세탁기 생산라인에서 품질검사는 세탁기 내부의 작은 결함이라도 누수와 소음 등의 문제로 확대될 수 있으므로 신속하고 정확한 결함 검출이 요구되는 중요한 과정이다. 기존에는 진동 신호 분석을 통한 세탁기 고장 탐지 연구와 세탁기의 소음 특성 연구가 진행되었다. 또한 인공지능(AI) 기반의 진단기법이 많은 산업 분야에서 널리 채택되고 있으며 실제 양산에 적용하기 위한 진단 모델의 성능과 신뢰성에 관한 연구들이 지속해서 진행되고 있다. 본 연구에서는 세탁기 제조 공정 내 품질검사를 위한 AI 기반의 결함진단 모델과 성능 개선 방식에 대해 제안한다. 생산라인에서 측정된 세탁기의 탈수 소음에서 결함에 민감한 특징을 추출하고, 통계학적 분석에 기반하여 특성인자를 선정한 후 진단 모델에 적용하였다. 제안된 기법은 실제 생산라인에서 측정한 데이터에 적용되어, 진단 모델의 검출 성능 비교와 검증을 진행하였고 우수한 특성인자 조합을 통해 성능이 향상됨을 확인하였다.