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다섯 단계를 통해 딥러닝 공장 자동화 프로젝트를 시작하는 방법

how to implement a deep learning project

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.

지금까지의 규칙 기반 머신 비전은 일관성 있는 잘 만들어진 부품에 대해서는 안정적으로 작동하며 정밀도가 높은 애플리케이션에서 우수한 성능을 보입니다. 이러한 애플리케이션에는 유도, 식별, 측정, 검사 등이 포함되는데 이러한 모든 것들은 매우 빠른 속도, 매우 높은 정밀도로 작동합니다. 이러한 유형의 머신 비전은 알려진 변수가 있으면 잘 작동합니다. 예를 들어, 부품이 있는지, 없는지를 파악하거나 한 물체가 다른 물체와 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 이 로봇이 이 부품을 고정해야 하는지 등의 문제를 잘 처리합니다. 이러한 작업은 통제된 환경 내의 어셈블리 라인에서 쉽게 적용할 수 있습니다. 하지만 일들이 분명하게 정의되지 않는다면 어떻게 해야 할까요?

머신 비전을 위한 딥러닝이 여러분을 기다리고 있습니다. 딥러닝은 예제 기반 알고리즘과 신경망을 이용해서 결함을 분석하고 물체 위치를 찾고 분류하며 인쇄된 표식을 판독합니다. 수많은 예제를 통해서 어떤 것이 좋은 이미지인지 컴퓨터에게 학습시킴으로써 예상되는 변형을 고려하면서 우량 부품과 불량 부품의 차이를 파악하도록 할 수 있습니다.

딥러닝 시작하기 - 예제 기반 모바일 기기 

그러나 플랜트 관리자는 신기술의 잠재적인 장점을 얻기 위해서 이미 잘 작동하고 있는 기존 프로세스를 바로 바꾸는 것을 주저할 것입니다. 플랜트 관리자가 새로운 기술을 도입하고 효율성을 개선한다면 추가적인 혜택을 얻을 수 있습니다. 그러나 신기술을 도입했는데 라인 운영이 중단되면 부정적인 영향이 매우 많이 발생합니다.

다섯 단계로 딥러닝 구현하기

그러나 자동화 전략에 성공적으로 딥러닝을 구현하면 비용 절감, 비효율적인 내부 프로세스 개선을 실현하고 규칙 기반 비전 도구로 불가능한 복잡한 검사 애플리케이션을 자동화하며 생산량 향상을 실현할 수 있습니다.

이곳에서는 최초로 딥러닝 파일럿 프로젝트를 적용하기 전에 고려해야 할 다섯 단계를 소개합니다:

  1. 적절한 기대 설정
  2. 딥러닝의 투자효율성 이해
  3. 자원 투입 계획 및 필요 마스터
  4. 초기 파일럿 프로젝트를 통해 소규모로 시작
  5. 단계별 프로젝트 접근 방식 진행

다음 심층 가이드는 딥러닝이 처음인 공장 및 생산업체가 높은 비용을 초래하는 잘못된 단계와 시간 낭비를 피하고 조직 차원에서 기술의 상당한 장점을 받아들일 수 있도록 지원할 수 있습니다. 적절하게 처리되면 첫번째 프로젝트의 성공 이후에 보다 야심찬 전략적 착수가 가능할 것입니다.

이 다섯 단계에 대해 자세한 정보가 필요하면 무료 가이드 Getting started with a deep learning factory automation project를 다운로드 받으십시오.”

추가 게시물 -

다섯 단계를 통해 딥러닝 공장 자동화 프로젝트를 시작하는 방법

how to implement a deep learning project

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.

지금까지의 규칙 기반 머신 비전은 일관성 있는 잘 만들어진 부품에 대해서는 안정적으로 작동하며 정밀도가 높은 애플리케이션에서 우수한 성능을 보입니다. 이러한 애플리케이션에는 유도, 식별, 측정, 검사 등이 포함되는데 이러한 모든 것들은 매우 빠른 속도, 매우 높은 정밀도로 작동합니다. 이러한 유형의 머신 비전은 알려진 변수가 있으면 잘 작동합니다. 예를 들어, 부품이 있는지, 없는지를 파악하거나 한 물체가 다른 물체와 얼마나 멀리 떨어져 있는지, 이 로봇이 이 부품을 고정해야 하는지 등의 문제를 잘 처리합니다. 이러한 작업은 통제된 환경 내의 어셈블리 라인에서 쉽게 적용할 수 있습니다. 하지만 일들이 분명하게 정의되지 않는다면 어떻게 해야 할까요?

머신 비전을 위한 딥러닝이 여러분을 기다리고 있습니다. 딥러닝은 예제 기반 알고리즘과 신경망을 이용해서 결함을 분석하고 물체 위치를 찾고 분류하며 인쇄된 표식을 판독합니다. 수많은 예제를 통해서 어떤 것이 좋은 이미지인지 컴퓨터에게 학습시킴으로써 예상되는 변형을 고려하면서 우량 부품과 불량 부품의 차이를 파악하도록 할 수 있습니다.

딥러닝 시작하기 - 예제 기반 모바일 기기 

그러나 플랜트 관리자는 신기술의 잠재적인 장점을 얻기 위해서 이미 잘 작동하고 있는 기존 프로세스를 바로 바꾸는 것을 주저할 것입니다. 플랜트 관리자가 새로운 기술을 도입하고 효율성을 개선한다면 추가적인 혜택을 얻을 수 있습니다. 그러나 신기술을 도입했는데 라인 운영이 중단되면 부정적인 영향이 매우 많이 발생합니다.

다섯 단계로 딥러닝 구현하기

그러나 자동화 전략에 성공적으로 딥러닝을 구현하면 비용 절감, 비효율적인 내부 프로세스 개선을 실현하고 규칙 기반 비전 도구로 불가능한 복잡한 검사 애플리케이션을 자동화하며 생산량 향상을 실현할 수 있습니다.

이곳에서는 최초로 딥러닝 파일럿 프로젝트를 적용하기 전에 고려해야 할 다섯 단계를 소개합니다:

  1. 적절한 기대 설정
  2. 딥러닝의 투자효율성 이해
  3. 자원 투입 계획 및 필요 마스터
  4. 초기 파일럿 프로젝트를 통해 소규모로 시작
  5. 단계별 프로젝트 접근 방식 진행

다음 심층 가이드는 딥러닝이 처음인 공장 및 생산업체가 높은 비용을 초래하는 잘못된 단계와 시간 낭비를 피하고 조직 차원에서 기술의 상당한 장점을 받아들일 수 있도록 지원할 수 있습니다. 적절하게 처리되면 첫번째 프로젝트의 성공 이후에 보다 야심찬 전략적 착수가 가능할 것입니다.

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