주요 요점
공장 자동화에서 엣지러닝 툴은 훈련을 간소화하고, 복잡한 분류 작업을 지원하며, 모든 단계에서 검사를 지원합니다.
- 쉬운 훈련: 최소한의 이미지와 고급 프로그래밍 없이 엣지러닝 툴을 훈련시켜 모든 기술 수준의 엔지니어를 위한 신속한 배포를 지원합니다.
- 다중 등급 분류: 복잡한 구성과 미묘한 변형을 정밀하게 처리하여 부품을 여러 범주로 분류합니다.
- 다중 리전 포커스: 여러 관심 영역을 정의하여 검사를 개선하고 복잡한 어셈블리 검증 작업을 처리합니다.
엣지러닝 학습은 라인에서 신입 직원을 교육하는 것과 유사합니다.
엣지러닝 사용자가 알아야 할 것은 비전 시스템이나 인공지능(AI)의 작동 방법이 아니라 해결해야 할 문제입니다. 예를 들어 허용되는 부분과 허용되지 않는 부분을 OK/NG로 분류하는 것과 같이 간단하다면, 사용자는 어떤 부분이 허용되고 어떤 부분이 허용되지 않는지 알아야 합니다. 여기에는 인간이 감지하기 어려운 결함을 나타내며 라인 테스트에서 파생된 쉽게 드러나지 않는 지식이 포함될 수 있습니다. 엣지러닝은 부품의 어떤 변형이 중요한지, 어떤 변형이 순전히 외관상의 문제이고 기능에는 영향을 미치지 않는지 판단하는 데 특히 효과적입니다.
엣지러닝은 이항 분류에 국한되지 않고 여러 범주로 분류할 수 있습니다. 구성품이나 구성에 따라 부품을 3개 또는 4개의 서로 다른 범주로 분류해야 하는 경우에도 마찬가지로 쉽게 활용할 수 있습니다. 엣지러닝은 또한 이미지의 여러 관심 영역(ROI)에 주의를 기울일 수 있습니다. 물론 여기에서의 분류 예시(냉동식품 트레이 예시가 있는 페이지 링크)에서와 같이 여러 ROI와 여러 범주를 함께 처리할 수 있습니다.
아래에서 엣지러닝 툴을 학습하고 활용하는 방법에 대한 단계별 튜토리얼을 시청하십시오.