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Red Analyze 툴

무작위 결함 감지 및 구분화를 위한 딥러닝 소프트웨어

비정상 및 미적 결함 감지

Red Analyze 툴은 복잡한 부품 및 표면 상의 결함을 빠르게 파악하기 위해 사용합니다. Red Analyze 툴은 결함을 라벨링한 불합격 이미지와 양품 이미지의 샘플 세트를 이용하여, 결함에 대한 포괄적인 이해를 제공하면서, 정상 부품의 변수들을 학습합니다.

Red-Analyze Tool Examples

예측할 수 없는 결함 식별

Red Analyze는 결함 이미지를 수집하기 어렵거나 불량 모드를 아직 알 수 없는 경우 비지도 모드에서양품 이미지만을 통해서 학습할 수도 있습니다. 이 툴은 비지도 모드에서 정상 조건을 학습하고 이 정상적인 외형과 차이가 있는 이미지 영역을 파악합니다.

관심 영역 식별을 위한 이미지 분할

Red Analyze는 이미지의 특정 영역을 구역화하기 위한 용도로도 사용할 수 있습니다. 이 툴은 샘플 세트 전체에서 관심 영역만 학습시킴으로써 이 영역을 파악하고 강조할 수 있습니다. 이 부분은 딥러닝 애플리케이션을 단순화할 수 있는 고유한 방법으로서, 동적 관심 영역이나 마스크로 사용할 수 있습니다.

Red-Analyze Tool - Segmentation Examples
Red-Analyze Tool product screenshot

 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로그래밍이 필요 없습니다.

Red Analyze 툴은 개발 및 검사 시간을 크게 줄이고 기존 머신 비전으로 프로그래밍하기 어려운 무작위 결함 감지 애플리케이션을 해결합니다. 이 소프트웨어의 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 이용해서 공장 현장에서 바로 쉽게 설치하고 적용할 수 있습니다.

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