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

기존의 머신비전 시스템은 일관적이며 규칙적으로 제조된 부품에서 안정적으로 작동했습니다. 머신비전 시스템은 육안

검사보다 비용적인 면에서 효과적인 단계별 필터링과 규칙 기반 알고리즘을 통해 작동합니다. 하지만 예외가 늘어나고 결함

라이브러리의 규모가 확장되면 알고리즘을 다루기가 힘들어집니다. 최종 조립 검증과 같은 특정한 기존의 머신비전 검사는

머신으로 구분하기 어려운 여러 변수(조명, 색상 변화, 곡률, 시야 등) 때문에 프로그래밍하기가 매우 까다롭습니다.

머신비전 시스템은 배율, 회전, 배치 왜곡으로 인한 부품 외관상의 변화는 검사할 수 있지만, 복잡한 표면 텍스처와 이미지

품질 문제가 개입되는 경우 까다로운 검사를 필요로 합니다. 머신비전 시스템은 시각적으로 매우 유사한 부품 간의 변동성과

편차를 감정하는 데 적합하지 않을 때가 있습니다. 본질적인 차이나 이상 현상은 사용자가 이를 이해하고 분류하는 방식에

따라 거부의 원인이 될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 부품의 유틸리티에 영향을 미치는 부품의 '기능적'이상은

대부분의 경우 거부의 원인이 되지만, 성형 측면의 이상은 제조업체의 요구 및 선택에 따라 거부의 원인이 되지 않을 수도

있습니다. 가장 문제가 되는 점은 기존의 머시비전 시스템으로는 이러한 결함을 구별하기가 어렵다는 것입니다.

출처 : 코그넥스

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