SAIGE VISION의 빠르고 정확한 비전 검사로 SAIGE VISION의 고객사는
배터리 품질 혁신으로 앞서가고 있습니다.
이차전지 공정 내
SAIGE VISION 검사 영역
SAIGE의 AI 기반 머신 비전 검사 솔루션은 제조업 데이터에 최적화된 알고리즘을 기반으로,
이차전지 제조의 다양한 주요 공정에서 정밀하고 신뢰성 높은 검사를 제공합니다.
-
전극 공정
-
-
스택 공정
-
-
조립 공정
-
-
화성 공정
-
-
모듈/팩 공정
-
이차전지 품질 격차를 만드는
세이지의 기술 경쟁력
이차전지에 대한
자주 찾은 질문
-
네. 형상이 매번 달라지는 결함도 규칙이 아닌 학습된 패턴으로 판정하기 때문입니다. 이차전지 공정에는 2.5D 이미지 생성을 위한 Photometric Stereo 알고리즘 등을 함께 적용해 검사 정확도를 높입니다.
-
네. 수율이 높은 이차전지 공정은 불량 샘플이 절대적으로 부족한데, Defect Generation이 실제와 유사한 가상 결함 이미지를 생성해 학습 데이터를 보강합니다. 정상 이미지만 학습하는 Anomaly Detection을 병행하면 불량 샘플 없이도 초기 모델을 만들 수 있습니다.
-
아닙니다. 기존 AOI·비전 장비가 촬영한 이미지를 그대로 입력받아 판정만 검증하는 방식으로 시작할 수 있어, 라인을 세우지 않고도 성능을 확인합니다. 검증이 끝난 뒤 판정을 AI로 대체하거나 이중 판정으로 전환합니다.
-
노이즈가 많고 대비가 낮은 영상에는 Image Enhancement로 화질을 개선한 뒤 판정합니다. 다만 최종 성능은 촬영 조건에 좌우되므로, 실제 라인 이미지로 PoC 검증을 거친 뒤 적용 범위를 정하는 방식을 권장합니다.
-
인라인 전수 검사를 전제로 설계된 솔루션이며, 처리 속도는 이미지 해상도·검사 항목 수·연산 장비 사양에 따라 결정됩니다. 목표 택타임과 실제 이미지를 기준으로 측정한 뒤 구성안을 제시합니다.
-
전면 재구축은 필요하지 않습니다. MLOps 기능이 학습·배포·성능 모니터링을 통합 관리해, 기존 학습 자산을 재사용하고 추가 학습만 수행합니다.
-
SAIGE VISION은 전극 표면의 스크래치·찍힘·이물, 용접 불량, 셀 내부 금속 파편, 젤리롤 손상, 버스바 용접 불량을 검출합니다. 룰베이스로는 규칙을 정의하기 어려운 비정형 결함까지 학습된 패턴으로 판정합니다.
-
SAIGE VISION은 AI 기반 머신 비전 솔루션으로, 기존 룰베이스 방식으로는 감지하기 어려운 비정형적 결함 검출을 자동화합니다. 이 솔루션은 복잡하고 다양한 형태의 결함을 정확하게 식별하여 제조 공정의 품질 관리 효율성을 크게 향상시킵니다.
