COGNEX(코그넥스) 성공을 위해 딥러닝 검사 애플리케이션의 적절한 학습이 매우 중요한 이유

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딥러닝 기반 검사 애플리케이션에 대해 가장 주용한 고려 사항들 중 하나는 애플리케이션 학습입니다. 딥러닝 기반 애플리케이션은 명시적으로 프로그래밍되는 것이 아니라 허용된 범위 외부에 속하는 비정상적인 문제를 포착하기 위해 레퍼런스 이미지에서 학습됩니다. 그리고 특정 프로젝트에 이 기술이 할 수 있는 것들에 대한 적절한 기대를 설정하는 작업이 중요하며 직면한 애플리케이션 생성을 위해 필요한 것이 무엇인지 아는 것이 중요합니다.

 

딥러닝 기반 애플리케이션 학습이 중요한 이유

딥러닝 기반 애플리케이션의 결과나 출력물은 해당 시스템의 적절한 교육 없이는 예상하지 못한결과로 나올 수 있으며 생산업체가 신뢰성이 높은 검사 결과가 필요하기 때문에 바람직하지 않습니다. 공장 자동화의 경우, 애플리케이션 엔지니어는 생산에서 좋은 결과를 얻기 위해서 잘 학습된 딥러닝 기반 애플리케이션에게는 다양한 범위의 결함 및 우수한 부품들을 표현하는 종합적인 학습 이미지들이 필요하다는 사실을 이해할 필요가 있습니다.

 

딥러닝 비전 솔루션은 생산 라인에 설치된 시스템이 필요한 반복 프로세스로 평가됩니다. 또한 기존 머신 비전 시스템과는 달리, 딥러닝용 이미지의 학습 및 검증은 개발 과정 중에 완료되어야 하고 공장 합격/불합격 테스트까지 기다릴 수

없습니다. 딥러닝은 학습시킬 많은 수의 샘플이 필요하며, 따라서 잘 실행되는 딥러닝 툴을 학습시키기 위해 필요한 대표

이미지 세트를 확보할 시간이 필요할 수도 있습니다.

 

그리고 일반적인 경우와는 좀 다르게 코그넥스의 딥러닝 솔루션은 생산업체들이 지금까지 자동화가 너무 어려워서

인간이 수작업으로 수행해 온 품질 검사와 관련해서 보다 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

 

출처 : 코그넥스

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