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

딥 러닝 소프트웨어는 인간 작업자와 규칙 기반 알고리즘에 비현실적인 다양한 생산 기능을 자동화합니다. 인간은 이러한 결함 중 일부를 포착할 수 있고, 처단 카메라와 복잡한 알고리즘을 갖춘 머신 비전 시스템은 몇 가지 더 잘 정의되고 미리 결정된 결함을 표시할 수 있습니다. 그래서 디지털 카메라와 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 녹, 변색 및 손상과 같은 광범위한 문제를 식별하는 방법을 학습합니다.

머신 비전과 딥러닝이 함께 작동되는 작업

- 개발자는 손상되지 않은 제품의 교육 이미지 기반을 구축하여 "올바른"제품 외관을 설정합니다.

- 개발자는 손상된 제품의 이미지를 추가하여 가장 일반적인 이상 및 결함을 식별합니다.

- 머신 비전 카메라는 생산 라인에 있는 품목의 사진을 찍고, 기게 학습 애플리케이션은 이러한 새 이미지를 학습 이미지와

비교하여 가능한 결함을 표시합니다.

- 응용 프로그램이 성공을 추구하고 실패를 방지하도록 최적화되어 있기 때문에 본질적으로 시간이 지남에 따라 더 정확해지도록 스스로를 가르칩니다.

특징

1. 기능 위치 및 어셈블리 확인

결함을 찾는 것이 머신비전과 딥 러닝 소프트웨어의 유일한 역할은 아니지만, 훈련 이미지와 학습 알고리즘을 사용하여 특정 구성 요소를 찾을 수 있으므로 로봇 팔에 구성 요소를 올바르게 정렬하도록 지시하는 것과 같은 작업에 도움이 될 수 있습니다. 애플리케이션은 한 위치에 있는 제품 수를 스캔하고 선반이나 상자가 가득 찰 때까지 동일한 제품을 계속 추가하도록 로봇에 지시할 수 있습니다. 

2. 결함 감지 및 세분화

머신 비전 시스템은 한 가지 결함을 표시하도록 프로그래밍할 수 있지만 이러한 방식으로 여러 결함을 식별하는 것은 너무 많은 시간이 소요됩니다. 드문 생산 겨로가에 대한 이러한 이미지는 도구가 정확성을 향상시키는 방법을 스스로 가르치는 데 도움이 될 수 있습니다. 세분화는 이미지 내의 한 섹션을 식별하여 해당 영역에 결함이 있는지 스캔하도록 소프트웨어에 지시하고, 이는 세그먼트 스캔가 관련이 없는 영역을 필터링하여 딥 러닝 애플리케이션을 단순화하는데 도움이 됩니다.

3. 개체 및 장면 분류

일반적으로 이미지는 특정 특성에 따라 라벨이 지정되고 특정 매개 변수에 따라 분류됩니다. 그래서 애플리케이션이 사람의 개입없이 스스로 개선할 있는 능력을 최적화할 수 있습니다. 분류는 또한 색상, 질감, 재료, 포장 및 결함 유형과 같은 일반적인 특성을 기반으로 제품 및 구성 요소를 분류하고, 최고의 분류 도구는 음영, 모양 또는 치수의 자연스러운 편차에 대한 공차를 설정하고 각 클래스의 요구에 따라 이러한 공차를 변경합니다.

4. 텍스트 및 문자 읽기

엔진 블록이나 구리 관과 같은 표면에서 단어, 숫자 또는 텍스트를 일관되게 읽는 것은 사람과 표준 머신 비전 알고리즘에게는 불가능할 수 있습니다. 딥러닝 응용 프로그램은 글꼴과 서체를 생산 부품의 글자와 연결하고, 플라스틱 덮개와 의복이나 정원 도구와 같은 고르지 않은 표면에서 텍스트를 훨씬 쉽게 읽을 수 있습니다.

출처 : 코그넥스

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