주요 요점
다음은 혁신적인 머신 비전 및 AI 솔루션이 어떻게 현대 제조업체 및 물류 팀의 성과를 주도하고 있는지 간략히 보여줍니다.
- Edge Learning: 온 디바이스로 처리하고, 최소한의 훈련이 필요해 빠르고 간단한 검사에 이상적입니다.
- 딥러닝: 대규모 데이터 세트와 고급 신경망으로 복잡한 애플리케이션을 처리합니다.
- AI 기반 비전: 최소한의 프로그래밍으로 미묘한 결함을 감지하고 품질 관리를 최적화합니다.
- 사용 편의성: 자연어 처리를 통해 라벨 판독 및 검사 설정을 간소화합니다.
- 장점 및 경쟁력: AI와 머신 비전을 결합하여 자동화 및 작업 효율성을 향상시킵니다.
AI는 이미지 기반 분석을 통해 규칙 기반 머신 비전을 강화합니다. 컴퓨터(또는 비전 시스템)가 이미지를 수신하면, AI 기반 소프트웨어는 해당 이미지를 ‘양호’ 및 ‘불량’ 참조 이미지로 구성된 데이터베이스와 비교하여 결과를 출력합니다. 패턴을 인식하고 주석이 달린 이미지를 통해 추론하는 이러한 학습 프로세스를 통해 컴퓨터는 검사 대상 물체에서 허용 가능한 이상치와 허용되지 않는 변칙을 구별함으로써 결함을 감지할 수 있습니다.
또한 AI 기술이 내장된 머신 비전 솔루션은 광범위한 프로그래밍과 상당한 기술 전문성이 필요한 규칙 기반 접근 방식과 비교하여 자연어 처리를 사용하여 이미지의 레이블을 읽고 해석할 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 사용자 기반이 공장 자동화를 위해 AI를 활용할 수 있습니다. Edge Learning 기반, 딥러닝 기반의 두 가지 주요 AI 기술은 자동화를 더 단순화하는 데 도움이 됩니다.
Edge Learning - Edge Learning은 사용 편의성을 위한 AI 기술입니다. 처리는 미리 학습된 알고리즘 세트를 사용하여 장치 내에서 또는 "엣지에서" 이루어집니다. 이 기술은 간단한 설정이 가능하여 기존의 딥러닝 기반 솔루션보다 적은 양의 이미지 세트(5~10개의 이미지)를 사용하고 학습시간도 단축할 수 있습니다. 해당 분야의 전문 지식이 필요하지 않으며, 비전 전문가가 아니더라도 Edge Learning 툴을 학습하고 몇 분 안에 검사 결과를 생성할 수 있습니다.
딥러닝 - 딥러닝은 복잡하고 고도로 맞춤화된 애플리케이션의 자동화를 위한 AI 기술입니다. 처리는 그래픽 처리 장치(GPU)를 통해 이루어지며, GPU를 통해 사용자는 크고 상세한 이미지 세트(수백에서 수천 개의 이미지)에서 정교한 신경망을 구축할 수 있습니다. 이러한 신경망을 활용하는 딥러닝은 방대한 이미지 세트를 빠르고 효율적으로 분석하여 미묘하고 가변적인 결함을 감지합니다.
아래 인포그래픽에서 이러한 기술과 제조업체의 경쟁력 확보를 위한 AI 사용 방법에 대해 자세히 알아보십시오.