희귀 크랙이라 AI 학습 사진이 3장뿐이라면? IntSynthesis로 정상품 이미지에 크랙을 합성해 학습하고, 진짜 크랙은 검증에 따로 남기는 흐름을 1분 영상으로 봅니다.
EP.09 · 도입 시작 · 크랙 사진 3장뿐? 결함 합성으로 AI 학습 데이터 만들기
반도체 IC 패키지의 미세 크랙. 드물게 나오는 불량이라 AI 학습에 쓸 크랙 사진이 3장뿐입니다.
희귀 불량은 학습 데이터가 모자랍니다. 정상품 이미지에 크랙을 합성해 학습 데이터를 만들고, 진짜 크랙 사진은 학습에 쓰지 않고 검증에 남겨 둡니다. 3장은 영상 속 예시이며, 필요한 데이터 수나 검출 성능을 약속하는 숫자가 아닙니다.
합성은 학습에, 진짜 크랙은 검증에.
영상 구간: 0:00 희귀 크랙 · AI 학습 데이터가 없다면? / 0:16 결함 합성 · IntSynthesis와 데이터 증강 / 0:27 광학 랩 · 조명·카메라와 예상 영상 비교 / 0:37 합성으로 학습, 진짜 크랙으로 검증
영상 속 방법을 우리 라인에 그대로 적용할 수 있나요? 영상은 문제와 해결 흐름을 짧게 보여 주는 애니메이션입니다. 실제 라인에 적용할 수 있는지는 샘플·촬영 조건·공정 검토가 필요합니다.
매주 화요일 오전 11시(한국 시간)에 새 상담을 YouTube에 공개합니다.
※ 모든 회차는 이해를 돕기 위한 애니메이션 연출입니다. 나대표 목소리는 대표 본인의 음성을 본인 동의를 받아 AI로 합성했고, 다른 캐릭터 음성도 AI 음성 합성입니다. 음악·효과음은 AI 생성 음원을 편집했습니다. 화면 속 수치·좌표·그래프와 가상 공장(디지털 트윈) 장면은 예시이고, 검사·관제 화면 일부는 연출이며, 결함 사진·히트맵은 검사 예시 이미지입니다. IntLearn ML 공정 자율제어는 구현 중이며, 실제 적용에는 현장 데이터 검증이 필요합니다.
1. IntSynthesis: IntLearn Pro에서 정상품 이미지에 위치·길이·방향이 다른 크랙을 합성합니다.
2. IntAugmentation: 조명·각도 같은 변화를 더해 학습 데이터의 조건을 넓힙니다.
3. 광학 랩: 조명·카메라 구성과 결함 합성 예상 영상을 먼저 비교합니다.
4. 진짜 크랙 샘플은 학습과 나눠 검증에 쓰고, 합성 이미지와 실제 영상의 차이를 확인합니다.