위저 인트윗은 자가학습이 가능한 머신비전 소프트웨어입니다. 머신 비전(MV)과 인공 지능(AI)의 결합으로 개발된 하이브리드 비전 소프트웨어 입니다
위저 인트윗은 고유한 MV/AI 접근 방식을 활용하여 결함 검사에 대한 복잡한 문제를 해결하는데 탁월합니다.
또한, 위저 인트윗은 학습/훈련 과정을 수행하기 위해 양품 이미지 샘플을 사용합니다.
이러한 솔루션은 기존 머신 비전 및 딥 러닝 접근 방식과 비교하여 솔루션을 만드는 데 필요한 개발 시간을 크게 줄입니다.
위저 인트윗을 사용하는 주요 목적은 품질 향상과(일관성이 다소 떨어지는 육안검사의 오판을 줄임) 생산 효율성을 높이며 반품의 비율을 줄일 수 있습니다. 또한, 3D(Difficult, Dirty, Dangerous)인력을 지식 근로자로 대체할 수 있습니다.
이점 :
트레이닝 이미지
학습에 필요한 이미지는 양품으로 국한됩니다. (불량품 수집 불필요)
트레이닝 시간
학습 시간은 30초 미만 입니다.
(5MP 카메라, i7 IPC 사용의 경우)
동일한 머신비전에 서로다른 제품이 있을 시, 전환 시간이 더욱 빨라집니다.
재-트레이닝
이미 학습된 이미지의 경우 다시 트레이닝 하는데 소요되는 시간이 현저히 짧습니다.
평가 기간
온라인 또는 원격으로 즉시 평가할 수 있습니다.
쉬운 사용
실무자는 툴 사용 및 셋업에 관하여 쉽게 습득할 수 있습니다.
AI 러닝 방법
표준 신경 알고리즘은(Standard Neural Algorithm) 처리 개선을 위해 많은 데이터가 필요합니다. 하지만, 위저 인트윗은 양품 샘플(약 100개)의 소량으로 확실한 결과값을 빠르게 얻을 수 있습니다.
디펙 스크리닝
양품 이미지의 학습이 완료된 후, 수정과정은 공차의 세기와 크기의 조정만으로 가능합니다.
수율 모니터링
리포팅 목적으로 많은 데이터를 수집하여 신속한 결정을 내릴 수 있습니다. 이미지 수집시간 및 기간, 수집량 내역, 경고 등이 포함됩니다.
조명 및 프로그램 제어
조명의 디지털 제어는 다양한 프로젝트 또는 제품 유형에 대해 관리할 수 있습니다. 이것은 광도(light intensity)에 대한 자동 변경을 허용합니다.