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Green Classify 툴

물체 및 장면 분류를 위한 딥러닝 기술

예측 불가능한 가변적 조건에서 물체와 장면 분류

Green Classify 툴은 제조 현장에서 다양한 유형의 객체를 구별하고 결함 유형을 식별하며, 이미지를 검사하기 위해 사용되는 딥러닝 솔루션 입니다. Green Classify는 레이블이 적용된 이미지 컬렉션을 통해 학습하고 색상, 질감, 재질, 포장, 결함 유형 등 공통적인 특징에 기초해서 생산에서 제품을 범주별로 분류하고 식별합니다.

Green-Classify Examples
ViDi Green-Classify Tool - Interface

복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로그래밍 필요 제거

Green Classify 툴은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로그래밍이 필요하지 않으며 복잡한 분류 작업을 매우 빠르게 해결합니다. VisionPro의 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 이용해서 공장 현장에서 바로 쉽게 설치하고 적용할 수 있습니다.

허용 가능한 번화를 감안해서 시각적으로는 유사하지만 다른 제품 분류

강력한 이 이미지 분석 소프트웨어는 동일한 클래스 내에서 자연적인 편차의 영향은 받지 않으면서도 높은 신뢰도로 서로 다른 범주 사이에서 허용 가능한 변화를 구분합니다. 학습을 위해 이미지 수천 장이 필요한 대부분의 딥러닝 기반 소프트웨어와는 다르게 Green Classify 툴은 수 십 장에서 수천 장의 이미지를 몇 분 이내에 학습합니다. 이 학습 모델은 클래스들을 완벽하게 구분할 때까지 공장 현장에서 직접적인 이미지 추가로 세분화 가능합니다.

ViDi Green-Classify Tool - Examples
High Detail Mode
HDM can accurately classify parts even when differences are subtle and there is a lot of variation, and is very powerful at picking up subtle characteristics.

Choose the best tool mode depending on application needs

The Green Classify tool can be used on two different settings: focused mode or high detail mode. Focused mode is ideal for simpler applications where robust results are needed quickly. High detail mode is a powerhouse classifier for the most challenging and complex applications, which demand maximum accuracy. High detail mode also comes with a visual feedback feature to help further tune the neural network.

Users can change between modes without re-labeling images. Unlike most deep learning-based software, which require thousands of training images, the Green Classify tool trains on tens to hundreds of images in just minutes. Focus mode is good for simple applications that require a smaller set of images, a shorter training period, and run time. High detail mode is good for complex applications that require a relatively larger set of training images. Both modes can be further refined with additional images, directly on the factory floor, until it segments classes perfectly.

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