01 / THT
기준과의 비교로 실장 차이를 읽습니다.
PCB-A에 특화된 AI 모델로 극성 구분
REX는 PCB-A에 특화된 AI 모델로 부품의 극성 마크와 방향 단서를 구분합니다. 정상 기준 이미지와 비교해 부품의 실장 방향을 확인하고 역삽을 검출합니다.
부품의 기울기 및 카메라 화각 차이에도 강인한 결함 검출
부품 기울기나 카메라 화각이 달라도 동일 부품의 핵심 특징을 안정적으로 비교하여 일관된 결함 검출이 가능합니다.
같은 부품, 달라진 방향
모델 판정 · 역삽
전해 커패시터의 극성 띠가 기준과 반대쪽에 나타납니다. 입력에서 방향 차이를 확인하고, 특징 차이와 어텐션을 각각 살펴볼 수 있습니다.
어두움 → 밝음 · 국소 특징 차이
상대 이미지에서 유사한 특징을 찾기 어려운 부분이 밝게 나타납니다. 색은 결함 확률이 아니며, 촬영이나 표면 차이에도 반응할 수 있습니다.
기준 이미지와 비교하는 검사 원리
- 01 / Reference comparison
같은 기준으로 특징 추출
기준 부품과 검사 부품을 같은 신경망에 입력합니다.
- 02 / Spatial features
영역을 나누고 위치를 보존
부품의 여러 영역에서 특징을 모으고, 위치 정보를 함께 비교합니다.
- 03 / Pair verification
두 이미지의 관계로 판정
특징의 차이와 공통점을 바탕으로 정상·역삽·오삽 및 미실장을 구분합니다.
방향 차이가 곧 불량을 뜻하지는 않습니다. 부품의 극성 여부와 실제 검사 기준을 함께 고려해야 합니다.
THT 모델 검증
평가 조건과 함께 보는 성능
내부 검증 · 9,568쌍 미학습 보드 포함
- Macro-F1
- 0.970
세 클래스의 F1을 동일 비중으로 평균
- 정상 오경보율
- 0.65%
교차보드 정상 6,183쌍 기준
| 검사 분류 | F1 | 평가 쌍 |
|---|---|---|
| 정상 | 0.993 | 7,796 |
| 역삽 | 0.930 | 624 |
| 오삽·미실장 | 0.987 | 1,148 |
F1은 정밀도와 재현율의 조화평균입니다. 위 수치는 THT 모델의 내부 검증 결과로, SMD 크랙 모델이나 모든 현장 조건의 성능을 의미하지 않습니다.
