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?

내용

지난 10년동안 기술 변화의 속도는 인류 역사상 거의 전례가 없었으며 블록체인, 로봇공학, 엣지 컴퓨팅, 인공지능(AI),

빅데이터, 3D 프린팅, 센서 등 앞으로 몇 년 동안 훨씬 더 숨이 멎을 겁니다. 머신 비전, 사물 인터넷은 산업 분야의 첨단

기술 변화 중 일부에 불과합니다.

이러한 기술의 일부 또는 전부를 채택하고 활용하기 위한 전략적인 계획은 제조 산업에서 매우 중요하고 공장을 지능형

자동화 허브로 빠르게 전환 할수 있는 기업이 이러한 투자로 장기적으로 이기는 기업이 될 것입니다.

공장이나 제조 환경에 적용되는 이러한 기술은 더 이상 가지고 있는 것이 좋지 않으며 비즈니스에 중요합니다. 더 많은

공장 자동화를 가능하게 하는 신기술의 중요성을 인식하는 것과 이에 투자하려는 의지 사이의 단절은 성공한 기업과

패배한 기업의 차이가 될 것입니다.

그러나 Ai, 특히 딥 러닝 또는 예제 기반 머신비전은 기존의 규칙 기반 머신 비전과 결합되어 제조 공장과 팀에 강력한

힘을 줄 수 있고, 규칙 기반 머신비전과 딥러닝의 조합은 로봇 조립자가 올바른 부품을 식별하고, 누락 된 나사 또는

잘못 정렬 된 케이스와 같은 차이점을 식별하고, 제품의 다른 위치에 부품이 없거나 누락 또는 조립되었는지 감지하는데

도움이 죌 수 있습니다.

머신 비전과 딥 러닝의 조합은 기업이 차새대를 위한 규모, 정밀도, 효율성 및 재정적 성장을 제공할 더 스마트 한 기술을

채택할 수 있는 진로이며, 기존 머신비전과 딥 러닝의 미묘한 차이와 이 들이 대체하는 대신 서로를 보완하는 방법을

이해하는 것은 이러한 투자를 극대화하는데 필수적입니다.

출처 : 코그넥스

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