Wizer DP

Wizer DP에는 시장 요구 사항을 충족하는 세개의 AI 모듈이 있으며 여기에는 Trainer, Detect 및 Classify가 포함됩니다. Trainer 모듈은 선별된 양품 이미지와 다양한 NG 이미지 그룹을 학습시켜 레시피를 구축하는 데 필요합니다. Detect 모듈은 생산 부품의 결함을 감지하는데 사용되며 Classify 모듈은 결함 유형을 분류하는 데 사용됩니다. 딥 러닝은 생산 부품이 임계값이나 가공 표시에 약간의 편차가 있어도 결함을 인식할 수 있음이 입증되었습니다.

WIZER DP 트레이닝 프로세스의 3 Steps

WIZER DP는 양품의 충분한 샘플 크기를 트레이닝할 수 있고 NG 부품에 결함 영역을 “마킹”할 수 있습니다. 생산 중에 새로운 NG 부품 그룹을 표시하고 기존 데이터베이스에 추가하여 검사 기능을 향상시킬 수 있습니다.

Step 1. 이미지 취득

각 클래스에 대해 최소 30개의 이미지
모든 에러 클래스에는 별도의 이미지가 필요합니다.

Step 2. 학습

ImageGen™은 사실적인 모델을 사용하여 10배 또는 100배의 이미지를 생성합니다.

Step 3. 추론

WIZER DP는 트레이닝된 데이터를 사용합니다.
검사 조건이 변경되면 사전 트레이닝된 데이터를 사용하여 다시 트레이닝합니다.

WIZER DP 트레이너 모듈, 양품 이미지와 소프트웨어 학습을 위한 NG 이미지 선택. 대상 모양, 크기, 색상에 대한 정확한 결과.

WIZER DP Detect Module, 균열, 얼룩 또는 긁힘과 같은 생산 부품의 결함을 감지합니다. 비정상적인 위치 감지 및 세분화.

WIZER DP 분류 모듈, 결함 유형을 분류합니다. 복잡한 배경, 오클루전, 스케일 변형 등에 강력합니다.

적용 분야