COGNEX(코그넥스) 다섯 단계를 통해 딥러닝 공장 자동화 프로젝트를 시작하는 방법

내용

딥러닝 이미지 분석은 다양한 산업 분야에서 공장 자동화 기회를 제공합니다. 표면 결함 검사에서부터 다양한 부품의 정렬, 최종 어셈블리 검사, 제품 품질 등급 결정, 난이도 높은 텍스트 판독에 이르기까지 딥러닝 대응 비전 시스템은 다양한 새로운 애플리케이션을 처리할 수 있습니다. 딥러닝은 예제 기반 알고리즘과 신경망을 이용해서 결함을 분석하고 물체 위치를 찾고 분류하면 인쇄된 표식을 판독합니다. 수많은 예제를

통해서 어떤 것이 좋은 이미지인지 컴퓨터에게 학습시킴으로써 예상되는 변형을 고려하면서 우량 부품과 불량 부품의 차이를 파악하도록 할 수 있습니다.

 

이러한 애플리케이션에는 유도, 식별, 측정, 검사 등이 포함되는데 이러한 모든 것들은 매우 빠른 속도, 매우 높은

정밀도로 작동합니다. 이러한 유형의 머신비전은 알려진 변수가 있으면 잘 작동합니다.

 

다섯 단계로 딥러닝 구현하기

- 적절한 기대 설정

- 딥러닝의 투자효율성 이해

- 자원 투입 계획 및 필요 마스터

- 초기 파일럿 프로젝트를 통해 소규모로 시작

- 단계별 프로젝트 접근 방식 진행

 

출처 : 코그넥스

COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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