딥러닝 소프트웨어
산업계는 “딥러닝”과 “인공지능”이라는 두가지 핵심 개념에 매우 흥분되어 있으며 게임, 보안 및 감시를 위해 이 기술을 사용하는 새로운 어플리케이션들이 많이 개발되고 있습니다.
이 어플리케이션에는 얼굴 인식, 번호판 읽기, 행동 특성화 등이 포함됩니다.
딥러닝 기술은 OCR및 결함 검사를 읽는 응용 프로그램에도 사용되고 있습니다.
생산 부품의 임계 값이나 가공 흔적이 미세하게 다른 경우에도 딥러닝을 통해 결함을 인식 할 수 있다는 것이 입증되었습니다.
딥러닝의 아이디어는 충분히 많은수의 양품 표본을 훈련시키고, NG 부분에 결함 영역을 “표시”하는 것입니다.
생산 중에도 검사 기능을 향상시키기 위해 새로운 NG 부품군을 기존 데이터베이스에 표시 및 추가 할 수 있습니다.
저희는 딥러닝 소프트웨어인 Wizer DP를 사용하여 하드 드라이브, 반도체, 디스플레이 및 PCB 산업에 대한 솔루션을 성공적으로 제공합니다.
Wizer DP는 Trainer, Detect & Classify의 3 가지 모듈로 제공됩니다.
Trainer 모듈은 선택된 좋은 이미지 및 다양한 NG 이미지 그룹을 트레이닝하여 레시피를 작성하는 데 필요합니다.
Detect 모듈은 생산 부품의 결함을 감지하는 데 사용되고 Classify 모듈은 결함 유형을 분류하는 데 사용됩니다.
그러나 결함 특성에 항상 겹쳐지는 부분이 있으므로 분류가 100 % 정확하지 않다는것을 이해하는 것이 중요합니다.
먼저 이미지를 오프라인으로 교육시켜서 검사 데이터베이스에 대한 방법을 준비할 수 있습니다.
이 준비 방법에 의하여 실제 검사에서 결함을 발견하고 그에 따라 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
