Roboflow를 활용한 콘택트렌즈 결함 탐지 자동화 워크플로 구축

섹션별 상세

콘택트렌즈 제조 공정에서 육안 검사의 한계를 극복하기 위해 AI 기반 자동 결함 탐지 시스템이 필요하다.

Roboflow Universe에서 확보한 콘택트렌즈 데이터셋을 활용하여 RF-DETR 모델을 학습시키고, 데이터 증강을 통해 모델의 일반화 성능을 높인다.

근거

RF-DETR 모델을 사용하여 콘택트렌즈의 균열과 기포를 탐지한다. — Step 1: Generate a dataset version and train RF-DETR

워크플로의 핵심은 모델 추론 후 커스텀 파이썬 블록을 배치하여 신뢰도 점수에 따라 결과를 pass, review, fail로 자동 분류하는 로직이다.

근거

신뢰도 0.6 이상은 fail, 0.4 미만은 pass, 그 사이는 review로 분류한다. — Step 4: Add the Custom Python Block (triage logic)

신뢰도 0.6 이상은 즉시 불량 처리하고, 0.4 미만은 정상 처리하며, 0.4~0.6 사이의 모호한 케이스는 사람이 직접 검토하도록 설계하여 정확도를 보장한다.

검토된 review 케이스를 다시 데이터셋에 추가하여 재학습함으로써, 모델이 점진적으로 더 정확한 판단을 내리도록 하는 능동 학습 루프를 구축한다.