Deep Learning System

딥러닝 시스템

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    공장 자동화를 위한 딥 러닝인공 지능과 머신 비전의 결합

    딥 러닝 기반 이미지 분석은 육안 검사의 정교함과 유연성을 컴퓨터 시스템의 신뢰성, 일관성, 속도와 결합합니다. 딥 러닝 모델은 기존 머신의 접근방식으로는 유지관리가 거의 불가능한 까다로운 비전 어플리케이션을 정밀하고 반복적으로 해결할 수 있습니다. 딥 러닝 모델은 허용되지 않는 결함을 구분하는 동시에 복잡한 패턴의 변동을 용인할 수 있으며, 코어 알고리즘을 다시 프로그래밍하지 않고도 새로운 예시에 맞게 바로 조정할 수 있습니다.

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    Deep Learning Algorithm

    검사관의 학습 방식처럼 부품의 알려진 특징, 이상현상, 등급을 나타내는 라벨 이미지의 명시적인 결함을 인식하는 법을 학습하며, 여러형태로 나타나는 결함의 경우 시스템은 변동적이지만 용인되는 경우를 포함한 물체의 정상적인 외형을 학습하기 위해 자율 모드에서 스스로 트레이닝한 결과를 토대로 소프트웨어는 참조 모델을 생성합니다. 이 반복적인 단계를 통해 끊임없이 개선이 이루어지며 모델이 원하는 대로 작동할 때까지 매개변수를 조정하고 결과를 검증할 수 있습니다.

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  Learning Step

  

  빠르고 강력하며 육안 검사와 흡사한 기능으로 복잡한 검사에서도 안정적 검사가능

  딥 러닝을 통해 프로그래밍이 불가능했던 애플리케이션을 자동화하고 오류율을 줄이며 검사 시간을 단축할 수 있으며
  기존 머신 비전 애플리케이션으로는 해결하기 어려운 문제를 더욱 강력하고 안정적인 방식으로 해결할 수 있습니다.

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