Development of an AI Foundation Model for Roll-to-Roll Continuous Defect Detecting and Training-Free Inspection
창업성장기술개발(R&D) · 창업성장기술개발사업(TIPS)
2026년
2420034875
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
(주)오토랩스
유준하
7명
2026.10.01 ~ 2026.12.31
2026.10.01 ~ 2028.09.30
1.2억원
1.6억원
응용연구
중소기업
대구광역시 중구
정보/통신 > 정보통신 융합 서비스 > 스마트팩토리 응용서비스
기존 패치(Patch) 기반 AI의 연속성 손실과 긴 결함 검출 한계를 근본적으로 극복하는, 라인스캔(Line Scan) 파운데이션 모델 기반 롱 컨텍스트(Long Context) 추론 AI를 개발한다. 기존 상용 및 학계 모델은 라인스캔 이미지를 다수의 패치로 분할해 각각 독립적으로 추론하기 때문에, 여러 패치에 걸쳐 길게 이어지는 결함은 조각마다 신호가...
... 원단 결함 데이터셋 ZD001에 적용했을 때 패치 내부 결함은 0.81을 검출하나 경계에 걸친 결함은 0.098에 불과해 구조적 실패를 실측으로 입증했다. 이를 MD, CD 스트림 정보를 attention 문맥으로 연결하는 롱 컨텍스트 인코딩으로 해결하며, 이는 자연어 처리 모델이 단어가 아닌 문장 전체의 문맥으로 의미를 이해하는 메커니즘에서 착안했다. 둘째, 모델 경량화다. ...
... 머무는 경계교차 결함 검출을 50%로 끌어올려 국제적 미해결 문제를 해결하고, 공개 라인스캔 벤치마크(AutoBench)를 구축해 국제 평가 기준을 선도한다. 사업적 측면에서는 이미 가동 중인 상용 시스템(AutoVision, AutoBrics)과 국내 펄프 공장 라이브 PoC 2건, 결함 데이터 약 1,730건, 펄프 고객 구매확약 위에 본 성과를 결합한다. 이를 통해 사람 대비 65% ...