BATTERY FAILURE DETECTION DEVICE, METHOD, AND SYSTEM

A battery failure detection device, according to one embodiment disclosed in the present document, comprises a communication module, a processor, and memory for storing a first artificial intelligence model, a second artificial intelligence model, and instructions, wherein the instructions, when run by the processor, may make the battery failure detection device: acquire an image of an object by using the communication module; categorize the object by inputting the image of the object to the first artificial intelligence model; and input the image of the object to the second artificial intelligence model, if the object is categorized as normal, in order to 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. Selon un mode de réalisation divulgué dans le présent document, un dispositif de détection de défaillance de batterie comprend un module de communication, un processeur et une mémoire permettant de stocker un premier modèle d'intelligence artificielle, un second modèle d'intelligence artificielle et des instructions, les instructions, lorsqu'elles sont exécutées par le processeur, pouvant amener le dispositif de détection de défaillance de batterie : à acquérir une image d'un objet à l'aide du module de communication ; à catégoriser l'objet par entrée de l'image de l'objet dans le premier modèle d'intelligence artificielle ; et à entrer l'image de l'objet dans le second modèle d'intelligence artificielle, si l'objet est catégorisé comme étant normal, afin de déterminer si l'image de l'objet peut correspondre à des premières données, parmi des données d'apprentissage du premier modèle d'intelligence artificielle, pour catégoriser l'objet comme étant normal. 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.