불량 데이터 없이, 1주 내 현장 구축
온프레미스 턴키 패키지
도입을 막아온 문제들 — GoldenSpot AI가 해결합니다
기존 AI는 수백~수천 장의 불량 이미지와 라벨링이 필요. 현장에서는 불량이 충분히 발생하지 않아 데이터 구축에 수개월 소요. 도입 전부터 대규모 투자 필요.
경쟁사 머신비전 1대당 SKU 1개 처리. 30개 SKU에 30대 필요 → 3억~6억원 투자. 카메라/조명 교체 비용 별도. 기존 설비 투자(CAPEX) 폐기.
데이터 구축 + 라벨링 + 모델 학습에 수주~수개월. SKU 추가 시마다 재학습, 엔지니어 방문, 룰 재설정. 환경 변화에 취약하여 유지보수 부담 지속.
6가지 결정적 차별성 — 경쟁사가 따라올 수 없는 구조적 우위
정상 이미지 1장만으로 즉시 검사 시작. 불량 이미지 수집, 라벨링, 모델 학습이 전혀 필요 없습니다. 정상 이미지 20장 이내로도 단순고속·단순정밀 가동 가능.
고속모드 37ms/장 = 초당 27장 검사. 1대로 30개 SKU 동시 처리. 경쟁사(1대=1 SKU)는 30개 SKU에 30대 필요 → 30배 구매 비용 절감.
기존 카메라, 조명, 설비를 그대로 재사용. 추가 카메라/조명 투자 불필요로 기존 CAPEX 투자 보존. REST API로 기존 PLC, MES 연동.
온라인 사전 진단(무료) → 원격 검증 → 현장 PoC(유료, 1주 내) → 본 제품 구매 시 PoC 비용 일부 차감. 경쟁사는 수주~수개월.
100% 현장 처리. 데이터가 외부로 나가지 않음. 인터넷 연결 없이도 검사 가능. 클라우드 의존 없이 독립 가동.
새로운 제품 추가 시 정상 이미지 1장 등록만으로 즉시 전환. 재학습, 엔지니어 방문, 룰 재설정 불필요. 운영자가 웹 UI에서 직접 등록. 정상 이미지 누적 시 상위 모드로 전환하여 정확도 향상.
| 항목 | GoldenSpot AI | C사 / K사 |
|---|---|---|
| 불량 데이터 | 불필요 (정상 1장) | 5~10장 학습 필요 |
| SKU당 필요 기기 | 1대 / 30 SKU | 1대 / 1 SKU |
| 기존 설비 | 재활용 (CAPEX 보존) | 교체/추가 필요 |
| 도입 기간 | 1주 내 현장 구축 | 수주~수개월 |
| SKU 추가 비용 | 0원 (정상 1장) | 재학습 (인건비) |
| 고객 총비용 | 3,000만 원 | 3,000~5,000만원+ |
| 데이터 보안 | 100% 온프레미스 | 온프레미스 |
3단계 — 정상 이미지 한 장부터 즉각 효과
정상 제품 이미지 1장 이상 업로드. 여러 장 등록 시 더 높은 정확도. AI가 정상 이미지의 특징을 자동 학습하여 검사 기준을 구축. 별도 학습 불필요.
검사할 이미지 업로드. AI가 Golden Image와 비교하여 차이 영역 분석. 모드에 따라 37ms~187ms 소요.
Heatmap + Mask overlay로 차이 부분 시각화. 결함 면적/위치/점수 기반 OK/NG 자동 판정.
MVTec AD 15개 + VisA 12개 카테고리 국제 벤치마크 기준
보유하신 정상 이미지 수에 따라 4가지 모드를 제공합니다
정상 이미지 20장 이내 → 단순고속 / 단순정밀 모드 추천
정상 이미지 100장 이상 → 고속 / 정밀분석모드 추천
정상 이미지 16장만으로 즉시 가동. 신규 SKU 투입 시 5초 만에 검사 기준 구축. 초당 23~29장 검사로 빠른 선별 검사에 최적.
정상 이미지 20장 이내 · 신규 SKU 빠른 투입 · 1차 선별 검사
정상 이미지 16장으로 고해상도 정밀 검사 수행. 단순고속 대비 정확도 대폭 향상. 미세 결함까지 검출하며 초당 15~17장 처리.
정상 이미지 20장 이내 · 정밀 검사 필요 · 미세 결함 검출
정상 이미지를 충분히 확보한 양산 라인 고속 검사. 초당 27장 검사로 컨베이어 벨트 고속 라인 대응. 정확도와 속도를 동시에 만족.
