포르투갈제조2020 – 진행 중코르티세이라 아모림
사진과 X선 영상으로 코르크 마개를 분류하는 딥러닝
딥러닝 도입으로 코르크 마개 분류 판정의 반복 일치율이 60%에서 80%로 올랐다고 아모림이 밝혔다
문제
아모림 코르크 공장은 하루 약 2,500만 개의 마개를 만든다. 기존 분류 코드는 1만 줄이 넘고 조정용 매개변수가 70개에 달해 구하기 어려운 전문 인력에 의존했다.
접근 방식
아모림은 2020년 무렵 사진과 X선 영상을 활용한 머신러닝을 도입했다. 이후 기마랑이스의 스타트업 센티널과 함께 딥러닝 모델을 만들었고, 이는 앞서 3Control과 진행한 작업을 잇는 것이다. 매개변수 조정을 두세 개로 줄이는 것이 목표였다. 지금은 마개 하나를 네 번 검사해 개당 12번 판정한다.
주요 수치
60%에서 80%로지속 학습 후 판정 반복 일치율(아모림 기준)
90%같은 영상에 기계가 같은 판정을 내리는 비율, 사람은 최대 75%(아모림 기준)
시사점
아모림은 성과를 같은 영상에 대한 판정의 반복 일치율로 측정했고, 고객에게 간 불량품 수치는 내놓지 않았다. 매개변수를 두세 개로 줄이겠다는 목표를 밝혔지만 달성했는지는 말하지 않았다.
분류
출처
출처 요약
[1]Corticeira Amorim2026년 3월 11일
아모림은 규칙 기반 마개 분류에서 스타트업 센티널과 만든 딥러닝으로 옮긴 과정을 설명했다. 기계와 사람 검사원의 반복 일치율을 제시했지만, 80%와 90% 수치가 어떤 관계인지는 설명하지 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 2일 · 수정일 2026년 11월 2일
