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

딥러닝 기반 머신 비전은 복잡한 많은 공장 애플리케이션을 해결할 수 있으나 만병통치약이라는 의미는 아니고, 특정

프로젝트에 이 기술이 할 수 있는 것들에 대한 적절한 기대를 설정하는 작업이 중요하며 직면한 애플리케이션 생성을

위해 필요한 것이 무엇인이 아는 것이 중요합니다.

딥러닝 기반 검사 애플리케이션에 대해서 가장 중요한 고려 사항들 중 하나는 애플리케이션 학습이 있고, 딥러닝 기반

애플리케이션은 명시적으로 프로그래밍되는 것이 아니라 허용된 범위 외부에 속하는 비정상적인 문제를 포착하기 위해

레퍼런스 이미지에서 학습됩니다.

딥러닝 기반 애플리케이션 학습이 중요한 이유

공장자동화의 경우, 애플리케이션 엔지니어는 생산에서 좋은 결과를 얻기 위해서 잘 학습된 딥러닝 기반 애플리케이션에게는

다양한 범위의 결함 및 우수한 부품들을 표현하는 종합적인 학습 이미지들이 필요하다는 사실을 이해할 필요가 있습니다.

또한 이러한 이미지는 생산 환경에서의 조명과 부품 관찰 조건 하에서 획득하고, 이러한 요소는 성공을 위해 모든 딥러닝

프로젝트에서 매우 중요합니다.

딥러닝 비전 솔루션은 생산 라인에 설치된 시스템이 필요한 반복 프로세스 평가되고, 기존 머신 비전 시스템과는 달리,

딥러닝용 이미지 학습 및 검증은 개발 과정 중에 완료되어야 하고 공장 합격/불합격 테스트까지 기다릴 수 없고, 딥러닝은

학습시킬 많은 수의 샘플이 필요하며, 따라서 잘 실행되는 딥러닝 툴을 학습시키기 위해 필요한 대표 이미지 세트를 확보할 시간이 필요할 수도 있습니다.

출처 : 코그넥스

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