immersivecast · imai — 구조물 결함 점검 AI

라이브 검출 데모 — 지금 배포된 제품의 실제 출력

아래 모든 이미지는 라이브 서비스(v0.9.3)가 실제 교량 사진을 처리한 결과입니다. 큐레이션은 했으나 합성·편집 없이 제품이 그대로 그린 화면이며, 약한 클래스는 정직하게 표기했습니다.

라이브 v0.9.3 · bridge_v6 · VLM 오탐게이트 가동

균열 검출 (외부 held-out bF1)

0.884

3시드 ±0.004 · 컨포멀 보장 α=0.05

한국 실교량 검출률

83.5%

040 cross-bridge held-out

오탐게이트 (차별점)

가동

이음부·얼룩·그림자 기각

폭 자동측정

±7~18%

이미지 단면 프로파일 (mm 등급은 참고치)

01균열 검출 검증됨 · 핵심 자산

픽셀 단위 dense-seg로 균열을 검출하고, 각 균열의 폭(mm)·심각도를 정량화합니다. 폭은 마스크가 아닌 원본 이미지의 크랙 단면(프로파일)에서 측정해 마스크 비대 오차를 우회합니다.

차별점 — 수학적 보장. 이 균열 검출기는 컨포멀 리스크 제어로 놓침율 ≤ 5%를 보장(α=0.05, 폭 버킷별)합니다. "정확도 높다"는 주장이 아니라 검증셋에서 증명된 상한입니다.

1차 검출기는 젖은 얼룩·이음부·그림자를 균열로 오검출할 수 있습니다. VLM(비전-언어) 게이트가 각 검출을 맥락으로 재판정해 균열이 아닌 것을 기각합니다. 아래는 무크랙 표면에서의 실제 前後입니다.

前 · 1차 검출

後 · 게이트 통과

젖은 얼룩을 "균열 W28"로 오검출 → 게이트가 2건 전량 기각 → 깨끗한 출력. 맥락 없는 픽셀 검출기 단독으로는 불가능한 오탐 억제입니다.

前

後

검출 3건 중 오탐 1건 기각, 실제 결함은 유지 — 무차별 억제가 아니라 선별 기각입니다.

균열 외 면적형 결함을 별도 모델로 검출합니다. 한국 실교량 데이터로 적응시켜 철근노출·누수는 신뢰 수준, 박리·백태는 아직 실험적(제품이 참고 표기)입니다. 과장 없이 현주소 그대로.

검출 결과는 그대로 점검대장·규격·심각도·상태평가등급(참고)이 담긴 리포트로 출력됩니다. 조달·고객 인도물 형태입니다.