도 10 은 본 개시 의 일 실시 예 에 따라 추가 학습 데이터 를 생성 하 는 방법 을 도시 한 순서도 이 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 제조 공정 중 획득 된 이미지 또는 이미지 로부터 추출 된 패치 들 을 학습 데이터 세트 에 추가 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 학습 데이터 세트 에 포함 된 정상 이미지 및 결함 이미지 는 제조 공정 완료 후 획득 된 제조 물 에 대한 이미지 일 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 제조 공정 중 획득 된 제조 물 에 대한 이미지 를 학습 된 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 여 연산 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 여 연산 한 결과 , 제조 공정 중 획득 된 이미지 에 결함 이 포함 된 경우 , 해당 제조 공정 획득 된 이미지 를 학습 데이터 세트 에 추가 할 것 으로 결정 할 수 있 다 . 제조 공정 완료 전이 라도 즉 , 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 에 결함 이 있 는 것 으로 결정 된 경우 , 프로세서 ( 120 ) 는 해당 이미지 를 학습 데이터 세트 에 포함 시킬 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 또는 이미지 로부터 추출 된 패치 들 을 학습 데이터 세트 에 포함 시킬 수 있 다 . 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 는 공정 중간 에 기기 에 의해 캡쳐 ( 610 ) 된 이미지 일 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 는 스마트 폰 등 의 핸드 핼 드 기기 에 의해 캡쳐 된 이미지 일 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 의 크기 를 학습 데이터 세트 의 정상 이미지 또는 결함 이미지 와 동일 한 크기 로 조정 ( 620 ) 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 의 결함 영역 을 라벨 링 ( 630 ) 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 라벨 링 된 결함 영역 에 기초 하 여 결함 패치 들 을 생 성 ( 640 ) 할 수 있 다 . 이때 , 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 로부터 결함 패치 만 을 추출 하 고 , 그리고 정상 패치 는 추출 하 지 않 을 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 로부터 추출 된 결함 패치 를 학습 데이터 세트 에 추가 ( 650 ) 할 수 있 다 . 프로세서 ( 120 ) 는 보강 된 학습 데이터 세트 를 이용 하 여 뉴 럴 네트워크 모델 을 업데이트 할 수 있 다 . 제조 공정 중 에 획득 된 이미지 를 이용 하 여 학습 데이터 세트 를 보강 하 는 경우 , 결함 패치 들 을 더 추가 함 으로써 학습 데이터 의 정상 및 결함 클 래스 에 대한 균형 을 맞추 도록 할 수 있 고 , 그리고 결함 판단 에 대한 뉴 럴 네트워크 성능 을 향상 시킬 수 있 다 .