이미지 AI로 휴대전화 PCB 및 프레임의 크랙 취약성 예측하기

이미지 AI로 휴대전화 PCB 및 프레임의 크랙 취약성 예측하기

1. 데이터 수집 및 전처리

고해상도 이미지 데이터 수집이 핵심입니다. PCB와 프레임의 다양한 크랙 이미지를 확보하고, 정확한 라벨링이 필요합니다.

2. AI 결함 검출 모델 설계

CNN(합성곱 신경망)을 활용하여 이미지의 지역적 특징을 추출하고 크랙 여부를 판단합니다. 특징 추출, 분류 과정을 통해 정상/비정상을 분류합니다.

3. 모델 학습 및 성능 평가

학습 데이터셋으로 모델을 훈련하고, 검증 데이터로 정확도를 평가합니다. 데이터 불균형 문제는 증강 기법으로 해결할 수 있습니다.

4. 취약 예측 및 사전 대응

학습된 모델을 제조 공정에 탑재하여 실시간으로 크랙 발생 가능성이 높은 부위를 자동 탐지합니다. 통계적 기법과 결합하여 더 정밀한 예측이 가능합니다.

5. 시뮬레이션·AI 융합

유한요소해석(FEA)과 AI를 결합하여 구조적 약점과 스트레스 포인트를 빠르게 예측할 수 있습니다.

핵심 기술

• 합성곱 신경망(CNN): 이미지 특징 자동 추출
• AI 예지보전: 결함 발생 사전 예측
• 디지털 트윈: 시뮬레이션과 데이터 통합 분석