정상 이미지 100장 이상 · 양산 라인 고속 검사 · 고속 컨베이어
3개 AI 모델 앙상블로 최고 정확도 달성. 복잡한 구조와 미세 결함을 놓치지 않음. 속도 희생, 정확도 최우선의 오프라인 정밀 검사.
정상 이미지 100장 이상 · 정밀 부품 · 반도체 · 의료기기 · 오프라인 정밀 검사
모든 모드는 정상 이미지만으로 작동합니다 · SKU별로 다른 모드 선택 가능 · 정상 이미지 누적 시 상위 모드로 전환 권장
MVTec AD 15개 카테고리 — 4가지 모드 분류 정확도 (Image AUROC)
MVTec AD (Bergmann et al., CVPR 2019) · 15개 카테고리 · 표면 결함·구조 결함·텍스처 이상 포함
| 카테고리 | 결함 유형 | 단순고속 (20장 이내) |
단순정밀 (20장 이내) |
고속 (100장+) |
정밀분석모드 (100장+) |
|---|---|---|---|---|---|
| bottle | 표면 오염·파손 | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 100.0% |
| cable | 절연체 손상·단선 | 90.4% | 94.4% | 99.7% | 99.8% |
| capsule | 크랙·스크래치 | 91.3% | 95.4% | 98.1% | 99.6% |
| carpet | 텍스처 이상 | 100.0% | 100.0% | 98.1% | 99.0% |
| grid | 패턴 변형·이물질 | 98.2% | 99.8% | 99.4% | 99.7% |
| hazelnut | 표면 크랙·오염 | 99.4% | 100.0% | 100.0% | 100.0% |
| leather | 컬러·컷·폴드 | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 100.0% |
| metal_nut | 스크래치·변형 | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 100.0% |
| pill | 컬러·크랙·오염 | 94.3% | 97.4% | 95.3% | 97.8% |
| screw | 미세 구조 결함 | 80.8% | 92.0% | 95.6% | 99.0% |
| tile | 크랙·오염·거칠기 | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 100.0% |
| toothbrush | 결함 (변형·누락) | 98.8% | 99.6% | 98.9% | 93.1% |
| transistor | 리드 변형·손상 | 86.8% | 98.3% | 99.8% | 99.1% |
| wood | 스크래치·홀·컬러 | 93.6% | 98.2% | 99.0% | 99.1% |
| zipper | 티스 파손·분리 | 98.9% | 99.3% | 98.8% | 99.0% |
| Average (Image) | 95.49% | 98.29% | 98.85% | 99.02% | |
| Average (Pixel) | 96.25% | 97.10% | 98.13% | 98.47% |
MVTec AD 국제 벤치마크 15개 카테고리 · 단순고속/단순정밀은 정상 이미지 16장 기준 · 고속/정밀분석모드는 정상 이미지 전체 기준 · 정밀분석모드는 미세 구조 결함(screw 99.0%)에서 압도적 우세
VisA 12개 카테고리 — 4가지 모드 분류 정확도 (Image AUROC)
VisA (Visual Anomaly) · AWS AI Labs, ECCV 2022 · CC BY 4.0 · MVTec AD의 2배 규모 산업 이상탐지 데이터셋
| 카테고리 | 결함 유형 | 단순고속 (20장 이내) |
단순정밀 (20장 이내) |
고속 (100장+) |
정밀분석모드 (100장+) |
|---|---|---|---|---|---|
| cashew | 크랙·스크래치·찍힘 | 92.8% | 95.5% | 97.7% | 98.5% |
| chewinggum | 스크래치·색반점·크랙 | 97.6% | 99.0% | 98.7% | 99.3% |
| fryum | 크랙·찍힘·색반점 | 94.2% | 98.1% | 95.0% | 97.1% |
| pipe_fryum | 크랙·스크래치·색반점 | 99.4% | 97.8% | 99.4% | 99.9% |
| pcb1 | 트랜지스터 손상·크랙 | 88.2% | 94.0% | 97.2% | 98.9% |
| pcb2 | 미세 구조 결함·크랙 | 82.8% | 89.7% | 94.2% | 97.4% |
| pcb3 | 부품 누락·크랙·오염 | 84.0% | 94.2% | 96.4% | 98.7% |
| pcb4 | 크랙·오염·단락 | 93.4% | 99.0% | 99.5% | 99.8% |
