LG AI Research, VLM과 Agentic AI로 무인 비전 검사 자동화 프레임워크 공개

LG AI Research가 스마트 팩토리의 비전 검사 시스템에서 발생하는 Human-in-the-Loop(HITL) 병목 현상을 해결하기 위해 VLM과 Agentic AI를 결합한 자율 운영 프레임워크를 공개했다.

기존 시스템은 Concept Drift 발생 시 엔지니어가 불확실한 데이터를 직접 선별하고 라벨링하며 모델을 재학습해야 하는 구조적 한계가 있었다. 새로운 프레임워크는 LLM Agent가 전체 워크플로우를 통제하여 데이터 정제부터 재학습, 시뮬레이션 검증, 현장 배포까지 Zero-Human Intervention을 달성한다.

핵심 작동 원리는 네 단계로 구성된다. 먼저 Test-Time Uncertainty Estimation을 통해 경계 사례를 자동 추출하고, VLM이 정상 참조 이미지와 비교하여 Multimodal Auto-Labeling을 수행한다. 이후 Noise-Robust Learning Policy를 적용해 라벨링 노이즈를 견디며 모델을 학습시키며, 마지막으로 Agentic AI가 파이프라인 전체를 오케스트레이션하여 자율적으로 모델을 배포한다.