APPARATUS METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING DEFECT OF BATTERY

A battery failure detection device according to an embodiment disclosed in the present document comprises: a communication module; a processor; and a memory for storing a first artificial intelligence model, a second artificial intelligence model, and instructions, wherein the instructions may be configured to, when executed by the processor, allow the battery failure detection device to: acquire an image of an object using the communication module; categorize the object by inputting the image of the object into the first artificial intelligence model; and input the image of the object into the second artificial intelligence model if the object is categorized as normal, and determine whether the image of the object can correspond to first data, among learning data of the first artificial intelligence model, for categorizing the object as normal. Therefore, the leakage of failure can be prevented by supplementing detection uncertainty of a new failure type. 본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 배터리 불량 검출 장치는, 통신 모듈, 프로세서, 및 제1 인공지능 모델, 제2 인공지능 모델 및 인스트럭션들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서에 의해 실행 시 상기 배터리 불량 검출 장치가, 상기 통신 모듈을 이용하여 대상품의 이미지를 획득하고, 상기 대상품의 상기 이미지를 상기 제1 인공지능 모델에 입력하여, 상기 대상품을 분류하고, 상기 대상품이 정상으로 분류된 경우, 상기 대상품의 상기 이미지를 상기 제2 인공지능 모델에 입력하여, 상기 대상품의 상기 이미지가 상기 제1 인공지능 모델의 학습 데이터 중 상기 대상품을 정상으로 분류하기 위한 제1 데이터에 대응될 수 있는지를 판단하도록 구성될 수 있다.