| candle | 표면 스크래치·찍힘·색반점 | 90.8% | 93.8% | 96.8% | 98.8% |
| capsules | 크랙·스크래치·오염 | 94.3% | 98.9% | 76.2% | 83.9% |
| macaroni1 | 크랙·색반점·찍힘 | 84.6% | 88.3% | 88.7% | 98.0% |
| macaroni2 | 크랙·스크래치·오염 | 74.8% | 76.7% | 68.9% | 85.1% |
| Average (Image) | 89.76% | 93.75% | 92.39% | 96.28% | |
| Average (Pixel) | 97.27% | 98.22% | 98.16% | 98.96% |
VisA 데이터셋 12개 카테고리 (AWS AI Labs, ECCV 2022) · CC BY 4.0 · 단순고속/단순정밀은 정상 이미지 16장 기준 · 고속/정밀분석모드는 정상 이미지 전체 기준
정밀분석모드는 다중 인스턴스(macaroni, capsules)와 복합 구조(PCB)에서 압도적 우세 · 단순정밀은 정상 16장만으로 93.8% 달성
하드웨어 + 소프트웨어 + 구축 지원 — 한 번에 완성
1 PFLOP FP4 AI 성능 · 280W 소비전력 · 콘센트만 있으면 가동 · 서버실 불필요 · 생산 라인 옆 직접 배치 · Dell Pro Max with GB10 권장, 동급 GB10 기기 호환 · 기존 카메라/영상 인프라 재활용으로 CAPEX 투자 보존
MVTec AD + VisA 국제 벤치마크 검증 (99.0% AUROC) · 4가지 검사 모드 · 기존 PLC, MES 연동 지원
웹 UI · Heatmap + Mask · OK/NG 판정 · 민감도 조정 · 분석 리포트
초기 Golden Image 등록 지원 · API 연동 가이드 · 운영자 교육
소프트웨어 업데이트 · 기술 지원 · 모델 재튜닝 지원
4TB SSD 기준: 30개 SKU 운영 시 총 25GB 사용, 3,975GB 잔여 · 128GB 통합 메모리 중 1GB 미만 사용 · 30개 SKU까지 4TB로 충분
4가지 검사 모드를 SKU별로 선택 가능. 정상 이미지 수에 따라 최적의 모드가 다릅니다.
| 모드 | 정상 이미지 | 처리량 | 검사 속도 | 정확도 (MVTec) |
|---|---|---|---|---|
| 단순고속 | 20장 이내 | 23~29장/초 | ~43ms | 95.5% |
| 단순정밀 | 20장 이내 | 15~17장/초 | ~65ms | 98.3% |
| 고속 | 100장+ | 27장/초 | 37ms | 98.9% |
| 정밀분석모드 | 100장+ | 5장/초 | ~187ms | 99.0% |
고속모드 30개 SKU 동시 운영 시 시간당 약 187,000장 검사 · 정밀분석모드는 오프라인 정밀 검사용 · 정상 이미지 누적 시 상위 모드로 전환 권장
초당 처리 이미지 수(FPS)를 기준으로, 동시 검사 가능한 SKU 수와 서비스 가능한 공정 수를 산출할 수 있습니다.
| 모드 | 초당 이미지 | 초당 SKU 검사 | 동시 공정 (1장/초 라인) |
동시 공정 (10장/초 라인) |
동시 공정 (30장/초 라인) |
|---|---|---|---|---|---|
| 단순고속 | 26장 | 26개 | 26개 | 2.6개 | 0.9개 |
| 단순정밀 | 16장 | 16개 | 16개 | 1.6개 | 0.5개 |
| 고속 | 27장 | 27개 | 27개 | 2.7개 | 0.9개 |
| 정밀분석모드 | 5장 | 5개 | 5개 | 0.5개 | 0.2개 |
초당 이미지: GPU 1초당 검사 가능한 이미지 수 (FPS)
초당 SKU 검사: 이미지 1장 = SKU 1개 검사이므로 초당 이미지 수와 동일
동시 공정: 1개 공정(생산 라인)이 초당 검사하는 이미지 수로 나누어 산출. 예: 고속모드 27장/초 ÷ 10장/초 라인 = 2.7개 공정 동시 서비스
NVIDIA GB10 탑재 AI 검사 서버 — 생산 라인 옆 직접 배치
NVIDIA GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩 탑재. 생산 라인 옆에 배치하고 콘센트만 연결하면 가동. 서버실, 냉방, 특수 전력 불필요. 동급 사양의 GB10 탑재 기기라면 호환 가능 (NVIDIA DGX Spark 등).
온라인 진단부터 현장 구축까지 — 단계별 선택 가능
이메일: justindy@gmail.com · 전화: 010-2296-6746
정상 제품 이미지 1장을 보내주시면, 24시간 내 AI 분석 결과를 회신드립니다.
검증 후 온프레미스 구축 — 1주 내 현장 가동.
이메일: justindy@gmail.com · 전화 문의: 010-2296-6746