내용
딥러닝 소프트웨어는 마치 인간이 학습을 하는 것처럼 부품의 알려진 특징, 결함, 범주를 대표하는
레이블이 적용된 이미지 집합으로 학습을 합니다. 지도 학습 기간 중에는 시스템이 명백한 결함을
인지하도록 학습시킵니다. 어려 형태로 발생하는 결함에 대해서 시스템은 비지도 모드에서 허용 가능한 결함이 있는 모습까지 포함해서 물체의 정상적인 모습을 학습시킵니다.
소프트웨어는 이러한 대표 이미지에 기초해서 참조 모델을 형성합니다. 이 과정은 지속적인 개선을 위한 반복적
프로세스로서 이 과정 동안 매개변수를 조정하고 모델이 원하는대로 작동하는지 결과를 검사합니다. 소프트웨어는
런타임 중에 새로운 이미지 집합에서 데이터를 추출하고 신경망은 부품의 구조를 분석하고 비정상적인 부분을 추출하며
분류합니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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