  5. 사람 검토

    운영자가 모델의 표시가 있는 이미지를 보고 결과를 확인하거나 수정하거나 기각합니다.

    체크포인트: 운영자가 경계선 사례를 결정합니다

  6. 결과 기록됨

    최종 결과, 이미지 참조 및 모든 수정 사항이 저장되며, 수정 사항은 재학습을 위해 보관됩니다.

문제가 발생했을 때: 카메라 피드가 끊기거나 이미지가 사용할 수 없게 되면, 시스템은 추측하는 대신 경보를 발생시키고 결과 발행을 중단합니다.

이미지와 영상을 가져오는 분들

결함 발견, 재고 집계, 라벨 판독처럼 누군가가 들여다봐야 하는 확인 작업은 느리고 피로하며, 사람마다 또는 교대마다 결과가 달라집니다.

  • 생산 라인에서 눈에 보이는 결함을 검사하는 품질 팀
  • 기존 카메라에서 집계나 안전 경보를 원하는 운영 관리자
  • 문서나 제품의 온디바이스 스캔을 추가하는 모바일 팀

받게 되는 것

데이터에서 배포까지의 비전 시스템

  • 검사 및 분류

    콘텐츠, 품질 또는 결함 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델로, 귀사의 제품으로 학습되고 귀사의 실제 조명 및 카메라 조건에서 테스트됩니다.

  • 객체 감지 및 계수

    재고, 안전 및 제조를 위한 이미지와 영상에서의 감지 및 계수로, 조정할 수 있는 신뢰도 임계값을 제공합니다.

  • OCR 및 문서 AI

    스캔된 문서, 신분증 및 영수증에서의 텍스트 및 필드 추출로, 신뢰도 점수와 불명확한 필드를 위한 검토 대기열을 제공합니다.

  • 영상 분석 및 알림

    카메라 스트림에서의 이벤트 및 이상 감지로, 불확실한 이벤트에 대해 자동 조치 대신 사람에게 확인하도록 알림을 보냅니다.

  • 엣지 및 모바일 배포

    낮은 지연 시간이나 현장에 남아 있어야 하는 이미지를 위해, TensorFlow Lite 또는 Core ML을 사용하여 엣지 기기나 휴대폰에 압축되고 양자화된 모델을 배포합니다.

  • 주석 및 검토 도구

    사람이 확인하는 AI 사전 라벨을 갖춘 라벨링 워크플로와, 직원이 모델 결과를 확인하거나 수정하는 검토 화면을 제공합니다.

비전 프로젝트에 포함되지 않는 것

  • 카메라, 조명, 엣지 하드웨어의 공급이나 설치는 포함되지 않습니다. 저희는 모델이 그것들로부터 무엇을 필요로 하는지 명세하고 귀하가 설치한 것으로 테스트합니다.
  • 경보는 귀하 자체 운영자에게 전달됩니다. 저희는 카메라 피드를 감시하거나 귀하를 대신해 이벤트에 대응하지 않습니다.
  • OCR이 텍스트를 판독한 후, 그 내용을 분류하거나 요약하는 것은 자연어 처리 작업이며, 둘 다 필요하면 함께 범위에 넣습니다.
  • 센서 판독값, 거래 또는 기타 비이미지 데이터로부터의 예측은 Machine Learning Models 아래에서 구축됩니다.

일반적인 비전 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • 생산 라인에서의 시각 검사

    검사자가 부품을 육안으로 확인하며, 무엇을 결함으로 볼지는 교대마다 달라집니다. 저희는 귀하의 품질 책임자와 함께 결함 가이드를 작성하고, 라인 자체 카메라에서 이미지를 수집하며, 경계선에 있는 부품은 검사자에게 보냅니다.

  • 이미 설치된 카메라에서의 집계

    창고 팀이 기존 카메라에서 팔레트 집계를 원합니다. 전체 구축 전에, 저희는 하루 중 여러 시간대의 영상으로 검출기를 테스트하고 카메라 위치나 조명이 신뢰할 수 있게 집계할 수 있는 범위를 어디서 제한하는지 보고합니다.

  • 모바일 앱에서의 영수증 캡처

    경비 앱을 만든 팀이 영수증을 휴대폰에서 판독하기를 원합니다. 저희는 정확도가 허용하는 경우 기기에서 인식을 실행하고, 신뢰도 점수와 함께 상점명, 날짜, 합계를 추출하며, 불명확한 필드는 사용자에게 확인을 요청합니다.

