사람이 직접 육안으로 하던 복잡한
품질검사의 자동화를 가능케 하여
작업자들의 업무를 보조합니다.
기존의 공장에서 수치 측정, 바코드 인식, 부재 검사 등의 단순 업무에 대해 기계를 사용해왔지만, 아직까지 결함감지, 최종 조립 검증 등 다양한 업무들이 사람을 통해 진행되었습니다.
공장 자동화 시스템은 이런 공장의 업무 환경 개선을 위해 자동 창고, 산업 로봇, 수치 제어 공작 기계, 컨베이어, 무인 운송차, 품질검사 장치 등을 시스템을 통해 자동으로 제어하고자 하는 시스템을 말합니다.
딥노이드의 DEEP:FACTORY는 이런 공장 자동화를 위해 특별히 설계된 딥러닝 기반 머신비전 솔루션입니다. 기존의 전통적인 머신비전이 담당했던 단순 업무뿐 아니라 딥러닝 기술을 통해 지금까지 사람이 직접 육안으로 하던 복잡한 검사 작업까지 자동화할 수 있도록 도와줍니다.
딥러닝 기술기반의 검사 애플리케이션
DEEP:FACTORY
머신비전의 성능 고도화
딥러닝 기술을 이용하여 결함 감지, 최종 조립 검증 등 지금까지 사람이 직접 육안으로 하던 복잡한 검사 작업을 자동화를 통해 고도화합니다.
시간 단축, 효율성 향상
분석 결과 데이터를 기준으로 우선순위를 정해 업무를 진행한다면 웨이퍼 및 비정형 물체의 양불 판정, 2차전지 및 섬유의 불량 검출, PCB 검사, 텍스처 불량 자동 검출 등의 다양한 업무에서 시간의 부담을 줄이고 효율성 향상을 기대할 수 있습니다.
다양한 종류의 업무에 대한 신속한 대응
코딩 기술이 없는 비전문가도 딥노이드가 지원하는 90종 이상의 전처리 및 고급 신경망 모듈을 드래그 앤 드롭 방식으로 쉽게 연결할 수 있으며, 별도의 고사양 장비를 구축하지 않아도 인터넷을 통해 사용이 가능하기 때문에 인공지능(AI) 트렌드와 업무 종류에 맞춰 빠르게 대응이 가능합니다.
What DEEP:FACTORY ?
데이터 등록
레이블링한 학습 데이터를 등록합니다.
인공지능 활용
검증한 인공지능(AI)모델을 현장에서 활용합니다.
인공지능 설계
원하는 불량을 찾기 위한 인공지능(AI)을 설계합니다.
인공지능 학습
설계한 인공지능(AI) 모델을 데이터를 이용해
학습시키고 성능을 검증합니다.
기능별 Sample Cases
Classification
학습된 영상에 라벨링을 하여 영상정보에 대한 양불 판정을 하는 딥러닝툴
Segmentation
영상정보에 불량의 형태와 위치를 표시하는 딥러닝툴
웨이퍼 양불 판정
비정형 물체 양불 판정
2차 전지 불량 검출
섬유 불량 검출
Detection
영상정보에서 어떠한 결함이 있는치 위치와 결함의 종류를 표시하는 딥러닝툴
PCB 검사
기반 인공지능(AI) 연구
활용가능한 응용분야
모바일
식품
PCB
철강
2차 전지
보안
자동차
물류
제약
소재