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본 연구는 반도체 공정 장비 OHT 내에서 이상 감지 및 신뢰성 평가를 위한 새로운 딥러닝 기반 프레임워크를 제시한다. 생성형 AI를 활용하여 가상 결함을 생성함으로써 제한된 결함 데이터의 부족을 해결하고 한다. 합성된 가상 결함 데이터는 segmentation 모델 학습에 사용된다. 그 결과, 학습된 모델은 OHT 휠 이미지에서 이상 영역을 정확하게 감지하고, 이를 기반으로 신뢰성 평가를 수행한다. 해당 방법론은 기존의 육안 검사 및 주기적 유지 보수를 대체하여 반도체 제조 공정의 운영 효율성을 높이고 가동 중단 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.