산업용 검사에 CLIP 활용 (결함 탐지, OCR, 설명)

산업 검사 사진


산업용 검사 시스템을 구축하는 과정에서 정형화된 딥러닝 모델로는 처리하기 어려운 경우가 종종 발생했습니다. 특히 생산 현장에서 발생하는 미세한 결함이나 예외적인 상태는 기존 CNN 기반 분류 또는 탐지 모델만으로는 충분히 대응하기 어려웠습니다. 수많은 제품 종류와 공정 상황, 비정형 데이터에 유연하게 대응하면서도 설명 가능한 인공지능 시스템을 구성하는 것이 과제로 남았습니다. 이 과정에서 CLIP과 같은 멀티모달 모델의 가능성에 주목하게 되었고, 실제 적용 가능성을 검토하면서 산업 현장에 적합한 구조로 활용하는 방법을 고민하게 되었습니다.

CLIP의 멀티모달 특성과 산업 활용 가능성

CLIP은 이미지와 텍스트를 공통된 임베딩 공간에 매핑하여 비교할 수 있도록 설계된 멀티모달 모델입니다. Vision Transformer와 트랜스포머 기반 텍스트 인코더를 각각 구성한 후, 이미지와 문장을 쌍으로 입력해 유사도를 학습하는 방식으로 훈련되었습니다. 이러한 구조를 통해 CLIP은 입력된 이미지와 가장 의미적으로 유사한 문장을 찾아내거나, 반대로 문장과 관련된 이미지를 탐색할 수 있는 능력을 가집니다.

산업용 검사 분야에서는 제품의 외관, 라벨, 표면 상태 등 시각 정보와 함께 도면, 매뉴얼, 이상 설명서 등 텍스트 정보가 함께 활용됩니다. CLIP은 이러한 멀티모달 데이터를 동시에 처리할 수 있는 장점을 지니고 있으며, 특히 새로운 제품이나 검사 조건이 주어졌을 때 유연하게 반응할 수 있다는 점에서 기존 모델보다 높은 확장성과 실용성을 가집니다. 기존 분류 모델은 특정 클래스에 대한 학습이 선행되어야 하지만, CLIP은 텍스트 기반 프롬프트만으로도 새로운 조건을 탐색할 수 있는 제로샷 분류 능력을 제공합니다.

예를 들어, “표면에 균열이 있는 제품”이라는 문장을 프롬프트로 사용하면, 모델은 해당 조건에 가장 부합하는 이미지를 자동으로 찾아내거나, 반대로 이미지를 입력했을 때 관련된 설명을 출력할 수 있습니다. 이는 제품 불량 유형이 다양하고 명확히 정의되기 어려운 실제 생산 환경에서 매우 유용한 기능입니다.

결함 탐지와 OCR 자동화에의 응용

CLIP은 전통적인 결함 탐지 모델과는 다른 방식으로 문제에 접근합니다. 기존 CNN 기반 모델은 특정 결함 유형에 대해 사전 학습된 분류 또는 탐지 모델을 구축해야 했으며, 새로운 결함이 등장할 경우 재학습이 필수적이었습니다. 그러나 CLIP 기반 구조는 유연하게 결함 설명 텍스트와 이미지 간 유사도를 비교하여, 학습되지 않은 결함 유형에 대해서도 유사한 판단을 내릴 수 있습니다.

또한 CLIP은 OCR(광학 문자 인식) 시스템과 결합될 때 더 큰 시너지를 발휘합니다. 예를 들어, 산업용 장비나 부품에 부착된 라벨이나 시리얼 넘버, 경고 문구 등의 인식이 필요한 경우, 이미지에서 문자를 추출한 뒤, 해당 정보가 제품 사양과 일치하는지 판단하는 데 CLIP을 활용할 수 있습니다. 특히 라벨 이미지와 제품 사양서의 텍스트를 함께 임베딩하여, 유사도 기반으로 오류를 탐지하거나 이상 상태를 자동으로 분류할 수 있습니다.

이러한 구조는 단순히 문자 인식에 그치지 않고, 이미지와 텍스트 간 의미 기반 비교를 통해 다중 조건 검사를 가능하게 합니다. 예를 들어 “라벨이 잘못 부착된 제품”이나 “주의 문구가 누락된 포장 상태”와 같은 복합 조건도 처리할 수 있으며, 이는 사람이 일일이 확인하던 검사 항목을 자동화하고 검사 신뢰도를 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.

설명 가능한 AI와 품질 관리 시스템의 통합

산업용 인공지능 시스템에서 중요한 요소 중 하나는 설명 가능성입니다. 특히 제조 품질 관리에서는 모델이 어떤 근거로 결함을 탐지했는지, 왜 특정 제품을 불량으로 판단했는지를 명확히 설명할 수 있어야만 실제 적용이 가능합니다. CLIP은 텍스트와 이미지 간의 의미 관계를 기반으로 판단하기 때문에, 비교 결과를 자연어 문장 형태로 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 시스템이 특정 제품 이미지에 대해 “표면 균열로 인해 불량으로 판단됨”이라는 식의 설명을 제공하면, 관리자는 이를 검토하고 최종 판정을 내릴 수 있습니다. 이는 기존 블랙박스 방식의 AI 판단과 비교하여 높은 신뢰성을 제공하며, 산업 현장에서의 실질적인 의사결정에 도움을 줍니다.

더 나아가 CLIP은 멀티센서 시스템과도 연동될 수 있습니다. 예를 들어 열화상 카메라, 압력 센서, 라벨 스캔 시스템 등에서 수집된 정보를 멀티모달 형태로 처리하고, CLIP 기반의 의미 분석을 통해 전체 공정 흐름에서의 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. 이처럼 CLIP은 단순한 이미지 분석을 넘어, 품질 관리 전반에 걸친 지능형 판단 시스템으로 확장될 수 있습니다.

결론 – 고도화된 산업 검사 AI의 방향

CLIP은 산업용 검사 시스템에 새로운 접근 방식을 제시합니다. 기존의 정형화된 분류 및 탐지 모델과 달리, 텍스트 기반 프롬프트와의 의미 비교를 통해 유연하고 설명 가능한 AI 판단을 제공하며, 복잡한 제조 환경에서도 높은 적용 가능성을 보입니다.

특히 결함 탐지, OCR 검증, 설명 생성과 같은 다양한 작업을 하나의 멀티모달 프레임워크 안에서 처리할 수 있다는 점은 실무에서 매우 큰 장점입니다. 향후 CLIP과 같은 멀티모달 AI 기술이 산업 현장에 널리 적용됨에 따라, 품질 관리의 효율성과 정밀도는 한층 더 향상될 것으로 기대됩니다. 이 글이 산업용 검사 시스템 설계에 있어 새로운 인공지능 접근 방식을 고민하는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...
자세한 내용 보기

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...
자세한 내용 보기

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...
자세한 내용 보기