딥러닝

복잡한 검사를 위한 딥러닝

ViDi examples OCR missing component, bad stitch, chipped screw hole

딥러닝 모델은 인간 검사자의 자가 학습 능력과 컴퓨터화된 시스템의 속도와 일관성을 결합합니다

딥러닝 기반 이미지 분석은 관심이 있는 특징의 위치 파악, 판독, 검사, 분류 등의 활동에서 특징들이 미묘하게 변하거나 편차가 있더라도 이러한 특징에 기초해서 부품의 외형을 개념화하고 일반화하는 능력 측면에서 기존의 머신 비전과는 다릅니다.

딥 러닝 기반 이미지 분석은 본질적으로 복잡한 외형, 즉, 미묘하게 변하지만 허용 가능한 방식으로 생성된 패턴이 있고 공간적인 주기에 기초한 방식을 사용함으로써 사전에 배제 가능한 표면 변화가 있는 표면의 검사에 특히 적합합니다. 딥러닝은 복잡한 표면과 회전되거나 브러시 처리 또는 빛나는 표면이 있는 부품의 긁힘이나 들어간 부분 등과 같은 외형상의 결함을 탁월하게 처리할 수 있습니다.

딥 러닝 기술은 복잡한 패턴의 자연적인 변화는 허용하는 한편, 변칙, 부품, 특징을 구분해내기 위해 인간의 지능을 흉내내는 신경망을 사용합니다. 딥 러닝은 육안으로 봤을 때 매우 비슷한 부품 사이의 진정한 가변성과 편차를 알아내기 위해 노력하는 기존의 머신 비전식 접근방식의 장점을 제공합니다. Cognex Deep Learning와 같은 딥 러닝 기반의 소프트웨어는 이제 판단 기반의 검사와 같은 어려운 작업을 인간이나 기존의 머신 비전 솔루션보다 좀 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.

관련 내용

Cognex 제품에 대한 추가 정보:

주요 Cognex 제품

제품 지원 및 교육 신청

MyCognex 가입

질문이 있으십니까?

전 세계 어디에서든 코그넥스 담당자들이 여러분의 비전과 산업용 바코드 판독 관련 문제를 지원합니다.

연락처
Loading...