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공장 자동화를 위한 딥러닝

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휴대 전화기에서부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 소비자 경제 분야도 딥러닝 신경망의 힘을 활용하기 시작했습니다. 딥러닝은 모바일 및 웨어러블 기기에서 사용하는 음성, 텍스트, 얼굴인식에서 기초적인 기술로 대두되었으며, 현재는 의료 진단부터 인터넷 보안까지 다른 여러 애플리케이션에서 패턴을 예측하고 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 사용되고 있습니다. 또한 딥러닝 기술은 품질 검사 및 다른 판단 기반 사용을 위해 첨단 생산 방식에서 사용됩니다.

딥러닝은 기계가 사람이 하는 일을 하도록 예제를 통해 학습시킵니다. 새로운 저가 하드웨어로 생체 구조를 모방해서 인간 두뇌의 신경망을 흉내낼 수 있는 다층 딥 뉴럴 네트워크를 구현할 수 있게 되었습니다. 이러한 특징으로 생산 기술은 이미지를 인식하고 트렌드를 구분하며 보다 지능적인 예측과 결정을 가능하게 하는 놀라운 새로운 능력을 확보할 수 있습니다.

공장 자동화에서 딥러닝 모델은 너무 복잡해서 프로그래밍하기 어렵고 기존 머신 비전 방식으로 유지 관리가 불가능한 비전 애플리케이션을 정확하고 반복적으로 해결할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 복잡한 패턴에서 자연적인 변화를 용인하면서 허용할 수 없는 결함을 구분할 수 있습니다. 또한 핵심 알고리즘을 다시 프로그래밍하지 않고 새 예제에 쉽게 적용할 수 있습니다.

코그넥스 딥러닝은 공장 및 제조업체에 최적화되어 있습니다. 이 획기적인 기술은 인간의 육안 검사의 특수성과 유연성을 전산화 시스템의 신뢰성, 일관성, 속도와 결합합니다. 이제는 판단 기반의 부품 위치, 검사, 분류 및 특징 인식 과제를 인간이나 기존의 머신 비전 솔루션보다 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.

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