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

제조업계에서 가장 많이 논의되는 주제중 하나는 인더스트리 4.0입니다. 산업 자동화, loT 장치, 딥 러닝 및 데이터

교환에서 광범위하게 정의 된 새로운 혁신 그룹인 Industry 4.0은 공장 현장에서 무수한 이점을 제공할 것입니다.

"산업용 사물 인터넷"이 그들에게 의미하는 바에 대해 생산자와 관련 유통업체마다 관점이 다릅니다.

Industry 4.0의 제안된 잠재력

- 생산성 향상

- 낭비 감소

- 제품 품질 개선

- 제조 유연성 향상

- 운영 비용 감소

글로벌 제조업체의 매우 다양한 운영을 감안할 때 인더스트리 4.0의 잠재력은 계속해서 활성화되고 있고, 공간이 계속

진화하는 동안 한 가지는 분명합니다. 머신비전 기술은 미래의 스마트 제조 기술에 필수적인 요소가 될것입니다.

단순한 센서와 달리 비전 센서는 많은 양의 이미지 데이터를 생성하여 Industry 4.0 환경에서 그 유용성을 강화합니다.

생산 라인의 다른 어떤 측면도 더 많은 정보를 캡처하거나 제품을 평가하고 결함을 찾는 데 더 가치가 없으며 데이터를

수집하여 작업을 지시하고 로봇 및 기타 장비의 생산성을 최적화합니다. 딥러닝 이미지 분석은 머신 비전 이미지 데이터를

활용하여 시스템에 제조 된 제품의 잠재적인 결함을 인식하는 방법을 가르칩니다. 수많으 잠재적인 결함을 설명하기 위해

결함 감지 애플리케이션을 프로그래밍하는 대신, 양호한 제품으로 표시된 일련의 이미지에서 결함 이상을 찾을 수 있습니다.

데이터 분석 기능이 스마트 공장에서 다음과 같은 용도

- 결함이 있는 제품 식별 및 신고

- 그들의 결함 이해

- 빠르고 효과적인 개입 가능 

출처 : 코그넥스