전자 부품

커패시터 분류

딥러닝을 사용해 단일 이미지 내에서 전자 커패시터를 정확히 분류하고 정렬

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부품이 여러 클래스에 속하고, 각각이 시각적으로 차이가 있을 경우 전자 부품을 분류하는 작업이 특히나 까다로울 수 있습니다. 커패시터는 제조사와 사양에 따라 세라믹이나 전기 등 유형 뿐 아니라 크기와 색상도 다양합니다. 같은 유형이더라도 패턴이 혼동스러울 수 있습니다. 원통형 형태와 조명은 복잡성을 더합니다. VisionPro Deep Learning은 딥러닝 기반 대안을 제공하여 단일 이미지 내에서 여러 가지 분류를 자동화합니다.

엔지니어는 소프트웨어의 결함 감지 툴로 골드 및 전기 커패시터가 “양호”한 부품으로 분류되어 주석이 추가된 이미지 세트를 지도 학습 모드로 트레이닝합니다. 실행 중 모델이 모든 전기 및 골드 커패시터를 한 가지 유형으로 추출하여 분류합니다. 두 번째 검사 단계에서 분류 툴이 동일 유형 내의 변화를 허용하면서 각 커패시터의 특성을 학습합니다. 이러한 방식으로 육안으로 유사해 보이더라도 색상과 마킹별로 서로 다른 전기 커패시터를 구분할 수 있습니다. 트레이닝 중 생성된 모델을 토대로 코그넥스 딥러닝 이 실행 중 단일 이미지 내에서 커패시터를 정확히 구분하여 분류합니다.

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