전체 산업 업계에서는 “딥 러닝” 및 “인공 지능”이라는 두 가지 핵심 용어에 대해 주목하고 있으며 업계에서 게임, 보안 및 감시에 이 기술을 사용하는 많은 새로운 응용 프로그램이 있습니다.
일부 애플리케이션에는 얼굴 인식, 번호판 판독, 행동 특성화 등이 포함됩니다. 딥 러닝은 OCR 및 결함 검사 판독을 위한 산업용 애플리케이션에 사용되었습니다. 딥 러닝은 생산 부품이 임계값이나 가공 표시에 약간의 편차가 있더라도 결함을 인식할 수 있음이 입증되었습니다.
딥 러닝은 이미지 분류, 이미지 재구성, 객체 감지 등의 문제를 해결했습니다. 이미지 처리와 같은 작업으로 수천 개의 이미지가 데이터 세트에 업로드됩니다. 딥 러닝의 전체 아이디어는 좋은 부품의 충분한 샘플 크기를 훈련하고 NG 부품의 결함 영역을 “표시”할 수 있다는 것입니다. 생산 중에 NG 부품의 새 그룹을 표시하고 기존 데이터베이스에 추가하여 검사 기능을 향상시킬 수 있습니다.
딥 러닝 신경망의 레이어를 사용하면 인간 검사자가 소요하는 시간에 비해 모델이 복잡한 기능을 더 똑똑하게 학습하고 짧은 시간 내에 반복적인 작업을 수행할 수 있습니다.
이는 딥 러닝 알고리즘이 자체 오류에서 학습하고 때때로 출력의 정확도를 결정할 수 있는 능력이 있기 때문입니다.
머신 비전 알고리즘의 단점 중 하나는 비정형 데이터 분석의 한계이며, 여기서 딥 러닝이 유용합니다. 딥 러닝 알고리즘은 텍스트, 이미지 및 음성과 같은 데이터 형식을 이해하고 비즈니스에서 통찰력을 얻고 설정된 허용 범위를 벗어나는 모든 결함을 식별할 수 있도록 지원하는 기능이 있으며 특별한 전문 지식이 필요하지 않습니다.
딥 러닝 시스템은 사람처럼 학습하지만 학습 곡선은 인간의 능력을 넘어서 결함이 있는 모든 부품이나 제품을 분석하고 솔루션을 제공하는 것입니다. 이 외에도 딥 러닝 알고리즘은 추가적인 인간 개입 없이 복잡한 작업을 생성하고 수행할 수 있습니다. 기업의 경우 이는 딥 러닝이 더 빠르고 안정적인 고속 애플리케이션을 지원하고 처리량을 개선한다는 것을 의미합니다.
