브레니(Brenny) (주)아이디맥스

사람과 같이 문제 해결을 위해 학습하는 나는 브레니(Brenny)라고 해요. 사물도 인식하고 무언가를 분류해보고 묶어보고 신경망을 가동시켜 특징을 추출하죠. 기계가 학습을 하다니... 내가 궁금하지 않나요?

정의

자동차 제조업체는 업계 최초로 머신 비전으로 제공되는 기계화, 자동화 및 생산성 향상을 수용하고, 자동차의 거의 모든

구성 요소, 시스템 및 하위 어셈블리는 머신 비전 및 바코드 판독 기술로 제조됩니다. 딥 러닝 소프트웨어를 사용하여 이러한

범주의 응용 프로그램을 자동화함으로써 제조 업체는 제한된 결함과 허위 거부로 생산성을 높일 수 있습니다. 그리고 생기는

다른 부산물로는 전반적인 품질 향상과 잠재적인 노동 최소화가 있습니다.

특징

1. 결함 감지

자동차 제조업체는 작은 결함이 부품의 기능과 안전성을 손상시킬 수 있는 부품 및 하위 조립품의 무결성을 보장할

인센티브를 제공합니다. 이러한 이유로 많은 제조사들은 질감이 있는 금속 용접에 대한 검사를 자동화하기보다는 수동

검사기를 계속 사용하고 있습니다. 딥 러닝의 발전으로 수동 검사 없이 용접과 같은 금속 표면의 예측할 수 없고 가변적인

결함을 자동으로 감지하고 특성화 할 수 있습니다. 딥 러닝 기반 분석은 기존 머신 비전 검사에 대한 간단하고 강력한 대안을 제공하고,

저전력 및 과잉 용접 이미지를 결함으로 특성화 할 수 있습니다.

2. 광학문자인식

일반적으로 OCR 및 OCV(광학 문자 확인) 도구는 문자를 읽거나 정확성을 확인하기 위해 문자를 인식하는 사용자에게

속도 및 읽기 속도에 맞게 시스템을 최적화 할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이 작업을 위해 자동차 제조업체는 까다로운

글꼴과 이미지 형성 문제를 모두 경험할 때 딥 러닝 기반 OCR로 전환 할 수 있습니다. Cognex의 딥 러닝 기반 OCR 도구는

고유하게 사전 룬련 된 옴니 폰트 도구를 사용하여 인쇄 변형, 고 대비 또는 저 대비 또는  반사로 인해 문자가 가려지더라도 문자를 인식합니다.

3. 조립 확인

자동차 시스템은 품질에 영향을 줄 수도 있고, 영향을 미치지 않을 수 있는 약간의 변화를 설명하면서 장면의 올바른

정상적인 모습을 학습할 수 있습니다. 그리고 딥 러닝 깁나 결함 감지, 위치 및 레이아웃 도구는 AI 기반 모델을 개발하여

대표 샘플 이미지 세트에서 모양의 가능한 변형을 학습하여 이미지에서 관심 있는 대상 영역을 식별하고 완전성을 검사할

수 있습니다.

4. 분류

제조업체는 생산방법을 변경하거나 결함 유형이 처음에 발생하지 않도록 제한하기 위해 라인에 거부를 유발하는 한가지

유형의 결함이 너무 많은지 이해하기 위한 데이터는 필요합니다. 각 이미지 클래스의 레이블이 지정된 대표 이미지 세트에

대해 학습한 후 딥 러닝 모델은 실시간 이미지를 구별하고 이를 스파크 플러그 유형과 같은 클래스로 분류하는 방법이 있습니다.

출처 : 코그넥스
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr 
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