Neurocle (뉴로클)
뉴로클
피지컬 AImachine-visionindustrialkorea
소개
Neurocle(뉴로클)은 GUI 노코드 환경에서 딥러닝 결함 검사 모델을 학습·배포하는 머신비전 솔루션이다. 핵심 제품 Neuro-T는 오토딥러닝 알고리즘으로 모델 구조와 파라미터를 자동 최적화하고, AI 자동 레이블링과 GAN 기반 가상 결함 생성으로 데이터 부족 문제를 해결한다. Neuro-R 런타임은 GPU·CPU·NPU·임베디드 보드를 지원해 인라인 검사 설비에 실시간 추론을 배포한다. 반도체·배터리·자동차·제약·식품 등 제조 도메인에서 삼성·LG·현대자동차·SK·지멘스 같은 제조사가 도입했다.
장점
- GUI 노코드 환경으로 비AI 전공 품질 엔지니어가 직접 결함 검사 모델을 학습·운영할 수 있다.
- GAN 기반 가상 결함 생성과 비지도 학습 지원으로 결함 데이터가 부족한 신규 라인에서도 도입할 수 있다.
- Neuro-R 런타임이 GPU·CPU·NPU·임베디드 보드와 C++/C#/Python을 지원해 기존 검사 설비에 통합하기 쉽다.
- 사이트와 영업·기술 지원이 한국어 기본이라 국내 제조사 도입과 협업이 자연스럽다.
- 반도체·배터리·자동차 등 국내외 대기업 레퍼런스가 풍부해 도입 사례 확보가 용이하다.
단점
- 공개 가격표가 없고 모든 도입이 영업 문의 기반이라 라이선스 비용을 사전에 비교하기 어렵다.
- 개인 개발자·소규모 프로젝트용 셀프서비스 플랜이 없는 엔터프라이즈 B2B 제품이다.
- 산업 비전 검사에 특화되어 있어 일반 컴퓨터 비전 연구·서비스용 범용 SDK로 사용하기에는 적합하지 않다.
주요 활용 사례
- 반도체 패키지·웨이퍼 표면 결함 자동 검사
- 이차전지 셀·전극 불량 인라인 검사
- 자동차 부품 외관 결함 분류·분할
- 식품·음료 패키징 라인 이물 검출
- 의료기기·제약 용기 표면 검사 자동화
- 산학·실무 교육용 딥러닝 비전 커리큘럼 구축
- 머신비전 SI 업체의 검사 설비에 Neuro-T Engine 임베디드 통합
핵심 기능
노코드 GUI 학습 환경
Neuro-T는 GUI 기반 노코드 학습 소프트웨어로 이미지 전처리부터 레이블링·모델 학습·성능 평가까지 클릭만으로 진행한다.
오토딥러닝 알고리즘
사용자가 모델 구조·하이퍼파라미터를 직접 설계하지 않아도 오토딥러닝이 학습 환경에 맞춰 자동 최적화한다.
AI 자동 레이블링
딥러닝 기반 자동 레이블링으로 결함 이미지 어노테이션 작업 시간을 단축한다.
GAN 기반 가상 결함 데이터 생성
결함 이미지가 부족한 라인에서도 GAN으로 합성 결함 데이터를 만들어 모델 학습에 사용한다.
비지도 학습 모델
정상 이미지만으로 학습하는 비지도 모델을 지원해 결함 샘플이 거의 없는 신규 라인에도 도입할 수 있다.
Edge AI 실시간 추론 런타임
Neuro-R 런타임은 GPU·CPU·NPU·임베디드 보드를 지원하고 양자화·임베디드 최적화로 모델을 경량화해 인라인 검사에 대응한다.
공식 사이트 2026-05-28 검증
💰 요금제 (2026-05-28 기준)
엔터프라이즈
Custom
(문의)
- · Neuro-T 학습 소프트웨어 라이선스
- · Neuro-R 런타임·Neuro-T Engine 통합 옵션
- · 현장 PoC·기술 지원·교육
🇰🇷 한국 사용자 안내
- 한국어 UI:
- ✅ 한국어 UI 지원
- 결제:
- 확인 필요
- 환불:
- B2B 엔터프라이즈 영업·라이선스 계약 기반으로 사이트에 환불 정책이 공개되어 있지 않다.
한국 본사를 둔 국산 머신비전 기업으로 사이트 기본 언어가 한국어다. 도입과 가격 협의는 contact 페이지를 통한 영업 문의로 진행된다.
❓ 자주 묻는 질문
Neurocle은 어떤 산업에 주로 쓰이나요?
반도체, 배터리, 자동차, 철강, 식품·음료, 제약·바이오, 의료기기 등 제조업 품질 검사 라인에 도입된다. 삼성, LG, 현대자동차, SK, 지멘스 같은 글로벌 제조사가 고객사로 공개되어 있다.
코딩을 모르는 품질 엔지니어도 모델을 만들 수 있나요?
Neuro-T는 GUI 기반 노코드 학습 소프트웨어다. 이미지 전처리, 레이블링, 모델 학습, 성능 평가까지 클릭만으로 진행하도록 설계되어 있어 별도 코드 작성 없이도 운영팀이 직접 모델을 다룰 수 있다.
학습한 모델은 어떻게 현장 설비에 배포하나요?
Neuro-R 런타임 라이브러리로 GPU, CPU, NPU, 임베디드 보드에 모델을 올린다. C++, C#, Python API를 제공해 기존 검사 설비·HMI 소프트웨어에 직접 통합할 수 있다.
결함 이미지 데이터가 부족할 때는 어떻게 학습하나요?
GAN 기반 가상 결함 생성 기능으로 합성 데이터를 만들어 학습에 사용한다. 또한 정상 이미지만으로 학습하는 비지도 학습 모델도 지원해 결함 샘플이 거의 없는 라인에서도 모델을 만들 수 있다.
가격은 얼마인가요?
공개된 가격표는 없고 프로젝트 성격에 맞춘 엔터프라이즈 영업 계약으로 진행된다. 라이선스 견적과 PoC 일정은 공식 사이트 contact 페이지를 통해 문의해야 한다.
학교나 대학에서도 쓸 수 있나요?
교육용 제품인 Neuro-EDU가 별도로 제공된다. 30시간 단기 워크숍·45시간 학기 커리큘럼 옵션과 데이터셋·교안 패키지가 포함되어 있어 고등학교·대학교·폴리텍대학 실습에 사용된다.
인라인 검사처럼 빠른 속도가 필요한 환경도 가능한가요?
Neuro-R 런타임은 Quantization과 임베디드 디바이스 최적화 기능으로 모델을 경량화해 인라인·고속 라인에 대응한다. 공식 사이트는 1.2ms 수준의 검사 속도를 표방한다.
2026-05-28 검증 · 변경 가능
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