COGNEX(코그넥스) 생산 분야에서의 인공 지능 용어 설명

공장자동화를 위한 인공지능과 관련된 자주 등장하는 용어

1. 알고리즘 : 컴퓨터가 목적을 달성할 수 있도록 지원하는 명령 및 계산 집합. 공장 자동화에서 일고리즘은 센서, 스캐너, 디지털 카메라에서 얻은 대규모 데이터 집합을 정리해서 비효율성을 확인시키고 품질을 강화하시키며 개선 사항을 추천합니다. '학습' 알고리즘은 사람의 개입 없이 생산 공정을 최적화하기 위해서 시행 착오 및 예제별 학습 방식을 사용합니다.

 

2. 인공지능(AI) : 사람에게 어려운 작업을 수행하기 위해 자동화를 이용해서 인간의 의사 결정 과정과 가장 흡사한

컴퓨팅 기술. AI 알고리즘은 인간으로 인한 오류를 줄이고 생산 난제를 예상하기 위해 이미지 인식과 자연어 처리와

같은 기술들을 사용할 수 있기 때문에 공장 자동화에서 중추적인 역할을 담당합니다.

 

3. 딥러닝 : 신경망과 예제 기반 학습 알고리즘을 이용해서 인간의 도움 없이 시간의 경과와 함께 스스로를 개선해

나가는 AI 방법론. 딥러닝 알고리즘은 데이터 처리 능력이 한계가 있는 규칙 기반 알고리즘과는 달리 데이터를 점점 더

많이 처리함에 따라 더 효율성이 증가합니다. 공장 자동화에서 딥러닝 알고리즘은 인간의 인지를 흉내내는 방식으로

훨씬 더 빨리 제품 결함을 표시할 수 있습니다.

 

4. 머신비전 : 물체의 특정한 특징을 파악하는 규칙 기반 알고리즘. 머신 비전 기술은 광학 스캐너와 디지털 카메라의

데이터를 이용해서 생산 라인 상의 부품을 검사하고 유통 센서 내에서 바코드를 스캔합니다. 머신 비전 툴은 사람의

육안보다 훨씬 빠르게 작동하지만 딥러닝은 이러한 툴의 정확성과 효율성을 크게 개선시킵니다.

 

5. 신경망 : 인간의 신경계의 신경 구조에 영향을 받은 알고리즘과 데이터 노드. 신경망은 신경 세포가 정보를 받고 처리하며 다른 신경으로 전송하는 방식을 시뮬레이션합니다. 신경망 내 수 천개의 처리 노드는 이미지, 텍스트, 언어 등과

같은 데이터에서 패턴을 찾습니다. 이러한 패턴을 이용해서 알고리즘이 작업 성공마다 매번 보다 잘 작동하도록 다음

번에 무엇을 할 것인지 결정합니다.

 

6. 광학 문자 인식(OCR) : 인쇄된 숫자, 문자, 글자를 의미 있는 디지털 데이터로 전환. OCR 기술은 수 십년 이상 지난

기술이지만 여전히 공장 자동화와 제품 유통에서 중요합니다. 더군다나 AI 기술은 OCR 정확도를 큰 수준으로

개선함으로써 구부러짐, 찢어짐, 손상, 비닐 포장재로 가려진 상황에서 레이블 스캔을 수행할 수 있습니다.

 

출처 : 코그넥스

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