컴퓨터 비전 프로젝트가 진행되는 방식

  1. 01

    사용 사례 및 데이터 감사

    시스템이 감지하거나 결정해야 하는 것을 정의하고, 실제 조건에서 나온 샘플 이미지나 영상을 검토하며, 품질 목표와 검토 경로에 합의합니다.

  2. 02

    데이터 및 주석

    사람이 확인하는 AI 사전 라벨링으로 이미지를 수집하고 주석을 달며, 증강을 추가하고, 모델이 절대 학습하지 않는 테스트 세트를 따로 보관합니다.

  3. 03

    학습 및 최적화

    감지, 분류 또는 세분화 모델을 학습하고, 정밀도, 재현율 및 mAP를 측정하며, 귀사의 대상 하드웨어와 지연 시간에 맞게 최적화합니다.

  4. 04

    배포 및 모니터링

    모니터링, 버전 관리, 그리고 운영자 수정 사항으로 공급되는 재학습 루프를 갖추고 클라우드, 엣지 또는 모바일에 배포합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

저희가 구축하는 동안 AI 코딩 에이전트가 여러분의 코드를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요. 엔지니어링 기준은 어느 쪽이든 동일합니다.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

디자인, QA 및 운영이 귀사의 비전 시스템을 어떻게 지원하는지

  • 운영자를 위한 인터페이스

    디자이너는 감지, 신뢰도 및 알림이 운영자에게 어떻게 표시되는지, 그리고 운영자가 워크플로를 벗어나지 않고 결과를 확인, 수정 또는 무시하는 방법을 설계합니다.

  • 실제 조건에서의 QA

    QA는 귀사의 카메라, 조명, 각도 및 엣지 케이스로 테스트 세트를 구축하고, 클래스별 정밀도와 재현율을 확인하며, 각 모델 업데이트 전에 이를 재실행합니다.

  • 귀사의 하드웨어에 맞는 배포

    DevOps는 모니터링과 롤백을 갖추고 클라우드 API, 현장 서버 또는 기기에 배포합니다. GPU는 처리량에 필요한 곳에서 사용되며, 기본값으로 사용되지는 않습니다.

  • 실제 사례로부터의 재학습

    저희는 어려운 사례와 운영자 수정 사항을 수집하여 학습 및 테스트 세트에 추가하고, 회귀 검사 후에 개선된 모델을 릴리스합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

학습에 몇 개의 이미지가 필요한가요?

이는 이미지가 얼마나 다양한지와 필요한 클래스가 몇 개인지에 따라 다릅니다. 저희는 먼저 귀사의 샘플을 검토한 다음, 얼마나 수집하고 라벨링할지 권장합니다. 사전 학습된 모델과 증강은 필요한 양을 줄여주며, 따로 보관한 테스트 세트가 충분한지 여부를 보여줍니다.

모델을 모바일 또는 엣지 기기에서 실행할 수 있나요?

네. TensorFlow Lite 및 Core ML과 같은 도구를 사용해 iOS 및 Android용으로 휴대폰, 카메라, 임베디드 하드웨어에 맞게 모델을 압축하고 양자화합니다. 온디바이스 처리는 지연 시간을 낮추고 이미지를 로컬에 보관하며, 모델 크기와 정확도에서 일부 절충이 있는데 이는 대상 기기에서 측정합니다.

얼굴 인식이나 의료 영상 도구를 구축하나요?

네, 동의 기반 신원 확인과 같은 용도로 추가 안전장치를 두고 진행합니다. 생체 인식 및 의료 영상은 민감하며 많은 관할권에서 규제되므로, 구축 전에 동의, 보존, 온디바이스 옵션, 그리고 귀하의 법률 또는 임상 검토를 확정합니다. 의료 영상 도구는 자격을 갖춘 임상의를 보조하며, 결과는 진단이 아니라 그들의 판단을 위해 제시됩니다.

우리 이미지와 영상은 어디에서 처리되나요?

귀하가 결정하는 곳에서 처리됩니다. 기기에서, 귀하 자체 서버에서, 또는 귀하의 클라우드 계정에서요. 호스팅형 비전 API는 귀하의 동의가 있을 때만 사용됩니다. 저희 개발 작업의 경우, 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링은 합의된 경계 안에서 AI 코딩 모델을 실행하며, Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링은 합의된 계정 약관에 따라 상용 코딩 에이전트를 사용합니다.

귀하의 이미지와 영상을 활용하세요

실제 환경에서 촬영한 샘플 이미지나 영상을 공유해 주세요. 어떤 구축이 시작되기 전에 실현 가능성, 데이터 요구사항, 배포 옵션을 평가하겠습니다.

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